1.1 什么是数据权限？

数据权限是指对系统用户进行数据资源可见性的控制，通俗的解释就是：`符合某条件的用户只能看到该条件下对应的数据资源`。那么最简单的数据权限大概就是：用户只能看到自己的数据。而在正式的系统环境中，会有很多更为复杂的数据权限需求场景，如：

• 领导需要看到所有下属员工的客户数据，员工只能看自己的客户数据；
• 经理A能看到所有企业客户，经理B只能看到年销售额小于1000万的企业客户；
• 角色A能看到全国的产品数据，角色B只能看到上海的产品数据；

上述这些需求，使用硬编码也是可以实现的，但是在业务快速发展的过程中，类似这种数据权限需求会越来越多，如果全部采用硬编码的方式，无疑会给我们带来巨大的开发和维护压力。

1.2 要素分析

从当前登录用户的角度来说，数据权限的定义可以解释为：`当前登录的用户只能看到该用户权限范围内的数据资源`。由此可以分析出数据权限控制中几个关键要素：

1. 主体，即当前登录用户。领导、角色等概念可翻译为当前登录用户是否是领导，是否拥有某角色。
2. 数据资源。即受管控系统数据。
3. 条件规则。即当前登录用户对于某特定的数据资源适用的条件。

2 数据权限设计

理论上来说，用户在访问受控的系统数据时，获取用户对该数据资源适用的条件规则，并将该条件规则解析为SQL查询语句即可实现对数据的权限控制。但是在实现过程中，还是会有很多难点，譬如当前登录用户适用下列规则：

客户数据：[客户经理] [包含于] [下属人员] 产品数据：[销售地区] [等于] [上海] 订单数据：（[产品销售地区] [等于] [上海]）[并且] （[客户市场经理] [包含于] [下属人员]）

思考如下问题：
1. `[客户经理] [包含于] [下属人员]`如何解析为SQL语句？多表联合查询时又该如何处理？
2. `[下属人员]`由系统根据当前登录用户计算而来，`上海`由管理员后台选择。两种方式如何兼容？
3. 对于复杂多变的组合条件，应该如何设计？
4. 如何确定当前查询应该应用哪些条件规则？
5. 一个用户拥有多个角色，不同角色对于同一个规则设置不同的值应该如何处理？

2.1 规则元

名词定义：规则元。在本文是指单个独立的数据规则定义，不同用户对规则元可设置具体的规则过滤值，该值用作数据查询时的筛选条件。上述规则中`[客户经理]`，`[销售地区]`都属于规则元。

2.2 规则元配置

1. 规则元名称的配置。一个表中哪些字段可以进行规则设置，以及规则元名称如何与表字段关联。（如上述规则中`[客户经理]`，`[销售地区]`），比较容易想到的方法是通过配置文件维护规则名称与数据库字段之间的关系。
2. 规则元Value数据源的配置。如上述规则中的`[下属人员]`，`[上海]`，不难发现规则元Value来源有三种情况：
① 后台管理人员输入。
② 系统提供数据源，后台管理人员选择。如：所在地区`[上海]`
③ 系统提供数据。如：`[下属人员]`

配置文件可以实现数据规则的配置需求，但是当规则元越来越多时，维护配置文件就会变得麻烦起来，我们是否可以效仿spring-boot取代spring-mvc的做法，使用注解来代替配置呢？每一条数据规则最终都会落到对数据库字段的控制，而现在绝大部分系统都会有一个Model层对应到数据库中的表，于是脑补出一个绝佳的规则元配置方式：

@TableName("test") public class TestModal extends AbstractModel {     @DataRule(name = "规则元名称")     private String name; }

`@DataRule`注解源码如下：

@Target({ElementType.FIELD}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) public @interface DataRule { 　　/** 　　* 规则元名称 　　*/ 　　String name() default "";  　　/** 　　* 规则元值来源类型 　　*/ 　　RuleSourceStrategy strategy() default RuleSourceStrategy.TEXT;  　　/** 　　* 当数据来源是用户选择时{@code RuleSourceStrategy.CHOICE}数据地址 　　*/ 　　String url() default "";  　　/** 　　* 当数据来源是系统提供时{@code RuleSourceStrategy.SYSTEM}提供器类名 　　*/ 　　Class<? extends IDataRuleProvider> provider() default NullDataRuleProvid