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Excalidraw 数据隔离方案：多租户架构设想

在现代企业协作环境中，可视化工具早已不再是个人灵感记录的“数字便签”，而是承载着敏感业务逻辑、产品原型和系统架构的核心生产平台。当像 Excalidraw 这样轻量而强大的开源白板工具被引入组织级使用场景时，一个无法回避的问题浮现出来——如果多个团队甚至多家公司共享同一个服务实例，如何确保张三画的微服务架构图不会被李四所在的竞争对手看到？

这正是多租户架构要解决的根本命题：在同一套系统中安全地运行多个独立客户的工作负载。对于以自由创作和实时协作为核心体验的 Excalidraw 来说，实现这一点尤为关键。我们不能因为加了一层权限控制，就让原本流畅的手绘协作变得卡顿或复杂。

本文不打算从理论出发堆砌概念，而是直接切入实战视角，探讨一种既能保持 Excalidraw 简洁性，又能满足企业级数据隔离需求的技术路径。重点不是“是否可行”，而是“如何优雅地落地”。

从身份开始：租户上下文的无感注入

一切隔离的前提是明确“你是谁”以及“你属于哪个组织”。传统做法是在每个接口里手动校验用户权限，但这种方式极易遗漏，且代码重复度高。更聪明的做法是——把租户信息变成请求生命周期中的“默认配置”。

想象一下，用户登录后拿到一个 JWT Token，其中除了user_id和过期时间外，还包含了一个tenant_id字段。这个字段不需要前端每次都显式传递，在进入后端服务的第一刻，就被中间件自动解析并绑定到当前请求上下文中。

# FastAPI 示例：透明化的租户上下文注入 from fastapi import Request, Depends, HTTPException import jwt async def extract_tenant_id(request: Request): auth_header = request.headers.get("Authorization") if not auth_header or not auth_header.startswith("Bearer "): raise HTTPException(status_code=401, detail="Missing or invalid token") token = auth_header.split(" ")[1] try: payload = jwt.decode(token, SECRET_KEY, algorithms=["HS256"]) tenant_id = payload.get("tenant_id") if not tenant_id: raise HTTPException(status_code=403, detail="No tenant associated with token") request.state.tenant_id = tenant_id # 注入上下文 except jwt.PyJWTError: raise HTTPException(status_code=401, detail="Invalid token") @app.get("/boards") async def get_boards(request: Request, _: None = Depends(extract_tenant_id)): tenant_id = request.state.tenant_id boards = db.query(Board).filter(Board.tenant_id == tenant_id).all() return {"boards": boards}

这种设计的妙处在于：业务逻辑无需关心“我是不是该查 tenant_id”。只要所有数据库查询都基于这个上下文过滤，越权访问的风险就在架构层面被消除了。即使某个开发者忘了写过滤条件（这种情况并不少见），也可以通过 ORM 插件或数据库策略进行兜底。

实践建议：不要自己管理 JWT 签发。集成 Keycloak 或 Auth0 这类成熟的 IAM 系统，可以轻松实现 SSO 登录、租户注册自动化和细粒度角色控制。

数据库里的隐形边界：行级隔离 + 安全策略

Excalidraw 的数据本质很简单——一张白板对应一段 JSON，存储图形元素、坐标、样式等元信息。但在多租户环境下，这段 JSON 必须带上它的“身份证”：tenant_id。

最基础的做法是在每张表中增加tenant_id字段，并在所有查询中添加过滤条件。但这依赖于开发者的自觉。真正的防线应该设在数据库本身。

PostgreSQL 提供了强大的Row Level Security (RLS)功能，它允许你定义“谁能看哪些数据”，哪怕对方直接连上数据库也无法越界：

-- 启用行级安全 ALTER TABLE boards ENABLE ROW LEVEL SECURITY; -- 创建隔离策略：只能访问本租户的数据 CREATE POLICY tenant_isolation_policy ON boards USING (tenant_id = current_setting('app.current_tenant')::uuid);

配合应用层在连接建立时设置上下文变量：

SET app.current_tenant = 'a1b2c3d4-...';

这样一来，即便攻击者绕过应用直连数据库，也只会看到空结果。这是一种典型的“纵深防御”思维——你不该只相信应用层代码不会出错。

当然，性能也不能牺牲。为(tenant_id, board_id)建立联合索引几乎是必须的：

class Whiteboard(Base): __tablename__ = "boards" id = Column(String(36), primary_key=True) title = Column(String(255)) content = Column(JSON) tenant_id = Column(String(64), nullable=False, index=True) __table_args__ = ( Index('idx_tenant_board', 'tenant_id', 'id'), )

这样，无论是按租户列出所有白板，还是根据 ID 查询特定白板，都能走索引快速定位。实际测试表明，在百万级数据量下，响应时间仍能稳定在毫秒级别。

小贴士：如果你用的是 MySQL，虽然没有原生 RLS，但可以通过视图（View）模拟类似行为。例如创建一个动态 SQL 视图，只暴露当前会话变量指定租户的数据。

实时协作的“房间制”：WebSocket 的天然隔离机制

如果说数据读写还能靠过滤来保障安全，那实时协作才是真正考验架构的地方。WebSocket 是双向通道，一旦消息发出去，就可能被不该接收的人听到。

好在主流 WebSocket 框架（如 Socket.IO、ws、uWebSockets）都支持“房间”（Room）或“频道”（Channel）机制。我们可以将每个白板视为一个独立房间，只有经过授权的用户才能加入。

关键在于两点：
1.连接时鉴权：不能等到进来了再踢人，而要在握手阶段完成身份验证。
2.广播时不越界：消息只能发给同房间成员，绝不跨租户传播。

// Node.js + Socket.IO 示例 const io = require("socket.io")(server); // 握手阶段提取身份 io.use((socket, next) => { const token = socket.handshake.auth.token; try { const payload = jwt.verify(token, SECRET_KEY); socket.tenantId = payload.tenant_id; socket.userId = payload.user_id; next(); } catch (err) { next(new Error("Authentication error")); } }); io.on("connection", (socket) => { socket.on("join-board", async (boardId) => { const board = await db.getBoard(boardId); if (!board) return socket.emit("error", "Board not found"); // 核心校验：用户所属租户必须与白板一致 if (board.tenant_id !== socket.tenantId) { socket.emit("error", "Access denied"); return; } socket.join(`board:${boardId}`); console.log(`${socket.userId} joined board ${boardId}`); }); socket.on("whiteboard-update", (data) => { // 只广播给同房间用户 socket.to(`board:${data.boardId}`).emit("update", data); }); });

你会发现，这套机制本身就具备很强的隔离能力。只要房间命名规则合理（比如用 UUID 而非自增 ID），就能有效防止暴力枚举。再加上前面的身份校验，基本堵死了横向越权的可能性。

工程经验：生产环境一定要限制单个用户的最大并发连接数，避免恶意用户通过大量连接耗尽服务器资源。

整体架构：分层防护的设计哲学

完整的多租户 Excalidraw 架构并不是某个神奇组件的结果，而是一系列协同工作的层次共同构建的安全体系：

+------------------+ +----------------------------+ | Client (Web) |<----->| Reverse Proxy (Nginx) | +------------------+ +--------------+-------------+ | +-------v--------+ +--------------------+ | Auth Service |<--->| OIDC Provider | | (JWT Issuance) | | (Keycloak/Auth0) | +-------+--------+-+ +--------------------+ | | +-------------------------------+ +-------------------------------+ | | +---------v----------+ +------------------v------------+ | API Gateway / | | Excalidraw Backend Service | | Middleware Layer | | - REST APIs | | - Tenant Context | | - WebSocket Server | | Injection | | - Board CRUD & Sync Logic | +---------+----------+ +------------------+----------+ | | | | | +--------------------------------------------------+---------+ | | Data Storage Layer | +------------------->| PostgreSQL / MySQL | | - Table: boards (tenant_id indexed) | | - Row Level Security (optional) | +-----------------------------------------------------------+

每一层都有其职责：
-前端：保持原生体验不变，仅在初始化时传入 Token；
-认证服务：统一发放带租户信息的 JWT，支持企业微信、钉钉、Okta 等多种登录方式；
-网关/中间件：拦截非法请求，注入租户上下文；
-后端服务：处理业务逻辑，所有操作受上下文约束；
-数据库：作为最后一道防线，通过索引和 RLS 实现物理级隔离。

整个流程中，租户 ID 像一条暗线贯穿始终，用户完全无感，却默默守护着每一次点击和绘制。

落地之外的思考：不只是隔离

当我们把 Excalidraw 改造成多租户系统时，真正改变的不仅是安全性，更是它的定位——从一个“好用的绘图工具”进化为可运营的“协作基础设施”。

这意味着你可以进一步拓展的能力包括：

• 租户自助注册：新团队可通过门户自助开通空间，自动初始化默认白板和权限模板；
• 合规支持：按租户粒度导出全部数据，满足 GDPR、信安等级保护等法规要求；
• 资源配额管理：限制每个租户的最大白板数量、存储容量，防止单一租户滥用资源；
• 操作审计日志：记录删除、分享、导出等敏感操作，支持按租户检索追溯；
• 降级与容灾：当某租户服务异常时，可将其切换至只读模式，不影响其他租户正常使用。

这些能力看似与“隔离”无关，实则是多租户系统的自然延伸。它们共同构成了企业愿意为一个工具付费的理由。

最后一点提醒

技术上讲，采用“行级隔离 + 租户ID + RLS”的组合方案，已经能在成本、安全性和维护性之间取得良好平衡。相比为每个租户单独部署数据库实例（Database-per-Tenant），这种方式资源利用率更高，运维更简单；相比纯应用层控制，则多了数据库级别的兜底保障。

但别忘了，最危险的漏洞往往不出现在代码里，而出现在流程中。比如：
- 新租户注册时忘记初始化默认配置？
- 管理员误操作导致两个租户的数据混在一起？
- 日志系统未做租户隔离，导致审计信息泄露？

因此，除了技术实现，还要配套完善的 CI/CD 流程、自动化测试和权限审批机制。毕竟，真正的安全，是技术和流程的双重护航。

这种高度集成的设计思路，正引领着智能协作工具向更可靠、更高效的方向演进。