flink-sql-security

FlinkSQL的行级权限解决方案及源码，支持面向用户级别的行级数据访问控制，即特定用户只能访问授权过的行，隐藏未授权的行数据。此方案是实时领域Flink的解决方案，类似离线数仓Hive中Ranger Row-level Filter方案。

源码地址: https://github.com/HamaWhiteGG/flink-sql-security

一、基础知识

1.1 行级权限

行级权限即横向数据安全保护，可以解决不同人员只允许访问不同数据行的问题。例如针对订单表，用户A只能查看到北京区域的数据，用户B只能查看到杭州区域的数据。 

1.2 业务流程

1.2.1 设置行级权限

管理员配置用户、表、行级权限条件，例如下面的配置。

1.2.2 用户查询数据

用户在系统上查询orders表的数据时，系统在底层查询时会根据该用户的行级权限条件来自动过滤数据，即让行级权限生效。

当用户A和用户B在执行下面相同的SQL时，会查看到不同的结果数据。

SELECT * FROM orders;

用户A查看到的结果数据是:

注: 系统底层最终执行的SQL是: SELECT * FROM orders WHERE region = 'beijing'。

用户B查看到的结果数据是:

注: 系统底层最终执行的SQL是: SELECT * FROM orders WHERE region = 'hangzhou' 。

1.3 组件版本

二、Hive行级权限解决方案

在离线数仓工具Hive领域，由于发展多年已有Ranger来支持表数据的行级权限控制，详见参考文献[2]^[1]。下图是在Ranger里配置Hive表行级过滤条件的页面，供参考。

但由于Flink实时数仓领域发展相对较短，Ranger还不支持FlinkSQL，以及要依赖Ranger会导致系统部署和运维过重，因此开始自研实时数仓的行级权限解决工具。

三、FlinkSQL行级权限解决方案

3.1 解决方案

3.1.1 FlinkSQL执行流程

可以参考作者文章[FlinkSQL字段血缘解决方案及源码]^[2]，本文根据Flink1.16修正和简化后的执行流程如下图所示。

在CalciteParser.parse()处理后会得到一个SqlNode类型的抽象语法树(Abstract Syntax Tree，简称AST)，本文会在Parse阶段，通过组装行级过滤条件生成新的AST来实现行级权限控制。

3.1.2 Calcite对象继承关系

下面章节要用到Calcite中的SqlNode、SqlCall、SqlIdentifier、SqlJoin、SqlBasicCall和SqlSelect等类，此处进行简单介绍以及展示它们间继承关系，以便读者阅读本文源码。

3.1.3 解决思路

在Parser阶段，如果执行的SQL包含对表的查询操作，则一定会构建Calcite SqlSelect对象。因此限制表的行级权限，只要在构建Calcite SqlSelect对象时对Where条件进行拦截即可，而不需要解析用户执行的各种SQL来查找配置过行级权限条件约束的表。

在SqlSelect对象构造Where条件时，要通过执行用户和表名来查找配置的行级权限条件，系统会把此条件用CalciteParser提供的parseExpression(String sqlExpression)方法解析生成一个SqlBacicCall再返回。然后结合用户执行的SQL和配置的行级权限条件重新组装Where条件，即生成新的带行级过滤条件Abstract Syntax Tree，最后基于新的AST再执行后续的Validate、Convert、Optimize和Execute阶段。

以上整个过程对执行SQL的用户都是透明和无感知的，还是调用Flink自带的TableEnvironment.executeSql(String statement)方法即可。

注: 要通过技术手段把执行用户传递到Calcite SqlSelect中。

3.2 重写SQL

主要在org.apache.calcite.sql.SqlSelect的构造方法中完成。

3.2.1 主要流程

主流程如下图所示，根据From的类型进行不同的操作，例如针对SqlJoin类型，要分别遍历其left和right节点，而且要支持递归操作以便支持三张表及以上JOIN；针对SqlIdentifier类型，要额外判断下是否来自JOIN，如果是的话且JOIN时且未定义表别名，则用表名作为别名；针对SqlBasicCall类型，如果来自于子查询，说明已在子查询中组装过行级权限条件，则直接返回当前Where即可，否则分别取出表名和别名。

然后再获取行级权限条件解析后生成SqlBacicCall类型的Permissions，并给Permissions增加别名，最后把已有Where和Permissions进行组装生成新的Where，来作为SqlSelect对象的Where约束。

上述流程图的各个分支，都会在下面的用例测试章节中会举例说明。

3.2.2 核心源码

核心源码位于SqlSelect中新增的addCondition()、addPermission()、buildWhereClause()三个方法，下面只给出控制主流程addCondition()的源码。

/**
 * The main process of controlling row-level permissions
 */
private SqlNode addCondition(SqlNode from, SqlNode where, boolean fromJoin) {
    if (from instanceof SqlIdentifier) {
        String tableName = from.toString();
        // the table name is used as an alias for join
        String tableAlias = fromJoin ? tableName : null;
        return addPermission(where, tableName, tableAlias);
    } else if (from instanceof SqlJoin) {
        SqlJoin sqlJoin = (SqlJoin) from;
        // support recursive processing, such as join for three tables, process left sqlNode
        where = addCondition(sqlJoin.getLeft(), where, true);
        // process right sqlNode
        return addCondition(sqlJoin.getRight(), where, true);
    } else if (from instanceof SqlBasicCall) {
        // Table has an alias or comes from a subquery
        SqlNode[] tableNodes = ((SqlBasicCall) from).getOperands();
        /**
         * If there is a subquery in the Join, row-level filtering has been appended to the subquery.
         * What is returned here is the SqlSelect type, just return the original where directly
         */
        if (!(tableNodes[0] instanceof SqlIdentifier)) {
            return where;
        }
        String tableName = tableNodes[0].toString();
        String tableAlias = tableNodes[1].toString();
        return addPermission(where, tableName, tableAlias);
    }
    return where;
}

四、用例测试

用例测试数据来自于CDC Connectors for Apache Flink [6]^[3]官网，在此表示感谢。下载本文源码后，可通过Maven运行单元测试。

$ cd flink-sql-security
$ mvn test

4.1 新建Mysql表及初始化数据

Mysql新建表语句及初始化数据SQL详见源码[flink-sql-security/data/database]^[4]里面的mysql_ddl.sql和mysql_init.sql文件，本文给orders表增加一个region字段。

4.2 新建Flink表

4.2.1 新建mysql cdc类型的orders表

DROP TABLE IF EXISTS orders;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS orders (
    order_id INT PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
    order_date TIMESTAMP(0),
    customer_name STRING,
    product_id INT,
    price DECIMAL(10, 5),
    order_status BOOLEAN,
    region STRING
) WITH (
    'connector'='mysql-cdc',
    'hostname'='xxx.xxx.xxx.xxx',
    'port'='3306',
    'username'='root',
    'password'='xxx',
    'server-time-zone'='Asia/Shanghai',
    'database-name'='demo',
    'table-name'='orders'
);

4.2.2 新建mysql cdc类型的products表

DROP TABLE IF EXISTS products;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS products (
    id INT PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
    name STRING,
    description STRING
) WITH (
    'connector'='mysql-cdc',
    'hostname'='xxx.xxx.xxx.xxx',
    'port'='3306',
    'username'='root',
    'password'='xxx',
    'server-time-zone'='Asia/Shanghai',
    'database-name'='demo',
    'table-name'='products'
);

4.2.3 新建mysql cdc类型shipments表

DROP TABLE IF EXISTS shipments;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS shipments (
    shipment_id INT PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
    order_id INT,
    origin STRING,
    destination STRING,
    is_arrived BOOLEAN
) WITH (
    'connector'='mysql-cdc',
    'hostname'='xxx.xxx.xxx.xxx',
    'port'='3306',
    'username'='root',
    'password'='xxx',
    'server-time-zone'='Asia/Shanghai',
    'database-name'='demo',
    'table-name'='shipments'
);

4.2.4 新建print类型print_sink表

DROP TABLE IF EXISTS print_sink;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS print_sink (
    order_id INT PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
    order_date TIMESTAMP(0),
    customer_name STRING,
    product_id INT,
    price DECIMAL(10, 5),
    order_status BOOLEAN,
    region STRING
) WITH (
    'connector'='print'
);

4.3 测试用例

详细测试用例可查看源码中的单测，下面只描述部分测试点。

4.3.1 简单SELECT

4.3.1.1 行级权限条件

4.3.1.2 输入SQL

SELECT * FROM orders;

4.3.1.3 输出SQL

SELECT * FROM orders WHERE region = 'beijing';

4.3.1.4 测试小结

输入SQL中没有WHERE条件，只需要把行级过滤条件region = 'beijing'追加到WHERE后即可。

4.3.2 SELECT带复杂WHERE约束

4.3.2.1 行级权限条件

4.3.2.2 输入SQL

SELECT * FROM orders WHERE price > 45.0 OR customer_name = 'John';

4.3.2.3 输出SQL

SELECT * FROM orders WHERE (price > 45.0 OR customer_name = 'John') AND region = 'beijing';

4.3.2.4 测试小结

输入SQL中有两个约束条件，中间用的是OR，因此在组装region = 'beijing'时，要给已有的price > 45.0 OR customer_name = 'John'增加括号。

4.3.3 两表JOIN且含子查询

4.3.3.1 行级权限条件

4.3.3.2 输入SQL

SELECT
    o.*,
    p.name,
    p.description
FROM 
    (SELECT
        *
     FROM 
        orders
     WHERE 
        order_status = FALSE
    ) AS o
LEFT JOIN products AS p ON o.product_id = p.id
WHERE
    o.price > 45.0 OR o.customer_name = 'John' 

4.3.3.3 输出SQL

SELECT
    o.*,
    p.name,
    p.description
FROM 
    (SELECT
        *
     FROM 
        orders
     WHERE 
        order_status = FALSE AND region = 'beijing'
    ) AS o
LEFT JOIN products AS p ON o.product_id = p.id
WHERE
    o.price > 45.0 OR o.customer_name = 'John' 

4.3.3.4 测试小结

针对比较复杂的SQL，例如两表在JOIN时且其中左表来自于子查询SELECT * FROM orders WHERE order_status = FALSE，行级过滤条件region = 'beijing'只会追加到子查询的里面。

4.3.4 三表JOIN

4.3.4.1 行级权限条件

4.3.4.2 输入SQL

SELECT
  o.*,
  p.name,
  p.description,
  s.shipment_id,
  s.origin,
  s.destination,
  s.is_arrived
FROM
  orders AS o
  LEFT JOIN products AS p ON o.product_id=p.id
  LEFT JOIN shipments AS s ON o.order_id=s.order_id;

4.3.4.3 输出SQL

SELECT
  o.*,
  p.name,
  p.description,
  s.shipment_id,
  s.origin,
  s.destination,
  s.is_arrived
FROM
  orders AS o
  LEFT JOIN products AS p ON o.product_id=p.id
  LEFT JOIN shipments AS s ON o.order_id=s.order_id
WHERE
  o.region='beijing'
  AND p.name='hammer'
  AND s.is_arrived=FALSE;

4.3.4.4 测试小结

三张表进行JOIN时，会分别获取orders、products、shipments三张表的行级权限条件: region = 'beijing'、name = 'hammer'和is_arrived = FALSE，然后增加orders表的别名o、products表的别名p、shipments表的别名s，最后组装到WHERE子句后面。

4.3.5 INSERT来自带子查询的SELECT

4.3.5.1 行级权限条件

4.3.5.2 输入SQL

INSERT INTO print_sink SELECT * FROM (SELECT * FROM orders);

4.3.5.3 输出SQL

INSERT INTO print_sink (SELECT * FROM (SELECT * FROM orders WHERE region = 'beijing'));

4.3.5.4 测试小结

无论运行SQL类型是INSERT、SELECT或者其他，只会找到查询oders表的子句，然后对其组装行级权限条件。

4.3.6 运行SQL

测试两个不同用户执行相同的SQL，两个用户的行级权限条件不一样。

4.3.6.1 行级权限条件

4.3.6.2 输入SQL

SELECT * FROM orders;

4.3.6.3 执行SQL

用户A的真实执行SQL:

SELECT * FROM orders WHERE region = 'beijing';

用户B的真实执行SQL:

SELECT * FROM orders WHERE region = 'hangzhou';

4.3.6.4 测试小结

用户调用下面的执行方法，除传递要执行的SQL参数外，只需要额外指定执行的用户即可，便能自动按照行级权限限制来执行。

/**
 * Execute the single sql with user permissions
 */
public TableResult execute(String username, String singleSql) {
    System.setProperty(EXECUTE_USERNAME, username);
    return tableEnv.executeSql(singleSql);
}

五、源码修改步骤

注: Flink版本1.16.0依赖的Calcite是1.26.0版本。

5.1 新增Parser和ParserImpl类

复制Flink源码中的org.apache.flink.table.delegation.Parser和org.apache.flink.table.planner.delegation.ParserImpl到项目下，新增下面两个方法及实现。

/**
 * Parses a SQL expression into a {@link SqlNode}. The {@link SqlNode} is not yet validated.
 *
 * @param sqlExpression a SQL expression string to parse
 * @return a parsed SQL node
 * @throws SqlParserException if an exception is thrown when parsing the statement
 */
@Override
public SqlNode parseExpression(String sqlExpression) {
    CalciteParser parser = calciteParserSupplier.get();
    return parser.parseExpression(sqlExpression);
}


/**
 * Entry point for parsing SQL queries and return the abstract syntax tree
 *
 * @param statement the SQL statement to evaluate
 * @return abstract syntax tree
 * @throws org.apache.flink.table.api.SqlParserException when failed to parse the statement
 */
@Override
public SqlNode parseSql(String statement) {
    CalciteParser parser = calciteParserSupplier.get();

    // use parseSqlList here because we need to support statement end with ';' in sql client.
    SqlNodeList sqlNodeList = parser.parseSqlList(statement);
    List<SqlNode> parsed = sqlNodeList.getList();
    Preconditions.checkArgument(parsed.size() == 1, "only single statement supported");
    return parsed.get(0);
}

5.2 新增SqlSelect类

复制Calcite源码中的org.apache.calcite.sql.SqlSelect到项目下，新增上文提到的addCondition()、addPermission()、buildWhereClause()三个方法。 并且在构造方法中注释掉原有的this.where = where行，并添加如下代码:

// add row level filter condition for where clause
SqlNode rowFilterWhere = addCondition(from, where, false);
if (rowFilterWhere != where) {
    LOG.info("Rewritten SQL based on row-level privilege filtering for user [{}]", System.getProperty(EXECUTE_USERNAME));
}
this.where = rowFilterWhere;

5.3 封装SecurityContext类

新建SecurityContext类，主要添加下面三个方法:

/**
 * Add row-level filter conditions and return new SQL
 */
public String addRowFilter(String username, String singleSql) {
    System.setProperty(EXECUTE_USERNAME, username);

    // in the modified SqlSelect, filter conditions will be added to the where clause
    SqlNode parsedTree = tableEnv.getParser().parseSql(singleSql);
    return parsedTree.toString();
}


/**
 * Query the configured permission point according to the user name and table name, and return
 * it to SqlBasicCall
 */
public SqlBasicCall queryPermissions(String username, String tableName) {
    String permissions = rowLevelPermissions.get(username, tableName);
    LOG.info("username: {}, tableName: {}, permissions: {}", username, tableName, permissions);
    if (permissions != null) {
        return (SqlBasicCall) tableEnv.getParser().parseExpression(permissions);
    }
    return null;
}


/**
 * Execute the single sql with user permissions
 */
public TableResult execute(String username, String singleSql) {
    System.setProperty(EXECUTE_USERNAME, username);
    return tableEnv.executeSql(singleSql);
}

六、下一步计划

1. 1. 支持数据脱敏(Data Masking)

2. 2. 开发ranger-flink-plugin

七、参考文献

1. 1. 数据管理DMS-敏感数据管理-行级管控^[5]

2. 2. Apache Ranger Row-level Filter^[6]

3. 3. OpenLooKeng的行级权限控制^[7]

4. 4. PostgreSQL中的行级权限/数据权限/行安全策略^[8]

5. 5. FlinkSQL字段血缘解决方案及源码^[9]

6. 6. 基于 Flink CDC 构建 MySQL 和 Postgres 的 Streaming ETL^[10]

引用链接

[1] [2]: https://docs.cloudera.com/HDPDocuments/HDP3/HDP-3.1.0/authorization-ranger/content/row_level_filtering_in_hive_with_ranger_policies.html
[2] [FlinkSQL字段血缘解决方案及源码]: https://github.com/HamaWhiteGG/flink-sql-lineage/blob/main/README_CN.md
[3] [6]: https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/master/content/%E5%BF%AB%E9%80%9F%E4%B8%8A%E6%89%8B/mysql-postgres-tutorial-zh.html
[4] [flink-sql-security/data/database]: https://github.com/HamaWhiteGG/flink-sql-security/tree/main/data/database
[5] 数据管理DMS-敏感数据管理-行级管控: https://help.aliyun.com/document_detail/161149.html
[6] Apache Ranger Row-level Filter: https://docs.cloudera.com/HDPDocuments/HDP3/HDP-3.1.0/authorization-ranger/content/row_level_filtering_in_hive_with_ranger_policies.html
[7] OpenLooKeng的行级权限控制: https://www.modb.pro/db/212124
[8] PostgreSQL中的行级权限/数据权限/行安全策略: https://www.kankanzhijian.com/2018/09/28/PostgreSQL-rowsecurity/
[9] FlinkSQL字段血缘解决方案及源码: https://github.com/HamaWhiteGG/flink-sql-lineage/blob/main/README_CN.md
[10] 基于 Flink CDC 构建 MySQL 和 Postgres 的 Streaming ETL: https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/master/content/%E5%BF%AB%E9%80%9F%E4%B8%8A%E6%89%8B/mysql-postgres-tutorial-zh.html