Flowable用户权限体系

本文探讨了在使用Flowable工作流引擎时如何构建用户权限体系,包括利用内置的IdmEngine和集成LDAP。同时,详细阐述了如何自定义身份识别引擎以适配已有用户体系,并提供了映射关系转换的示例。文章还提出了四种可能的实现思路,如修改源码、自定义权限表达式等,以满足不同项目需求。

用户权限体系

使用Flowable工作流引擎的时候,不可避免就需要考虑相应的用户权限,根据官方文档提供的教程,实现Flowable的用户权限体系总共有两大类。

Flowable提供的IdmEngine身份识别引擎

在接入Flowable的用户权限体系的时候,有3种方式:

  • 使用Flowable提供的默认IdmEngine进行用户体系管理,该引擎包含了用户、组的概念。

  • 集成LDAP,实现轻量级用户权限管理。通过IdentityService进行认证,用于由IdentityService处理所有认证业务的场景。

  • 实现IdmIdentityService接口,自定义实现用户、组的查询

自定义身份识别引擎

有时候在项目上已经实现了自己的用户体系,接入Flowable的工作流引擎时,就需要考虑如何将自己的用户体系映射到Flowable工作流引擎的数据权限上去。Flowable提供的数据权限体系是用户、组、租户的结构体系,因为这里提供一个映射的设计思路:

用户权限体系映射:用户A(id值为1)—— 角色A(id值为1)——部门A(id值为1) —— 区域A(id值为1)(某个租户的用户A是角色A,所在部门为部门A,所属区域为区域A)

根据上述的映射关系转换成如下

用户转换后的id:1

角色转换后的id:R1

部门转换后的id:O1

区域转换后的id:A1

将映射关系对应到Flowable中

用户:1

组:R1、O1、A1
  1. 单用户(assignee=“用户id”)、多用户(candidateUsers=“用户id1,用户id2”)<
### Flowable 中集成外部系统用户管理的方法 在企业级应用开发中,Flowable 流程引擎通常需要与其他业务系统协同工作,特别是涉及到用户管理和权限控制方面。为了实现这一目标,可以通过自定义 `UserDetailsService` 或者直接操作数据库来同步外部用户的账户信息。 #### 自定义 UserDetailsService 实现类 如果使用的是 Spring Security 进行安全认证,则可以创建一个实现了 `org.springframework.security.core.userdetails.UserDetailsService` 接口的服务类: ```java @Service("customUserService") public class CustomUserDetailServiceImpl implements UserDetailsService { @Override public UserDetails loadUserByUsername(String username) throws UsernameNotFoundException { // 调用外部API获取用户详情 Map<String, Object> userInfo = callExternalSystemApi(username); if (userInfo == null || !username.equals(userInfo.get("userName"))) { throw new UsernameNotFoundException("Invalid user or password."); } List<GrantedAuthority> authorities = getAuthoritiesFromRoles((List<String>) userInfo.get("roles")); return new org.springframework.security.core.userdetails.User( String.valueOf(userInfo.get("id")), "", true, true, true, true, authorities ); } private List<GrantedAuthority> getAuthoritiesFromRoles(List<String> roles){ List<GrantedAuthority> auths = new ArrayList<>(); for (String role : roles) { auths.add(new SimpleGrantedAuthority(role)); } return auths; } } ``` 此服务会从外部系统拉取用户数据并将其转换成适合 Spring Security 使用的形式[^1]。 #### 数据库层面的数据同步方案 另一种方式是在数据库层面上做文章,即定期执行 ETL(Extract Transform Load)作业将外部系统的用户表结构映射至本地存储,并保持两者之间的一致性。这可能涉及编写定时任务调度程序以及 SQL 脚本来进行增量更新或全量覆盖。 对于上述两种方法的选择取决于具体的应用场景和技术栈偏好;前者更适用于微服务体系架构下的松耦合设计模式,而后者则更适合于那些已经存在大量遗留代码难以重构的情况。
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