之前跟大家分享了多租户系统数据隔离的三种可用方案。但光知道有哪些方案还不够，关键问题是：我的业务到底应该选哪一种？
这篇文章就来解答这个问题。
实际业务中的权衡
创业初期（0-100 客户）
推荐：共享表 + tenant_id
理由：
- 快速上线，专注业务验证
- 成本低，节省资源
- 运维简单，团队小
风险控制：
- 用 ORM 拦截器强制添加
tenant_id - 代码审查重点检查数据隔离
- 加强集成测试，覆盖跨租户场景
成长期（100-1000 客户）
推荐：混合方案（大客户独立 Schema + 小客户共享表）
理由：
- 已经有付费能力强的大客户
- 需要差异化服务
- 成本可控，性能有保障
实施步骤：
- 继续用共享表服务小客户
- 大客户逐步迁移到独立 Schema
- 建立自动化迁移流程
- 完善监控告警
成熟期（1000+ 客户）
推荐：混合方案 + 分布式架构
理由：
- 租户数量大，单库撑不住
- 有资源做更复杂的架构
- 需要全球化部署
架构升级：
- 按地区分片（中国区、美国区、欧洲区）
- 按租户规模分片（大中小客户不同集群）
- 引入分布式数据库（TiDB、CockroachDB）
- 数据湖 + 实时同步（做跨租户分析）
常见的坑和避坑指南
坑 1：忘记加 tenant_id 导致数据泄露
这是共享表方案最致命的问题。某个查询忘记加 WHERE tenant_id = ?，就会返回所有租户的数据。
防范措施：
- 使用 ORM 拦截器强制添加（技术保障）
- 启用数据库行级安全策略（双重保险）
- 单元测试必须覆盖跨租户场景（质量卡点）
- 代码审查重点检查（人工复核）
坑 2：性能问题 - 大租户拖累小租户
某个大客户执行了一个慢查询（扫描了 500 万条记录），导致数据库 CPU 100%，所有其他租户的请求都超时。
解决方案：
- 限流：按租户限制 QPS，防止单个租户占用过多资源
- 熔断：大租户降级，走缓存或只读库
- 读写分离：大查询走只读库，不影响在线业务
- 监控告警：实时监控每个租户的 QPS、延迟、错误率
坑 3：租户迁移时数据不一致
把租户从共享表迁移到独立库时，迁移过程中产生的新数据丢失了。
正确的迁移流程：
- 全量复制旧数据到新库
- 开启双写（新数据写入旧库和新库）
- 验证新旧库数据一致性
- 切换读流量到新库（写仍然双写）
- 观察一段时间，确认无问题
- 停止双写，删除旧数据
坑 4：监控不完善，问题发现晚
很多团队只监控整体指标（如总 QPS、平均延迟），无法发现某个租户的异常。
必备监控指标：
- 每个租户的 QPS、错误率、P99 延迟
- 每个租户的数据库连接数、存储空间
- 异常告警（某个租户错误率突增、慢查询）
总结：到底该怎么选？
最后总结一下，方便大家对号入座：
如果你是：
初创团队，刚开始做 SaaS
- 选择：共享表 + tenant_id
- 关键：做好代码层面的隔离保障
已经有一些大客户，对安全有要求
- 选择：混合方案（大客户独立 Schema，小客户共享表）
- 关键：建立自动化迁移能力
服务金融、医疗等强监管行业
- 选择：物理隔离（独立数据库）
- 关键：完善审计日志和合规文档
租户数量上万，需要全球化部署
- 选择：分布式 + 混合方案
- 关键：架构分层，按地区和规模分片
最后的建议
数据隔离不是一劳永逸的决策，而是随着业务发展不断演进的。初期选择简单方案快速验证业务，后期根据客户需求和成本考量逐步升级，这才是务实的做法。
千万不要一上来就搞"过度设计"，也不要因为图省事埋下安全隐患。找到当前阶段的最佳平衡点，才是最好的架构。