面试题：自定义Redis键空间访问控制策略的实现

实现思路

定义用户角色和键类型：明确系统中存在的用户角色（如管理员、普通用户等），以及不同类型的Redis键（如以特定前缀标识的键表示不同业务模块的键）。
存储权限信息：可以使用关系型数据库（如MySQL）来存储用户角色与键类型之间的权限关系。例如，创建一张表，包含字段：角色名、键类型前缀、读权限（布尔值）、写权限（布尔值）。也可以使用Redis自身的Hash结构来存储权限信息，以角色名为Hash的key，键类型前缀为field，值为包含读写权限的子Hash。
拦截Redis命令：在应用层，对所有发送到Redis的命令进行拦截处理。可以使用中间件（如在Java中可以利用Spring AOP实现），在命令执行前进行权限校验。
解析命令和键：从拦截的Redis命令中解析出操作类型（读或写）以及涉及的键。根据键的前缀确定其所属的键类型。
权限校验：根据当前用户的角色，从存储权限信息的地方（数据库表或Redis Hash）获取该角色对相应键类型的读写权限，与当前操作类型进行比对，判断是否有权限执行该命令。

关键技术点

权限存储：
- 关系型数据库存储：优点是数据结构清晰，便于管理和查询复杂的权限关系；缺点是查询可能涉及数据库I/O操作，性能相对较低。例如，在MySQL中创建如下表结构：

CREATE TABLE redis_permissions (
    role_name VARCHAR(50) NOT NULL,
    key_type_prefix VARCHAR(50) NOT NULL,
    read_permission BOOLEAN NOT NULL,
    write_permission BOOLEAN NOT NULL,
    PRIMARY KEY (role_name, key_type_prefix)
);

- **Redis Hash存储**：优点是读写速度快，与Redis集成度高；缺点是管理相对复杂，对于复杂权限关系的处理可能不够直观。示例代码（以Python Redis模块为例）：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
role = 'admin'
key_type = 'user:'
permissions = {'read': True, 'write': True}
r.hset(role, key_type, str(permissions))

命令拦截与解析：
- 使用中间件：如在Java Spring框架中使用AOP进行方法拦截，通过切入点表达式匹配所有与Redis交互的方法。示例配置：

<aop:config>
    <aop:pointcut id="redisOperation" expression="execution(* org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate.*(..))"/>
    <aop:advisor pointcut-ref="redisOperation" advice-ref="permissionAdvice"/>
</aop:config>

- **解析命令**：对于不同的Redis命令，需要有相应的解析逻辑。例如，对于`GET`命令，解析出键名，判断为读操作；对于`SET`命令，同样解析出键名，判断为写操作。在Python中，可以通过自定义装饰器实现类似功能：

def permission_check(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # 解析命令和键
        command = args[0]
        key = args[1] if len(args) > 1 else kwargs.get('key')
        # 权限校验逻辑
        #...
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

性能优化：
- 缓存权限信息：可以在应用层缓存用户角色的权限信息，减少对权限存储介质（数据库或Redis Hash）的频繁访问。例如，在Java中可以使用Guava Cache进行缓存。
- 批量处理：如果可能，对多个Redis命令进行批量权限校验，减少校验次数。

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