Q：系统里多租户隔离是怎么实现的？

来源：视频面经汇总

新手答：“每个租户一个数据库。”

高手答：

多租户隔离的方案取决于隔离强度和运维成本的权衡：

方案	隔离强度	成本	适用场景
独立数据库	最强	最高	金融/医疗等强合规
共享库+独立 Schema	中等	中等	SaaS 中型客户
共享表+tenant_id 字段	最弱	最低	通用 SaaS 平台

在 Agent/RAG 系统中，我们用的是逻辑隔离方案：

1. 数据层：向量数据库用 collection_id 或 metadata 中的 tenant_id 做过滤，检索时强制注入 tenant 条件，SQL 层面 WHERE 子句必加
2. 模型层：System Prompt 注入租户专属规则和知识范围边界，不同租户可配置不同的 Skill 集合和工具权限
3. 接口层：API Gateway 做认证 + 租户路由，token 解析后注入 tenant context 到请求上下文，下游服务无感
4. 存储层：向量库索引按租户分 partition（Milvus 的 partition_key），文件存储用 /\{tenant_id\}/ 前缀隔离

防泄漏关键点：

• 检索时 tenant_id 过滤放在向量数据库的 filter 条件中（非应用层过滤），避免先召回再过滤导致的信息泄漏
• 日志脱敏：跨租户的 trace 信息不能出现其他租户数据
• 压测：专门做跨租户渗透测试（tenant A 是否能检索到 tenant B 的文档）

差距在哪：新手只想到“分库”——这是最暴力也最贵的方案。高手按数据层/模型层/接口层/存储层分层设计，说明理解了 Agent 系统中多租户不只是数据库的问题，还涉及向量检索、Prompt 注入和权限管控。