Hadoop源码解析之: HBase Security
- 第一部分:HBase Security 概述
- 第二部分:若干重要细节
<property>
<name>hbase.rpc.engine</name>
<value>org.apache.hadoop.hbase.ipc.SecureRpcEngine</value>
</property>
<property>
<name>hbase.coprocessor.master.classes</name>
<value>org.apache.hadoop.hbase.security.access.AccessController</value>
</property>
<property>
<name>hbase.coprocessor.region.classes</name>
<value>org.apache.hadoop.hbase.security.token.TokenProvider,org.apache.hadoop.hbase.security.access.AccessController</value>
</property>
2. 打开安全机制前,最好指定一个superuser, 否则在刚打开安全机制时,_acl_表为空,意味着任何用户都无法从事任何操作,所以需要使用superuser来为用户分配权限.指定superuser的方法是在hbase-site.xml中加入:
<property>
<name>hbase.superuser</name>
<value>superuser-accout: such as root</value>
</property>
3. 表的owner,也就是建表账户将自动拥有对该表的所有操作权限:RWXCA. 参见方法:
org.apache.hadoop.hbase.security.access.RowBasedAccessController.postCreateTable(...)
4. 用户或组的权限可以指定到 <table> <column family> <column qualifier> 三种不同的层次(粒度)上. 通过试验表明, 下层权限会自动继承上层权限!,.如给一个sample表R的权限,column family:cf也是R的权限,而qualifier:q是W的权限,那么用户即能读取也能写入cf:q.
5. 紧接第4点,考虑一种更为复杂的情况:
假定sample表有100个qualifier, 100个qualifier分属多个family,假定没有指定sample表级别的读权限,但是通过对多个family和family下的qualifier设定读权限,其中80个qualifier已经具备了读权限,那么,当该用户执行scan 'sample' 操作时,结果会如何呢?通过试验表明,所有具备读权限的qualifier都列出了,所有没有读权限的qualifier都被过滤掉了。 这是一种合理的处理方式,而关于这部分的处理逻辑是通过在权限检查时通过
org.apache.hadoop.hbase.security.access.AccessControlFilter进行过滤实现的。这个Filter其实也非常简单,它是主要是通过
org.apache.hadoop.hbase.security.access.TableAuthManager.authorize(User, byte[], KeyValue, Action)进行最细度(精确的 qualifier)的检查,只有确定有权读写的qualifier才会通过检查,否则就被过滤掉。
6. Permission的Class Hierarchy:
Permission (包含了Action)
|
|--TablePermission (又包含了table,family,qualifier)
|
|--UserPermission(又包含了user)
7. 关于 cache:
AccessController在初始化的时候会load所有的permission,然后写到zookeeper里.参考:org.apache.hadoop.hbase.security.access.AccessController.initialize(RegionCoprocessorEnvironment)
同时, 一个ZooKeeper的监听器ZKPermissionWatcher会关注 ZooKeeper的任何变化,当Permission数据写入zookeeper时,方法org.apache.hadoop.hbase.security.access.ZKPermissionWatcher.nodeDataChanged(String)
会被触发,这个方法会负责把前面刚刚写入的Perssmion加载到缓存里!
Cache分为两类: 表级Cache和全局Cache. 表级Cache是一个以表名为Key,以这个表对应的<用户,权限>对为Value的Map, 而全局Cache 是指那些不针对某个具体表的全局Permission, 所以它的结构是一个<用户,权限>对组成的map. 关于全局Cache一个重要的细节是: 很显然, 所有的superuser是应该放在全局cache里,而且应被赋予所有权限.(参考:org.apache.hadoop.hbase.security.access.TableAuthManager.initGlobal(Configuration))
表级Cache:
TABLE_USER_CACHE: Map<TableName,Map<UserName,Permission>>
TABLE_GROUP_CACHE: Map<TableName,Map<UserName,Permission>>
全局Cache:
USER_CACHE:Map<USerName,Permission>
GROUP_CACHE: Map<TableName,Map<UserName,Permission>>
cache隶属于一个TableAuthManager实例, 而TableAuthManager是一个管理多个自身实例的单态, 它维护一个全局的map,这个map里一个ZooKeeperWatcher实例对应一个它的实例. 参考:org.apache.hadoop.hbase.security.access.TableAuthManager.get(ZooKeeperWatcher, Configuration)
8. ZooKeeperListener的典型应用案例:ZKPermissionWatcher
security的一个设计需求是:,所有region和master对应的coprocessor所依赖的authManager都需要加载所有的permission到cache里,通过内存中permission实例进行权限检查. security的实现方式是:当_acl_表对应的region open的时候,加载所有的permission(参考AcessController(L720-L723),当所有的permission加载之后,就把它们再写到zookeeper节点上,参考
org.apache.hadoop.hbase.security.access.AccessController.initialize(RegionCoprocessorEnvironment).
而由于所有的 authManager 实例都含有一个ZKPermissionWatcher,这是一个ZooKeeperListener, 当zookeeper节点上的数据发生变化时,这个watcher的nodeCreated方法会被触发,进而重新加载permission数据!
9. 关于AccessController和TableAuthManager与ZooKeeperWatcher的实例数量
对于AccessController来说,做为MasterObserver时, 会创建一个实例.作为BaseRegionObserver来说, 一个region(不是region server)会创建一个是实例!而TableAuthManager与ZooKeeperWatcher的实例是一一对应的,参考:
org.apache.hadoop.hbase.security.access.TableAuthManager.get(ZooKeeperWatcher, Configuration)
而ZooKeeperWatcher的实例自来于Master或Region启动( MasterObserver 的start方法和BaseRegionObserver的postOpen)时从MasterServices或RegionServerServices中取得的ZooKeeper的实例!而这个ZooKeeper实例是一个server(node)对应一个. 所以对于同一个regionserver上的所有region,引用的是同一个zookeeper实例.
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