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一、Ranger是什么
ranger大数据领域的一个集中式安全管理框架，它可以对诸如hdfs、hive、kafka、storm等组件进行细粒度的权限控制。比如它可以控制用户读取hdfs文件的权限，甚至可以控制某个用户对hive某个列访问的权限。
ranger目前支持的组件:
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二、Ranger的权限模型
Ranger的权限模型一条条的权限策略组成的，权限策略主要由3个方面组成，即用户、资源、权限。
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用户：ranger可以对用户进行分组，一个用户可以属于多个分组。Ranger支持对用户或者用户组配置某资源的相关权限。
资源：对于各个不同的组件，资源的表述都不相同。比如在HDFS中，文件路径就是资源，而在Hive中，资源可以指Database、Table甚至Column。
权限：ranger可以对各个资源的读、写、访问进行限制，具体可以配置白名单、白名单排除、黑名单、黑名单排除等条目。
ranger管理员配置好组件的相关策略后，并且将ranger插件安装到具体的大数据组件中，ranger就可以开始生效了。这时用户访问ranger就会进行权限的校验过程了,校验过程如下:
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当用户要请求某个资源时，会先获取和这个资源有关联的所有配置的策略，之后遍历这些策略，然后根据黑白名单判断该用户是否有权限访问该资源。从上面的流程图可以看出，黑名单、黑名单排除、白名单、白名单排除匹配的优先级如下：
- 黑名单优先级高于白名单
- 黑名单排除的优先级高于黑名单
- 白名单排除的优先级高于白名单
决策下放：
如果没有policy能决策访问，一般情况是认为没有权限拒绝访问，然而Ranger还可以选择将决策下放给系统自身的访问控制层。
三、Ranger架构
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Ranger-admin
ranger-admin是基于Jersey+Spring+EclipseLink框框开发的Web服务，对外提供了Restful风格的http服务。Ranger-Admin模块同样内嵌了jsp界面，用于管理员管理用户、资源、权限等信息。同样，我们可以基于它的Restful Api来编写自己的权限管理sdk。
虽然Jersey和SpringMVC同样实现了JAX-RS(javaee6提供Java API for RESTful Web Services)规范，但是jersey更加适合构建restful风格的服务，因为它天生就是为restful而生的。
EclipseLink 是 JPA(Java Persistence Api)的一种实现，是java的一个ORM框架。
Plugin
那么ranger是如何实现对大数据组件的权限控制访问呢？这就和ranger实现的一个个plugin有关系了。
因为几乎所有的大数据组件都有提供一个抽象的验证接口，ranger就是根据这些接口为各个大数据组件实现了对应的plugin，plugin的工作主要是从Ranger-Admin处拉取该组件配置的所有策略，然后缓存到本地，然后当有用户来请求时提供鉴权服务。
Hive Plugin 授权流程
举个Hive Plugin的授权流程的例子。
对于权限模块，Hive提供了几个接口来给开发者来实现自己的授权策略。他们分别是
- org.apache.hadoop.hive.ql.security.authorization.plugin.HiveAuthorizerFactory
- org.apache.hadoop.hive.ql.security.authorization.plugin.HiveAuthorizer
其中HiveAuthorizerFactory用来生成HiveAuthorizer的相关实例，之后Hive在进行编译的时候会调用HiveAuthorizer#checkPrivileges()方法进行权限校验。
我们要实现自己的授权策略，只需实现这两个接口，然后配置一下相关的配置文件即可。Ranger就是通过实现这两个接口来定制自己的授权流程。Ranger对这两个的实现分别是
- org.apache.ranger.authorization.hive.authorizer.RangerHiveAuthorizerFactory
- org.apache.ranger.authorization.hive.authorizer.RangerHiveAuthorizer
之后配置hiveserver2-site.xml文件
<property>
<name>hive.security.authorization.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hive.security.authorization.manager</name>
<value>org.apache.ranger.authorization.hive.authorizer.RangerHiveAuthorizerFactory</value>
</property>
重启hiveserver2后生效。
RangerHiveAuthorizer在初始化时会启动一个PolicyRefresher线程定时的从Ranger-admin拉取所有的策略，然后缓存到本地，之后当需要授权时直接根据这些策略进行授权。PolicyRefresher默认是每隔30s拉取一次。
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四、一些思考
Ranger的架构其实很简单，主要就是Ranger-Admin和各个组件的Plugin，其代码也大多都是偏业务逻辑的。不过所谓魔鬼在细节，下面探讨一些Ranger在实现上比较有趣或者可以借鉴的地方。
1. 关于组件策略的缓存
由于组件的多样性以及策略的复杂性，在ranger的数据库中，和策略相关的表就多达10来张。也就是说，一个组件要来Ranger-Admin拉取其相关的所有策略时，需要查询这十多张表，然后将其组织成组件需要的数据结构，再转成json返回。这是一个相对耗时较长的操作，另外，不止组件会获取这些策略，web界面或者sdk也可能调用相关接口获取所有策略。
为了提高获取策略的性能，ranger以Service为单位，来缓存这些已经组织好的数据。当数据被缓存起来后，后续的请求只需从内存中获取相关数据即可。—— service可以理解为一个具体的大数据组件
使用缓存会引发另一个问题，怎么判定缓存已经失效？为了解决这个问题，Ranger在Service表中添加了一个字段:policy_version，只要和这个service的策略有关的属性发生了变化，就更新policy_version。当用户请求策略时，发现policy_version和缓存的不一致，就会重新拉取数据，然后更新缓存。
当然，这种缓存策略也很容易引发bug，比如ranger之前有一个bug，它在更新用户组信息时，不会更新该service的policy_version，导致组件拉取到的策略数据还是旧数据。
因此，虽说做这种缓存可以很大程度提高性能，但同时也要格外关注这些缓存的更新问题。
2. 插件类加载器的实现
ranger实现大数据组件的授权接口时，一般需要把打包好的jar包放到对应大数据组件的classpath下供组件加载。同时，ranger在实现授权接口时难免会用到其他的一些第三方库，这时问题就来了：如果把这些第三方库的jar包也放到大数据组件的classpath下，引发的版本冲突该如何解决？
举个例子,比如Hive用到了apache-common-1.0.0，ranger编写hive插件时也用到了apache-common-2.0.0，这时候版本就发生了冲突。如果要完全去兼容hive的第三方库版本是一件很累的事情，同时给hive引入过多的第三方库也会导致一些潜在的隐患。
为了解决这个问题，Ranger定义了自己的一个类加载器，用于加载它使用的那些第三方库。在介绍ranger的自定义类加载器之前，我们先简单回顾一下java中的类加载器的一些概念。
首先我们需要明白一件事，在java中，一个类的唯一性并不是由包名+类名来决定的，还要根据类加载器。也就是说，比如有一个类com.Test，分别有两个不同的类加载器加载，那么它们加载出的两个类就不是相等的。
Java中的类加载器
java中常见的类加载器有
启动（Bootstrap）类加载器：负责装载<Java_Home>/lib下面的核心类库或-Xbootclasspath选项指定的jar包。由native方法实现加载过程，程序无法直接获取到该类加载器，无法对其进行任何操作。 另外，java中有规定以
java.*开头的类必须是BootstrapClassLoader来加载的。扩展（Extension）类加载器：扩展类加载器由sun.misc.Launcher.ExtClassLoader实现的。负责加载<Java_Home>/lib/ext或者由系统变量-Djava.ext.dir指定位置中的类库。程序可以访问并使用扩展类加载器。
系统（System）类加载器：系统类加载器是由sun.misc.Launcher.AppClassLoader实现的，也叫应用程序类加载器。负责加载系统类路径-classpath或-Djava.class.path变量所指的目录下的类库。程序可以访问并使用系统类加载器。
双亲委派类加载机制：
在java世界中，有一个双亲委派机制，是说要加载一个类的时候，先交给父级类加载器加载，父级类加载器无法加载时，自己才能去加载这个类。
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这是我们在实现自己的类加载器时，普遍要遵守的一个机制。但是Ranger实现的类加载器破坏了双亲委派机制，从而将自己使用的第三方库和组件使用的第三方库隔离。由于ranger使用的第三方插件的所有类都是自己定义的类加载器加载的，因此不用担心第三方库冲突的问题。
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我们可以看一下安装完ranger插件的hive/lib目录:
只多了两个jar包和一个文件夹
- ranger-plugin-classloader-1.0.1.jar : ranger实现的类加载器的相关代码
- ranger-hive-plugin-shim-1.0.1.jar : 提供了RangerHiveAuthorizerFactory类，用于给hive的类加载器加载
- ranger-hive-plugin-impl : 文件夹，ranger使用的第三方库都放在该目录下，RangerPluginClassLoader加载类时会从该目录下扫描类。
五、总结
虽说ranger是apache的顶级开源项目，覆盖的大数据组件也足够多，但是读过它的部分代码后，觉的ranger代码写的真的挺差的，我们在使用的时候也发现并并修复了一些bug，还针对它的sql做了一些优化。
另外ranger的代码个人感觉业务逻辑偏多，"黑科技"比较少,毕竟只是一个web项目+一些插件实现。不过了解这个项目确实也让我学到了不少东西，还是有一定的价值的，后面打算找一些时间整理一份ranger的安装和使用文档。
