一口气说出 4 种分布式一致性 Session 实现方式,面试杠杠的~(下)

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: 阿粉公司有一个 Web 管理系统,使用 Tomcat 进行部署。由于是后台管理系统,所有的网页都需要登录授权之后才能进行相应的操作。 起初这个系统的用的人也不多,为了节省资源,这个系统仅仅只是单机部署。后来随着用的人越来越多,单机已经有点扛不住了,于是阿粉决定再部署了一台机器。

组长,欣赏看了一下我:

对,你这个方案确实可行。

不过么,如果用这种方案,首先你要想好加密方案。

用户信息可是我们的敏感数据,不能让别人轻易的窃取或者篡改数据了。

除了这个,这个方案每次请求都要携带 Cookie 传输,这会占用外网的带宽,如果 Cookie 过大,会增大网络的开销。

另外,我们存储的数据大小,容易受到 Cookie 限制。

所以这种还是不怎么常用,不过也是一种思路。

我比较推荐下面两种方案。

Session  粘滞(Sticky Sessions)

组长:

刚才应该看到了,我只是对 Nginx 的配置做了一些修改,然后这个问题就解决了吧。

其实这是因为我修改 Nginx 默认的负载均衡策略,使用 IP Hash 的方式。

Nginx 会使用请求者的 IP 来做 Hash,然后分发到一台机器上,这样可以保证同一 IP 的请求都落在同一台 Tomcat 上。

架构图如下:7.jpg

Session 粘滞-IP Hash

上面这种方式我们使用 Nginx 四层负载均衡方式,其实 Nginx 还可以做到七层负载均衡方式,也就是使用 Http 协议中的一些业务属性来做 Hash,常见的有 userId,loginId等等。

架构图如下:8.jpg

一致性 Session-Session 粘滞-七层

阿粉:

这种方案看起来挺简单的,我们只需要修改 Nginx 配置就好了,应用端配置无需改动。

只要请求来源 IP 足够的随机,那么 IP HASH 之后两台应用上的流量将会足够随机。

另外后面如果两台机器扛不住,我们还可以水平扩展,再加机器,只要修改 Nginx 配置即可。

组长:

你说的这几点都很正确!

不过你有没有想过,像我们公司这种情况,所有人的出口的 IP 都是一个。那么我们公司的所有请求只会到一台机器上,那我们这种情况等于又变成单点了。

另外如果 Tomcat 重启,Session 由于是放置在内存内存中,这一部分的 Session 将会丢失,这就导致这部分用户将会重新登录。

最后,如果我们临时再加机器,修改完 Nginx 配置,重新启动之后,Nginx 将会重新计算 Hash 分发请求。

这种情况就会导致有一部分用户重新路由到一台新机器上,由于没有 Session,又需要重新登录了。

不过么,Tomcat 重启或者新加机器次数不会很多,所以这个问题也不大,用户体验稍差点。

今天的我们这个问题解决方案就先使用这个。

不过后面我们还是改成下面这种方式。

后端集中存储

组长:

上面几种的方式我们都是把 Session 存储在应用内存上,应用机器只要重启,Session 就会丢失。

为了这个解决这个问题,我们将 Session 单独存起来,保存到 Redis 或者 MySQL 中。

不过由于 Session 需要过期失效的特性,不需要持久化保存,所以这里我建议使用 Redis 来保存。

这样架构就变成下方这样的:9.jpg

一致性 Session-Session 后端存储

我们使用这种方案,上没有 Session 丢失的风险,当然前提是 Redis 不能宕机。

另外后期如果应用可以直接水平扩展。

如果后面应用的请求量很大,一台 Redis 扛不住了,那我们可以其实可以做集群扩展,根据缓存 Key 做路由。

阿粉:

对对,这种方式好~

组长:

你不要高兴的太早,我们使用这个方案需要付出一定的代价的。

首先我们每次请求都需要调用一次 Redis ,这就增加一次网络的开销。

另外,引入 Redis,我们需要对相应的代码做出修改,这样复杂度就变高。

所以说,这个方案有利也有弊,当然对于我们的场景来说,利大于弊。

阿粉:

恩,好像是这样的。

组长:

好了,这么晚了,问题解决了,我们去撸个串,我请客!

阿粉:

老大,🐂!

组长拍了拍阿粉的脑袋:

我这一顿不是白吃哦,下个星期你把现在方式修改一下,修改成 Session 集中存储的方式。

0.gif

给你一个小提示,可以使用  spring-session

阿粉:

好吧,吃人嘴短,下周我研究下。

总结

最后阿粉总结一下,当我们后端 Web 应用扩展到多台后,我们就会碰到分布式一致性 Session 的问题,主流解决方案有四种:

  • Session 复制:利用 Tomcat 等 Web 容器同步复制
  • Session 前端存储:利用用户浏览器中 Cookie 保存 Session 信息
  • Session  粘滞方案:利用 Nginx 可以做四层 Hash 或七层 Hash 的特性,保证用户的请求都落在同一台机器上
  • Session 后端集中存储方案:利用 Redis 集中存储 Session,Web 应用重启或扩容,Session 也无需丢失。

上面四种方案,优先推荐第四种。

当然第四种方案需要一定的开发工作量,前期还没改造的过程可以选择 第三种方案中间过渡。

好了,后面阿粉就要使用 Session 后端存储方案改造这个工程了,后面阿粉再跟大家分享一下 spring-session

相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore     ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库 ECS 实例和一台目标数据库 RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
相关文章
|
2月前
|
算法 Go
[go 面试] 雪花算法与分布式ID生成
[go 面试] 雪花算法与分布式ID生成
|
8天前
|
NoSQL Java Redis
面试官:项目中如何实现分布式锁?
面试官:项目中如何实现分布式锁?
33 6
面试官:项目中如何实现分布式锁?
|
12天前
|
存储 NoSQL Java
使用springSession完成分布式session
本文介绍了如何使用 `spring-session` 实现分布式 Session 管理,并提供了将 Session 存储在 Redis 中的具体配置示例。通过配置相关依赖及 Spring 的配置文件,可以轻松实现 Session 的分布式存储。示例中详细展示了所需的 Maven 依赖、Spring 配置及过滤器配置,并给出了启动项目后在 Redis 中查看 Session 数据的方法。
|
2月前
|
存储 NoSQL Java
一天五道Java面试题----第十一天(分布式架构下,Session共享有什么方案--------->分布式事务解决方案)
这篇文章是关于Java面试中的分布式架构问题的笔记,包括分布式架构下的Session共享方案、RPC和RMI的理解、分布式ID生成方案、分布式锁解决方案以及分布式事务解决方案。
一天五道Java面试题----第十一天(分布式架构下,Session共享有什么方案--------->分布式事务解决方案)
|
2月前
|
存储 负载均衡 算法
[go 面试] 一致性哈希:数据分片与负载均衡的黄金法则
[go 面试] 一致性哈希:数据分片与负载均衡的黄金法则
|
2月前
|
Go API 数据库
[go 面试] 分布式事务框架选择与实践
[go 面试] 分布式事务框架选择与实践
|
2月前
|
Oracle 关系型数据库
分布式锁设计问题之Oracle RAC保证多个节点写入内存Page的一致性如何解决
分布式锁设计问题之Oracle RAC保证多个节点写入内存Page的一致性如何解决
|
2月前
|
消息中间件 缓存 负载均衡
这些年背过的面试题——分布式篇
分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上,彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。
|
2月前
|
消息中间件 存储 监控
消息队列在分布式系统中如何保证数据的一致性和顺序?
消息队列在分布式系统中如何保证数据的一致性和顺序?
|
2月前
|
NoSQL Go API
[go 面试] 为并发加锁:保障数据一致性(分布式锁)
[go 面试] 为并发加锁:保障数据一致性(分布式锁)