• 分布式session的几种解决方案,你中意哪种?


    我发现了一个商城,我还没有登录,就可以往购物车中添加商品,加了好几件后,我准备付款,需要我先去登录,登录完之后付款。

    现在很多商城,都会要求用户先去登录,登录之后再往购物车中添加商品,这样用户、购物车、商品,三个对象之间就有了绑定关系。

    而针对我最开始说的那种情况,其实就是基于session做的,客户端往购物车中添加第一个商品的时候,发送一个请求,服务到收到请求之后,创建session,然后返回当前session对应的一个JessionId,浏览器存储在cookie中,客户端往购物车添加第二个商品时,携带JessionId,服务端收到请求后,更新session。浏览器关闭后,cookie失效,JessionId也就丢失了,需要重新往购物车中添加商品,默认情况下,session有效期为30分钟。

    在分布式环境下,session就会出现问题了,假如服务端部署在两个服务器AB上。第一次往购物车添加商品时,请求落在了服务器A上,服务器A创建了一个session,并返回JessionId,第二次往购物车添加商品时,请求落在了服务器B上,请求携带的JesssionId在服务器B上并不会找到对应的session。这时候服务器B就会创建一个新的session,并返回对应的JessionId,客户端发现第一次添加的商品丢失了。。。

    接下来,一起来学习分布式环境下session一致性是如何实现的。

    一、客户端存储

    既然分布式环境中,一个客户端的多个请求可能会落在多个服务器上,那么我们是否可以改不策略,直接将session信息存储在客户端?可以的,服务器将session信息直接存储到cookie中,这样就保证了session的一致性,但是并不推荐这样去做,因为将一些信息存储在cookie中,相当于就把这些信息暴露给了客户端,存在严重的安全隐患。

    缺点

    • 安全性存在问题
    • cookie对于数据类型及数据大小有所限制

    二、session复制

    将服务器A的session,复制到服务器B,同样将服务器B的session也复制到服务器A,这样两台服务器的session就一致了。像tomcat等web容器都支持session复制的功能,在同一个局域网内,一台服务器的session会广播给其他服务器。

    缺点

    同一个网段内服务器太多,每个服务器都会去复制session,会造成服务器内存浪费。

    三、session黏性

    利用Nginx服务器的反向代理,将服务器A和服务器B进行代理,然后采用ip_hash的负载策略,将客户端和服务器进行绑定,也就是说客户端A第一次访问的是服务器B,那么第二次访问也必然是服务器B,这样就不存在session不一致的问题了。

    缺点

    如果服务器A宕机了,那么客户端A和客户端B的session就会出现丢失。

    四、session集中管理

    这种方式就是将所有服务器的session进行统一管理,可以使用redis等高性能服务器来集中管理session,而且spring官方提供的spirng-session就是这样处理session的一致性问题。这也是目前企业开发用到的比较多的一种分布式session解决方案。

    五、spring-session实战

    Spring提供了处理分布式session的解决方案——Spring SessionSpring Session提供了用于管理用户会话的API和实现。

    Spring Session提供了对redismongodbmysql等常用的存储库的支持,Spring Session提供与HttpSession的透明整合,这意味着开发人员可以使用Spring Session支持的实现切换HttpSession实现。还是原来的配方,产生了不一样的味道!

    Spring Session添加了一个SessionRepositoryFilter的过滤器,用来修改包装请求和响应,包装后的请求为SessionRepositoryRequestWrapper,调用getSession()方法的时候实际上就是调用Spring Session实现了的session。

    Spring Session使用非常简单,添加了相关依赖后,直接操作HttpSession就可以实现效果。

    第一步:添加Spring Sessionredis的相关依赖

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.session</groupId>
        <artifactId>spring-session-data-redis</artifactId>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.commons</groupId>
        <artifactId>commons-pool2</artifactId>
    </dependency>
    

    第二步:配置redis相关信息

    spring:
      redis:
        # redis库
        database: 0
        # redis 服务器地址
        host: localhost
        # redis 端口号
        port: 6379
        # redis 密码
        password:
      # session 使用redis存储  
      session:
        store-type: redis
    

    第三步:项目中使用session

    public String sessionTest(HttpServletRequest request){
    
        HttpSession session = request.getSession();
    	session.setAttribute("key","value");
        return session.getAttribute("key").toString();
    }
    

    redis中每个session存储了三条信息。

    • 第一个存储这个Session的id,是一个Set类型的Redis数据结构。这个k中的最后的1439245080000值是一个时间戳,根据这个Session过期时刻滚动至下一分钟而计算得出。

    • 第二个用来存储Session的详细信息,包括Session的过期时间间隔、最近的访问时间、attributes等等。这个k的过期时间为Session的最大过期时间 + 5分钟。如果默认的最大过期时间为30分钟,则这个k的过期时间为35分钟。

    • 第三个用来表示Session在Redis中的过期,这个k-v不存储任何有用数据,只是表示Session过期而设置。这个k在Redis中的过期时间即为Session的过期时间间隔。

    处理一个session为什么要存储三条数据,而不是一条呢!对于session的实现,需要监听它的创建、过期等事件,redis可以监听某个key的变化,当key发生变化时,可以快速做出相应的处理。

    但是Redis中带有过期的key有两种方式:

    • 当访问时发现其过期
    • Redis后台逐步查找过期键

    当访问时发现其过期,会产生过期事件,但是无法保证key的过期时间抵达后立即生成过期事件。

    spring-session为了能够及时的产生Session的过期时的过期事件,所以增加了:

    spring:session:sessions:expires:726de8fc-c045-481a-986d-f7c4c5851a67
    spring:session:expirations:1620393360000

    spring-session中有个定时任务,每个整分钟都会查询相应的spring:session:expirations:整分钟的时间戳中的过期SessionId,然后再访问一次这个SessionId,即spring:session:sessions:expires:SessionId,以便能够让Redis及时的产生key过期事件——即Session过期事件。

    参考

    https://www.cnblogs.com/sxw123/p/13803478.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhixie/p/14803083.html
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