标签：一个 无法 a10 技术 前言 生成 压力 session失效 机房
原创： 58沈剑 架构师之路 2017-05-18
一、缘起
什么是session？
服务器为每个用户创建一个会话，存储用户的相关信息，以便多次请求能够定位到同一个上下文。
Web开发中，web-server可以自动为同一个浏览器的访问用户自动创建session，提供数据存储功能。最常见的，会把用户的登录信息、用户信息存储在session中，以保持登录状态。
什么是session一致性问题？
只要用户不重启浏览器，每次http短连接请求，理论上服务端都能定位到session，保持会话。
当只有一台web-server提供服务时，每次http短连接请求，都能够正确路由到存储session的对应web-server（废话，因为只有一台）。
此时的web-server是无法保证高可用的，采用“冗余+故障转移”的多台web-server来保证高可用时，每次http短连接请求就不一定能路由到正确的session了。
如上图，假设用户包含登录信息的session都记录在第一台web-server上，反向代理如果将请求路由到另一台web-server上，可能就找不到相关信息，而导致用户需要重新登录。
在web-server高可用时，如何保证session路由的一致性，是今天将要讨论的问题。
二、session同步法
思路：多个web-server之间相互同步session，这样每个web-server之间都包含全部的session
优点：web-server支持的功能，应用程序不需要修改代码
不足：
session的同步需要数据传输，占内网带宽，有时延
所有web-server都包含所有session数据，数据量受内存限制，无法水平扩展
有更多web-server时要歇菜
三、客户端存储法
思路：服务端存储所有用户的session，内存占用较大，可以将session存储到浏览器cookie中，每个端只要存储一个用户的数据了
优点：服务端不需要存储
缺点：
每次http请求都携带session，占外网带宽
数据存储在端上，并在网络传输，存在泄漏、篡改、窃取等安全隐患
session存储的数据大小受cookie限制
“客户端存储”的方案虽然不常用，但确实是一种思路。
三、反向代理hash一致性
思路：web-server为了保证高可用，有多台冗余，反向代理层能不能做一些事情，让同一个用户的请求保证落在一台web-server上呢？
方案一：四层代理hash
反向代理层使用用户ip来做hash，以保证同一个ip的请求落在同一个web-server上
方案二：七层代理hash
反向代理使用http协议中的某些业务属性来做hash，例如sid，city_id，user_id等，能够更加灵活的实施hash策略，以保证同一个浏览器用户的请求落在同一个web-server上
优点：
只需要改nginx配置，不需要修改应用代码
负载均衡，只要hash属性是均匀的，多台web-server的负载是均衡的
可以支持web-server水平扩展（session同步法是不行的，受内存限制）
不足：
如果web-server重启，一部分session会丢失，产生业务影响，例如部分用户重新登录
如果web-server水平扩展，rehash后session重新分布，也会有一部分用户路由不到正确的session
session一般是有有效期的，所有不足中的两点，可以认为等同于部分session失效，一般问题不大。
对于四层hash还是七层hash，个人推荐前者：让专业的软件做专业的事情，反向代理就负责转发，尽量不要引入应用层业务属性，除非不得不这么做（例如，有时候多机房多活需要按照业务属性路由到不同机房的web-server）。
四、后端统一存储
思路：将session存储在web-server后端的存储层，数据库或者缓存
优点：
没有安全隐患
可以水平扩展，数据库/缓存水平切分即可
web-server重启或者扩容都不会有session丢失
不足：增加了一次网络调用，并且需要修改应用代码
对于db存储还是cache，个人推荐后者：session读取的频率会很高，数据库压力会比较大。如果有session高可用需求，cache可以做高可用，但大部分情况下session可以丢失，一般也不需要考虑高可用。
五、总结
保证session一致性的架构设计常见方法：
session同步法：多台web-server相互同步数据
客户端存储法：一个用户只存储自己的数据
反向代理hash一致性：四层hash和七层hash都可以做，保证一个用户的请求落在一台web-server上
后端统一存储：web-server重启和扩容，session也不会丢失
对于方案3和方案4，个人建议推荐后者：
web层、service层无状态是大规模分布式系统设计原则之一，session属于状态，不宜放在web层
让专业的软件做专业的事情，web-server存session？还是让cache去做这样的事情吧
在解决分布式系统中负载均衡的问题时候可以使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求（并维护这些请求的信息），起到负载均衡的作用。
但是普通的余数hash（hash(比如用户id)%服务器机器数）算法伸缩性很差，当新增或者下线服务器机器时候，用户id与服务器的映射关系会大量失效。一致性hash则利用hash环对其进行了改进。
为了能直观的理解一致性hash原理，这里结合一个简单的例子来讲解，假设有4台服务器，地址为ip1,ip2,ip3,ip4。
一致性hash是首先计算四个ip地址对应的hash值 hash(ip1),hash(ip2),hash(ip3),hash(ip3)，计算出来的hash值是0~最大正整数直接的一个值，这四个值在一致性hash环上呈现如下图： 
hash环上顺时针从整数0开始，一直到最大正整数，我们根据四个ip计算的hash值肯定会落到这个hash环上的某一个点，至此我们把服务器的四个ip映射到了一致性hash环
当用户在客户端进行请求时候，首先根据hash(用户id)计算路由规则（hash值），然后看hash值落到了hash环的那个地方，根据hash值在hash环上的位置顺时针找距离最近的ip作为路由ip. 
如上图可知user1,user2的请求会落到服务器ip2进行处理，User3的请求会落到服务器ip3进行处理，user4的请求会落到服务器ip4进行处理，user5,user6的请求会落到服务器ip1进行处理。
下面考虑当ip2的服务器挂了的时候会出现什么情况？ 当ip2的服务器挂了的时候，一致性hash环大致如下图： 
根据顺时针规则可知user1,user2的请求会被服务器ip3进行处理，而其它用户的请求对应的处理服务器不变，也就是只有之前被ip2处理的一部分用户的映射关系被破坏了，并且其负责处理的请求被顺时针下一个节点委托处理。
下面考虑当新增机器的时候会出现什么情况？ 当新增一个ip5的服务器后，一致性hash环大致如下图： 
根据顺时针规则可知之前user1的请求应该被ip1服务器处理，现在被新增的ip5服务器处理，其他用户的请求处理服务器不变，也就是新增的服务器顺时针最近的服务器的一部分请求会被新增的服务器所替代。
单调性(Monotonicity)，单调性是指如果已经有一些请求通过哈希分派到了相应的服务器进行处理，又有新的服务器加入到系统中时候，应保证原有的请求可以被映射到原有的或者新的服务器中去，而不会被映射到原来的其它服务器上去。 这个通过上面新增服务器ip5可以证明，新增ip5后，原来被ip1处理的user6现在还是被ip1处理，原来被ip1处理的user5现在被新增的ip5处理。
分散性(Spread)：分布式环境中，客户端请求时候可能不知道所有服务器的存在，可能只知道其中一部分服务器，在客户端看来他看到的部分服务器会形成一个完整的hash环。如果多个客户端都把部分服务器作为一个完整hash环，那么可能会导致，同一个用户的请求被路由到不同的服务器进行处理。这种情况显然是应该避免的，因为它不能保证同一个用户的请求落到同一个服务器。所谓分散性是指上述情况发生的严重程度。好的哈希算法应尽量避免尽量降低分散性。 一致性hash具有很低的分散性
平衡性(Balance)：平衡性也就是说负载均衡，是指客户端hash后的请求应该能够分散到不同的服务器上去。一致性hash可以做到每个服务器都进行处理请求，但是不能保证每个服务器处理的请求的数量大致相同，如下图 
服务器ip1,ip2,ip3经过hash后落到了一致性hash环上，从图中hash值分布可知ip1会负责处理大概80%的请求，而ip2和ip3则只会负责处理大概20%的请求，虽然三个机器都在处理请求，但是明显每个机器的负载不均衡，这样称为一致性hash的倾斜，虚拟节点的出现就是为了解决这个问题。
当服务器节点比较少的时候会出现上节所说的一致性hash倾斜的问题，一个解决方法是多加机器，但是加机器是有成本的，那么就加虚拟节点，比如上面三个机器，每个机器引入1个虚拟节点后的一致性hash环的图如下： 
其中ip1-1是ip1的虚拟节点，ip2-1是ip2的虚拟节点，ip3-1是ip3的虚拟节点。 可知当物理机器数目为M，虚拟节点为N的时候，实际hash环上节点个数为M*N。比如当客户端计算的hash值处于ip2和ip3或者处于ip2-1和ip3-1之间时候使用ip3服务器进行处理。
上节我们使用虚拟节点后的图看起来比较均衡，但是如果生成虚拟节点的算法不够好很可能会得到下面的环： 
可知每个服务节点引入1个虚拟节点后，情况相比没有引入前均衡性有所改善，但是并不均衡。
均衡的一致性hash应该是如下图： 
均匀一致性hash的目标是如果服务器有N台，客户端的hash值有M个，那么每个服务器应该处理大概M/N个用户的。也就是每台服务器负载尽量均衡
在分布式系统中一致性hash起着不可忽略的地位，无论是分布式缓存，还是分布式Rpc框架的负载均衡策略都有所使用。
搞懂分布式技术11：分布式session解决方案与一致性hash
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原文地址：https://www.cnblogs.com/itxiaok/p/10356666.html
