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分布式Session共享

使用Tair（key-value）存储session（其他：使用memcached存储session）

高并发下分布式问题

透明处理存储介质的故障转移

动态增删节点，减小“缓存颠簸”问题

保证数据在各个节点的分布均衡

Session 序列化和反序列化

BASE 策略

Eric A. Brewer 在 1988 年提出的 BASE 策略，即 Basically Available、Soft state、和Eventually consistent。

互联网大多数应用更强调可用性，即牺牲高一致性，获得可用性或可靠性。

Hash取模算法

基于 memcache 的 Hash取模算法（hash() mod n，hash() 取用户ID，n为节点数） 实现的分布式 Session 方案，就属于基本可用：

第一，如果节点发生故障，该节点上的所有用户 Session 丢失，系统无法自恢复。

第二，如果系统压力突然增大，需要临时增加机器节点。按照 Hash取模的算法，在增加机器节点的这一时刻，大量缓存无法命中（其实还都存在之前的节点上），导致大范围的缓存穿透，压力会直接打到数据库上。

第三，根据 LRU 缓存失效算法，memcache 里存储的 key/value 有可能被踢出，用户 Session 容易丢失。

一致性哈希算法

【基于一致性哈希算法的 memcache 解决方案 】

1）一致性哈希帮我们解决的是，当机器节点减少时，缓存数据能进行最少重建。

2）还能解决 Session 数据的分布均衡问题。

3）当机器节点宕机，这部分数据必然丢失。由于节点数目变化，有可能对部分没有丢失的数据也要重建。

但上面的方案都解决不了“一个节点失败后，它所存储的 Session 如何由其他节点获取以便接替失效节点，实现集群的容错（Failover）”。

ZooKeeper 集群

【基于 ZooKeeper 集群的分布式 Session 方案】【http://my.oschina.net/mn1127/blog/210282】

要解决基于 memcache 方案的数据丢失问题，可以引入持久化存储介质 ZooKeeper（下面简称 ZK）。

依托于 ZK 的一致性复制（在多个副本间保证数据的强一致性）和容错能力，结合上面的 MSM 思想，

由 ZK 负责 session 数据的存储，而我们自己实现的 session manager 将负责 session 生命周期的管理。

http://images.cnblogs.com/cnblogs_com/zhengyun_ustc/255879/o_clipboard36.png

微软系的解决方法

ASP.NET 有自己的分布式 Session 解决方案，Session State Server ，即 web.config 里指定 sessionState 的 mode 为“StateServer”即可。

郑昀既可以在 web.config 里指定一个 State Server ：

http://images.cnblogs.com/cnblogs_com/zhengyun_ustc/255879/o_clipboard37.png

也可以实现 System.Web.IPartitionResolver 的接口，自行决定如何构造 Session State Server 连接字符串，从而支持一组 State Servers。

郑昀也可以用 sessionState 的 partitionResolverType 属性设定即可：

http://images.cnblogs.com/cnblogs_com/zhengyun_ustc/255879/o_clipboard38.png

微软的这个解决方案缺点是，Session State 中的序列化和反序列化对象将成为主要性能消耗之一，最好使用基本类型来存储所有的 Session State 数据。

集中式缓存区的Session方式

把应用做成无状态的，会比较容易实现水平伸缩。

stateless是更好的，主要有3个原因：

1、负载均衡不需要做session绑定，也就可以用更简单的算法，比如随机、取模等，把请求分配到任意server上，因此相对于session绑定的做法，性能会比较好。

2、也是性能的问题，在7层网络模型中，session位于第7层，负载均衡如果是基于session的算法来决定要怎么分发请求，性能的损耗也会比较大。

3、如果某一台server down掉了，后续的请求就没法继续往这台server发了，影响可用性。

为什么淘宝开发session框架

如果将请求所需的信息，都放在cookie里，确实就不需要session框架了，而且也比较容易实现stateless。但是cookie也有自己的问题，cookie的大小是有限制的，还会增大网络流量（对于淘宝这种规模的应用，绝对不是一个小数），并且数据放在客户端，多少有点不安全。

所以session还是要用的，但是如果session都放在app server里，stateless就不容易实现了，而且为了HA，还涉及到session迁移的问题，会比较复杂。所以淘宝自己搞了一个session框架出来

具体的实现就不清楚，不过知道了这个思路，也不是很困难。我猜应该类似于把session集中放在session server里，其他的app server都来共享就可以了。然后将session server做成集群，避免单点故障。同时session迁移的事情，也就转化成了集群的迁移。

应用无状态

假如在session中保存了大量与客户端的状态信息，保存状态信息的server宕机时通常通过集群解决，不仅有负载均衡，更重要的是要有失效恢复failover。

tomcat用集群节点广播复制，jboss用配对复制等session状态复制策略，但严重影响系统的伸缩性，不能通过增加更多的机器达到良好的水平伸缩因为集群节点间session通信随着节点的增多而开销增大，因此要想做到应用本身的伸缩性，要保证应用无状态，这样集群中的各个节点来说都是相同的，使系统更好的水平伸缩

淘宝的session框架用clientcookie实现，将状态保存到cookie里，使应用节点本身不要保存状态信息，这样在系统用户变多的时候，就可以通过增加更多的应用节点来达到水平扩展的目的。但有限制，比如每个cookie一般不能超过4K的大小，很多浏览器都限制一个站点最多保存20个cookie

淘宝cookie框架是“多值cookie”，一个组合键对应多个cookie的值，可以防止cookie数量超过20，还节省了cookie存储有效信息的空间

除了淘宝目前的session框架的实现方式以外，其实集中式session管理来完成，说具体点就是多个无状态的应用节点连接一个session 服务器，session服务器将session保存到缓存中，session服务器后端再配有底层持久性数据源，比如数据库，文件系统等等。

淘宝子应用之间的集成，为什么不使用ESB

淘宝在11年左右开始拆分应用，走“服务化”方向之后，应用拆分了很多个独立的子应用（大约有1000个左右）

这么多的应用要在一起完成业务，势必涉及到集成的问题。但是淘宝没有使用ESB，而是用了自研的服务框架和消息中间件

这主要是因为ESB更擅长处理异构系统的集成，而淘宝这将近1000个应用，基本都是JAVA应用，所以ESB的这个优势不明显；另外，增加机器水平伸缩，是淘宝的杀手锏，如果采用ESB架构的话，那在水平伸缩的时候，就连ESB那层也要一起伸缩，比较麻烦

文章

淘宝网架构分享总结：http://kyfxbl.iteye.com/blog/1898209

《淘宝的Session框架》

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原文地址：http://www.cnblogs.com/lsx1993/p/4638704.html