详解集群内Session高可用的实现原理

Posted 2020-07-10

在这个互联网高度发达的时代，许多应用的用户动辄成百上千万，甚至上亿。为了支持海量用户的访问，应用服务器集群这种水平扩展的方式是最常用的。这种情形下，就会涉及到许多单机环境下完全不需要考虑的问题，这其中session的创建、共享和存储是最常见之一。

 

在单机环境中，Session的创建和存储都是由同一个应用服务器实例来完成，而存储也仅是内存中，最多会在正常的停止服务器的时候，把当前活动的Session钝化到本地，再次启动时重新加载。

 

而多个实例之间，Session数据是完全隔离的。而为了实现Session的高可用，多实例间数据共享是必然的，下面我们以Redis 的SessionManager实现多Tomcat实例Session共享的配置为例，我们来梳理下一般session共享的流程：

1. 添加具体要使用的manager的Jar文件及其依赖

• redis session manager依赖jedis, commons-pool, commons-pool2

• 对应版本的redis session manager的jar文件

2. 在TOMCAT_HOME/conf/context.xml中增加如下配置

<Valve className="com.radiadesign.catalina.session.RedisSessionHandlerValve" />
<Manager className="com.radiadesign.catalina.session.RedisSessionManager"
         host="localhost"   
         port="6379" database="0" 
         maxInactiveInterval="30" />

其中host和port等替换为对应的配置信息

3. 启动多个Tomcat实例，以自带的examples应用为例进行验证

4. 访问examples应用的servlets/servlet/SessionExample，

5. 在页面中添加数据到session中，并查看页面上对应的session信息

6. 访问另一个实例上相同应用的页面，查看session信息，两者应该是一致的

7. 使用redis-cli查看redis中存储的对应数据，相应的sessionId对应的数据已经保存了下来

以上是一个基本的配置过程，而在这些配置与验证的步骤中，第二步是核心逻辑实现。 前面的文章，曾介绍过Tomcat的Valve，在请求处理时，Pipeline中的各个Valve的invoke方法会依次执行。Tomcat的AccessLogValve介绍

此处的session处理，就是以一个自定义Valve的形式进行的。关于Session的文章，前面也写过几篇，会附在结尾处。

以下是RedisSessionhandlerValve的invoke方法，我们看，主要是在Valve执行后进行Session的存储或移除。

public void invoke(Request request, Response response) {
    try {
      getNext().invoke(request, response);
    } finally {
      final Session session = request.getSessionInternal(false);
      storeOrRemoveSession(session);
      manager.afterRequest();
    }
  }

而session的保存和移除又是通过manager执行的。 manager.save(session); manager.remove(session);

这里，manager就是前面定义的RedisSessionManager。默认单实例情况下，我们使用的都是StandardManager，对比一下两者，标准的Manager对于session的创建和删除，都会调到其父类ManagerBase中相应的方法，

public void add(Session session) {

        sessions.put(session.getIdInternal(), session);
        int size = getActiveSessions();
        if( size > maxActive ) {
            synchronized(maxActiveUpdateLock) {
                if( size > maxActive ) {
                    maxActive = size;
                }
            }
        }
    }
    
public void remove(Session session, boolean update) {   
if (session.getIdInternal() != null) {
            sessions.remove(session.getIdInternal());
        }
    }   

我们来看，由于其只保存在内存的Map中protected Map<String, Session> sessions = new ConcurrentHashMap<>()，每个Tomcat实例都对于不同的map，多个实例间无法共享数据。

对应到RedisSessionManager对于session的处理，都是直接操作redis，基本代码是下面这个样：

public void save(Session session) throws IOException {
    Jedis jedis = null;
    Boolean error = true;
    try {
      RedisSession redisSession = (RedisSession) session;

      Boolean sessionIsDirty = redisSession.isDirty();
      redisSession.resetDirtyTracking();
      byte[] binaryId = redisSession.getId().getBytes();

      jedis = acquireConnection();
      if (sessionIsDirty || currentSessionIsPersisted.get() != true) {
        jedis.set(binaryId, serializer.serializeFrom(redisSession));
      }
      currentSessionIsPersisted.set(true);
      jedis.expire(binaryId, getMaxInactiveInterval());
    } }

移除时的操作是这样的

public void remove(Session session, boolean update) {
    Jedis jedis = null;
    Boolean error = true;

    log.trace("Removing session ID : " + session.getId());

    try {
      jedis = acquireConnection();
      jedis.del(session.getId());
      error = false;
    } finally {
      if (jedis != null) {
        returnConnection(jedis, error);
      }
    }
  }

而此时，多个Tomcat实例都读取相同的Redis，session数据是共享的，其它实例的初始请求过来时，由于会执行findSession的操作，此时会从Redis中加载session，

public Session findSession(String id) throws IOException {
    RedisSession session;

    if (id == null) {
      session = null;
      currentSessionIsPersisted.set(false);
    } else if (id.equals(currentSessionId.get())) {
      session = currentSession.get();
    } else {
      session = loadSessionFromRedis(id); // 看这里，会从redis中load

      if (session != null) {
        currentSessionIsPersisted.set(true);
      }
    }

    currentSession.set(session);
    currentSessionId.set(id);

    return session;
  }

从而可以保证在一个实例被切换后，另外的实例可以继续响应同一个session的请求。

以上即为Redis实现session共享高可用的一些关键内容。有兴趣的朋友可以看下通过Memcached实现高可用，也是这个原理。顺着这个思路，如果你有将Session存储在其它地方的需求时，完全可以写一个出来，自己动手，丰衣足食。

总结一下，我们是通过自定义的Valve来实现请求后session的拦截，同时，使用自定义的SessionManager,来满足不同的session创建与存储的需求。而至于是存储在Redis/Memcached中，还是存储在DB中，只是位置的区别。原理，是一致的。