分布式环境下session的存储的几个解决方案已发布
分布式存储解决方案
分布式存储解决方案目录一、内容概览 (2)1. 背景介绍 (3)2. 目标与意义 (3)二、分布式存储技术概述 (5)1. 分布式存储定义 (6)2. 分布式存储技术分类 (7)3. 分布式存储原理及特点 (8)三、分布式存储解决方案架构 (9)1. 整体架构设计 (10)1.1 硬件层 (12)1.2 软件层 (13)1.3 网络层 (14)2. 关键组件介绍 (15)2.1 数据节点 (16)2.2 控制节点 (18)2.3 存储节点 (19)2.4 其他辅助组件 (20)四、分布式存储解决方案核心技术 (22)1. 数据分片技术 (23)1.1 数据分片原理 (25)1.2 数据分片策略 (26)1.3 数据分片实例分析 (28)2. 数据复制与容错技术 (29)2.1 数据复制原理及策略 (31)2.2 容错机制与实现方法 (32)2.3 错误恢复过程 (34)3. 数据一致性技术 (35)3.1 数据一致性概念及重要性 (36)3.2 数据一致性协议与算法 (37)3.3 数据一致性维护与保障措施 (38)4. 负载均衡与性能优化技术 (39)4.1 负载均衡原理及策略 (41)4.2 性能优化方法与手段 (43)4.3 实例分析与展示 (43)五、分布式存储解决方案应用场景及案例分析 (44)1. 场景应用分类 (46)2. 具体案例分析报告展示 (47)一、内容概览分布式存储解决方案是一种旨在解决大规模数据存储和管理挑战的技术架构，它通过将数据分散存储在多个独立的节点上，提高数据的可用性、扩展性和容错能力。
本文档将全面介绍分布式存储系统的核心原理、架构设计、应用场景以及优势与挑战。
我们将从分布式存储的基本概念出发，阐述其相较于集中式存储的优势，如数据分布的均匀性、高可用性和可扩展性。
深入探讨分布式存储系统的关键组件，包括元数据管理、数据分布策略、负载均衡和容错机制等，并分析这些组件如何协同工作以保障数据的可靠存储和高效访问。
分布式系统中的数据一致性问题与解决方案
分布式系统中的数据一致性问题与解决方案随着互联网和移动互联网的迅猛发展，分布式系统的应用越来越普遍，如今的互联网应用大多数都采用了分布式系统技术。
分布式系统的优势在于可以将同一个应用分配到不同的服务器上，从而实现负载均衡和提高系统的可用性、可扩展性和性能等。
但是，分布式系统也带来了很多问题，其中数据一致性问题是最为突出的。
数据一致性问题是由于分布式系统中的数据存在多副本，不同副本的数据更新可能不同步导致的。
简单来说，就是在分布式系统中数据的读写操作不是原子操作，可能会因为网络延迟、硬件故障等原因造成数据不一致的情况。
例如，一个用户在A机器上更新了数据，而B机器上的数据副本还没有及时更新，此时如果其他用户在B机器上读取该数据就会出现错误。
要解决分布式系统中的数据一致性问题，通常有以下几种方案：1. 强一致性方案强一致性方案是指，在分布式系统中，所有的数据副本都必须保持一致，即同一时刻读取到所有数据副本的内容是相同的。
这样做的好处是程序员不必关心数据的一致性问题，但是强一致性方案对分布式系统的计算能力、网络延迟、存储能力等有较高要求，同时也会带来较高的成本。
2. 弱一致性方案弱一致性方案是指，在分布式系统中允许不同副本数据之间出现一定的延迟和不一致，但最终会达到一致状态，即一定时间内数据的可见性是不确定的。
这种方案对于分布式系统的计算和存储要求相对较低，能够有效提升系统的性能和并发度，但是需要针对具体应用场景做出量化的数据可见性处理。
3. 提高硬件可靠性提高硬件可靠性是指在分布式系统中采用冗余设计。
例如，保证每个节点都有多份数据副本，即可保障即使出现某个节点的错误，一般情况下也不会影响分布式系统的整体运作。
4. 副本之间进行同步在分布式系统中，各个数据副本之间必须通过某种方法进行同步。
典型的同步方案包括主从复制、群集复制、异步复制和同步复制等，根据具体的应用场景、性能要求和数据可见性等选择合适的同步方案。
spring-session-data-redis解决session共享的问题
spring-session-data-redis解决session共享的问题分布式系统要做到⽤户友好，需要对⽤户的session进⾏存储，存储的⽅式有以下⼏种：1. 本地缓存2. 数据库3. ⽂件4. 缓存服务器可以看⼀些不同⽅案的优缺点1.本地机器或者本地缓存。
优点：速度快缺点：服务宕机后重启⽤户信息丢失，⽤户不优好2.数据库。
优点：技术栈简单缺点：速度慢3.⽂件。
优点：技术栈简单，速度适中缺点：⽆灾备或者灾备⽅案成本⾼4.缓存服务器。
⼀般是内存服务器，优点：速度快可以和原有技术栈契合，有现成的解决⽅案。
缺点：不明显如果使⽤java语⾔，并且缓存服务器为redis，可以使⽤开源的spring session项⽬来解决。
spring session项⽬现有三个⾃项⽬，分别是spring-session-data-redis 使⽤redis⽅式spring-session-hazelcast 使⽤hazelcast⽅式spring-session-jdbc 使⽤jdbc⽅式在这⾥我建议⼤家使⽤redis⽅式，它提供了注解式和编程式不同的⽅法。
具体如何使⽤，⽹上有很多实例，我就不赘述。
我想和⼤家⼀起深⼊内部看⼀下，spring-session项⽬的github地址为：https:///spring-projects/spring-session.git我们只看spring-session-data-redis，实现⾮常简单。
它总共只有12个类核⼼类只有⼀个RedisOperationsSessionRepository这个类内部定义了session的实现RedisSession/*** A custom implementation of {@link Session} that uses a {@link MapSession} as the* basis for its mapping. It keeps track of any attributes that have changed. When* {@link org.springframework.session.data.redis.RedisOperationsSessionRepository.RedisSession#saveDelta()}* is invoked all the attributes that have been changed will be persisted.** @author Rob Winch* @since 1.0*/final class RedisSession implements Session {private final MapSession cached;private Instant originalLastAccessTime;private Map<String, Object> delta = new HashMap<>();private boolean isNew;private String originalPrincipalName;private String originalSessionId;注意：delta 是增量 cached是存量我们来看这个RedisSession的创建销毁及修改RedisSession内部存储如下(⽰例)* <pre>* HMSET spring:session:sessions:33fdd1b6-b496-4b33-9f7d-df96679d32fe creationTime 1404360000000 maxInactiveInterval 1800 lastAccessedTime 1404360000000 sessionAttr:attrName someAttrValue sessionAttr2:attrName someAttrV * EXPIRE spring:session:sessions:33fdd1b6-b496-4b33-9f7d-df96679d32fe 2100* APPEND spring:session:sessions:expires:33fdd1b6-b496-4b33-9f7d-df96679d32fe ""* EXPIRE spring:session:sessions:expires:33fdd1b6-b496-4b33-9f7d-df96679d32fe 1800* SADD spring:session:expirations:1439245080000 expires:33fdd1b6-b496-4b33-9f7d-df96679d32fe* EXPIRE spring:session:expirations1439245080000 2100* </pre>RedisSession的数据结构是Hash* <p>* Each session is stored in Redis as a* <a href="http://redis.io/topics/data-types#hashes">Hash</a>. Each session is set and* updated using the <a href="http://redis.io/commands/hmset">HMSET command</a>. An* example of how each session is stored can be seen below.* </p>RedisSession的失效* <h3>Expiration</h3>** <p>* An expiration is associated to each session using the* <a href="http://redis.io/commands/expire">EXPIRE command</a> based upon the* {@link org.springframework.session.data.redis.RedisOperationsSessionRepository.RedisSession#getMaxInactiveInterval()} * . For example:* </p>RedisSession的更新有⼀个⽐较重要的⽅法：/*** Saves any attributes that have been changed and updates the expiration of this* session.*/private void saveDelta() {String sessionId = getId();saveChangeSessionId(sessionId);if (this.delta.isEmpty()) {return;}getSessionBoundHashOperations(sessionId).putAll(this.delta);String principalSessionKey = getSessionAttrNameKey(FindByIndexNameSessionRepository.PRINCIPAL_NAME_INDEX_NAME);String securityPrincipalSessionKey = getSessionAttrNameKey(SPRING_SECURITY_CONTEXT);if (this.delta.containsKey(principalSessionKey)|| this.delta.containsKey(securityPrincipalSessionKey)) {if (this.originalPrincipalName != null) {String originalPrincipalRedisKey = getPrincipalKey(this.originalPrincipalName);RedisOperationsSessionRepository.this.sessionRedisOperations.boundSetOps(originalPrincipalRedisKey).remove(sessionId);}String principal = PRINCIPAL_NAME_RESOLVER.resolvePrincipal(this);this.originalPrincipalName = principal;if (principal != null) {String principalRedisKey = getPrincipalKey(principal);RedisOperationsSessionRepository.this.sessionRedisOperations.boundSetOps(principalRedisKey).add(sessionId);}}this.delta = new HashMap<>(this.delta.size());Long originalExpiration = (this.originalLastAccessTime != null)this.originalLastAccessTime.plus(getMaxInactiveInterval()).toEpochMilli(): null;RedisOperationsSessionRepository.this.expirationPolicy.onExpirationUpdated(originalExpiration, this);}⼩结：1.session是键值对形式的，对应redis的数据结构hash2.session的存储形式使⽤redis⾮常⽅便。
三种保持会话的方式
三种保持会话的⽅式（⼀）session机制保持会话使⽤⽅法可以看存在的问题⾼并发情况下，会占⽤服务器⼤量内存分布式（⼀个业务分成⼏个⼦业务，部署在多个服务器）或者集群（⼀个业务部署在多个服务器）的时候，session不能共享。
解决⽅案⾼并发的时候可以将session存储到redis，如果⽤户长时间没有访问，将session存储到redis，就减少了服务器的压⼒。
分布式或者集群的时候，先通过redis来判断⽤户状态也可以实现session共享.（⼆）cookie机制保持会话使⽤的⽅法登录验证后，创建登录凭证（⽐如：⽤户id+登录时间+过期时间），将登录凭证进⾏加密（为了避免暴露信息），加密后写到浏览器的cookie，以后，每次请求都发送cookie，服务器根据对应的解密算法对其进⾏验证（或者将加密过的cookie内容存储到数据库，请求服务器的时候，服务器在数据库进⾏查找）。
存在的问题每次访问都提交cookie，增加请求量其他访问可能需要cookie（⽐如说购物车的信息存放在cookie），浏览器对每个域存储的cookie的⼤⼩有限制，那么需要控制加密后的凭证。
（三）token机制保持会话使⽤⽅法cookie 和session依赖于浏览器，如果客户端不是浏览器，那么需要⼿动添加token（和cookie类似，也是登录凭证），将token添加到http header或者做为参数添加到url。
存在的问题每次访问的时候⼿动添加token和cookie 的⽅式⼀样增加了请求量总结不同的⽅式适合不同的应⽤场景，视情况使⽤。
相同点所有的⽅式⽬的都是为了验证⽤户状态。
都需要在客户端存储凭证。
不同点第⼀种是通过是通过空间换时间，消耗内存存储session对象，但是判断⽤户状态不⽤复杂的逻辑。
第⼆种第三种⽤时间换空间，在服务器端逻辑处理进⾏判断⽤户状态。
分布式存储系统的常见性能问题与解决方法(八)
分布式存储系统是现代大数据应用和云计算技术的基石，然而在实际应用中，常常会遇到各种性能问题。
本文将探讨分布式存储系统的常见性能问题，并提供解决方法。
一、数据一致性问题在分布式环境下，由于网络延迟、节点故障等原因，数据的一致性难以保证。
这会导致不同节点上的数据有所偏差，进而影响应用的可靠性和准确性。
为解决数据一致性问题，可以采用以下方法：1. 强一致性机制：通过引入分布式协议和一致性算法，确保数据在各个节点之间的一致性。
例如，使用Paxos或Raft算法进行数据一致性协调。
2. 弱一致性机制：在一些场景下，强一致性的代价较高。
此时可以采用弱一致性机制，如读写分离、事务异步提交等，权衡一致性和性能。
二、数据分片不均衡问题分布式存储系统通常将数据分为多个分片存储在不同节点上，但是由于数据访问模式的不均衡或节点性能的差异，会导致数据分片不均衡的情况。
为解决数据分片不均衡问题，可以采用以下方法：1. 均衡数据访问：通过负载均衡算法，将请求均匀地分配到各个节点上，避免部分节点压力过大。
常见的负载均衡算法有随机算法、轮询算法和权重算法等。
2. 动态数据迁移：当数据分片不均衡时，可以根据实时负载情况，将部分数据从负载过重的节点迁移到负载较轻的节点上，实现动态负载均衡。
三、存储容量不足问题随着数据规模的不断增长，存储容量可能会成为分布式存储系统的瓶颈。
为解决存储容量不足的问题，可以采用以下方法：1. 压缩与去重：对存储的数据进行压缩与去重操作，节省存储空间。
常见的压缩算法有gzip、Snappy等。
2. 数据分片与分区：将数据切分成多个较小的分片，并根据业务需求进行合理的分区，可以降低每个节点的存储压力。
四、数据冗余与备份问题分布式存储系统通常会采用数据冗余和备份机制来提高数据的可靠性和容错能力。
但是，过多的冗余数据和备份操作会导致存储系统的性能下降。
为解决数据冗余与备份问题，可以采用以下方法：1. 去除无效冗余：通过分析数据的冗余率和冗余类型，去除无效的冗余数据，提高存储效率。
解析分布式事务的四种解决方案
解析分布式事务的四种解决方案分布式事务指事务的操作位于不同的节点上，需要保证事务的 AICD 特性。
例如在下单场景下，库存和订单如果不在同一个节点上，就涉及分布式事务。
在分布式系统中，要实现分布式事务，无外乎那几种解决方案。
一、两阶段提交（2PC）两阶段提交（Two-phase Commit，2PC），通过引入协调者（Coordinator）来协调参与者的行为，最终决定这些参与者是否要真正执行事务。
1、运行过程①准备阶段：协调者询问参与者事务是否执行成功，参与者发回事务执行结果。
②提交阶段：如果事务在每个参与者上都执行成功，事务协调者发送通知让参与者提交事务；否则，协调者发送通知让参与者回滚事务。
需要注意的是，在准备阶段，参与者执行了事务，但是还未提交。
只有在提交阶段接收到协调者发来的通知后，才进行提交或者回滚。
2、存在的问题①同步阻塞：所有事务参与者在等待其它参与者响应的时候都处于同步阻塞状态，无法进行其它操作。
②单点问题：协调者在 2PC 中起到非常大的作用，发生故障将会造成很大影响。
特别是在阶段二发生故障，所有参与者会一直等待状态，无法完成其它操作。
③数据不一致：在阶段二，如果协调者只发送了部分 Commit 消息，此时网络发生异常，那么只有部分参与者接收到 Commit 消息，也就是说只有部分参与者提交了事务，使得系统数据不一致。
④太过保守：任意一个节点失败就会导致整个事务失败，没有完善的容错机制。
二、补偿事务（TCC）TCC 其实就是采用的补偿机制，其核心思想是：针对每个操作，都要注册一个与其对应的确认和补偿（撤销）操作。
它分为三个阶段：①Try 阶段主要是对业务系统做检测及资源预留。
②Confirm 阶段主要是对业务系统做确认提交，Try阶段执行成功并开始执行Confirm阶段时，默认 Confirm阶段是不会出错的。
即：只要Try成功，Confirm一定成功。
③Cancel 阶段主要是在业务执行错误，需要回滚的状态下执行的业务取消，预留资源释放。
session概念
session概念Session是计算机领域中常用的一个概念，它可以在客户端和服务器之间存储和管理信息，以便在用户的连续请求中保持状态。
本文将介绍Session的概念、工作原理、使用场景以及一些相关的安全问题。
Session是一种在Web开发中用于存储用户数据的技术。
当用户通过表单提交请求到服务器时，服务器会为当前用户创建一个唯一的Session ID，并将该ID存储在Cookie中发送回客户端。
客户端的浏览器会保存这个Cookie，并在后续的请求中将其发送给服务器。
服务器根据Session ID来查找并加载相应的Session数据。
Session的工作过程可以分为以下几个步骤：1. 创建Session：当用户首次访问服务器时，服务器会为该用户创建一个唯一的Session ID，并将相关的用户数据保存在服务器端。
2. 发送Session ID：服务器将Session ID存储在Cookie中，并将其发送给客户端。
3. 客户端保存Cookie：客户端的浏览器会保存这个Cookie，并在后续的请求中将其发送给服务器。
4. 加载Session数据：服务器根据Session ID来查找并加载相应的Session数据。
服务器可以根据需要在Session中存储和读取数据。
5. 更新Session数据：服务器可以在用户请求的处理过程中更新Session数据，以保持最新的状态。
6. 销毁Session：当用户关闭浏览器或长时间不操作时，服务器可以销毁对应的Session数据。
Session的使用场景很广泛，下面列举了一些常见的应用场景：1. 用户认证：在用户登录认证过程中，可以使用Session来保存用户的登录状态和相关信息，以便在后续的请求中进行验证。
2. 购物车功能：在电商网站中，用户可以将商品添加到购物车中，并在结算时候使用Session保存购物车的信息。
3. 在线支付：在用户进行在线支付时，可以使用Session来保存订单相关的数据，在支付完成后清除相关数据，确保数据的安全性。
分布式存储解决方案
分布式存储解决方案下面将系统地介绍几种常见的分布式存储解决方案。
1. 分布式文件系统（Distributed File System, DFS）：分布式文件系统将文件分割为多个块，并将这些块存储在不同的节点上，实现文件的高可靠性、高可扩展性和高性能。
其中比较著名的有Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System, HDFS）和谷歌分布式文件系统（Google File System, GFS）。
HDFS将文件分割为固定大小的数据块，并将这些数据块复制到多个节点上。
通过对数据块的复制，实现了数据的冗余和高可靠性。
同时，HDFS还采用了主从架构和数据局部性原理，使得数据的读写操作能够高效地在节点之间实现负载均衡和数据局部性。
GFS采用了类似的设计思想，将文件分割为大量的数据块，并将这些数据块按照一定的规则分布到多个节点上。
通过为每个文件存储多个副本和采用主从架构，实现了数据的冗余和高可靠性。
同时，GFS还使用了日志结构文件系统和数据局部性原理，使得数据的读写操作能够高效地在节点之间实现负载均衡和数据局部性。
2. 分布式对象存储（Distributed Object Storage, DOS）：分布式对象存储将数据存储为对象，并将这些对象通过哈希算法分布到多个节点上，实现对象的高可靠性、高可扩展性和高性能。
其中比较著名的有亚马逊云存储服务（Amazon S3）和谷歌云存储服务（Google Cloud Storage）。
这些分布式对象存储系统采用了分布式哈希表的设计思想，将对象根据其哈希值分布到多个节点上。
通过为每个对象存储多个副本和采用主从架构，实现了对象的冗余和高可靠性。
同时，这些系统还使用了一致性哈希算法和数据局部性原理，使得对象的读写操作能够高效地在节点之间实现负载均衡和数据局部性。
3. 分布式块存储（Distributed Block Storage, DBS）：分布式块存储将数据划分为固定大小的块，并将这些块存储在多个节点的硬件设备上，实现块的高可靠性、高可扩展性和高性能。
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分布式环境下session的存储的几个解决方案企业级应用系统很少是部署在单台服务器上的，这样就带来了跨服务器如何进行session共享的问题，笔者提供了两种方案，分别适用于两种不同场合，持久化session适合于高可靠性的环境，性能上可能有所损坏，而基于memcache 的解决方案相对来说性能较好，但一旦memcache重启，数据丢失。
分布式session之持久化
以mysql举例
1.建立数据库
Sql代码
1.create database session_persistence;
2.
e session_persistence;
4.
5.create table session(
6. session_id varchar(100) NOT NULL,
7. valid_session char(1) NOT NULL,
8. max_inactive int(11) NOT NULL,
9. last_access bigint(20) NOT NULL,
10. app_name varchar(255) DEFAULT NULL,
11. session_data mediumblob,
12.primary key (session_id),
13.KEY kapp_name (app_name)
14.) engine=InnoDB default charset=utf8;
注:表的字段必须和下面的配置对应
2.配置tomcat的context.xml
Xml代码
1.<Manager className="org.apache.catalina.session.Persiste ntManager"
2.distributable="true"duplicates="-1"saveOnRestart="tr ue"
3.maxActive="-1"maxActiveSessions="0"minIdleSwap=" -1"maxIdleSwap="-1"
4.maxIdleBackup="-1"maxInactiveInterval="-1"sessionC ounter="-1">
5.
6.<Store className="org.apache.catalina.session.JDBCSt ore"
7.checkInterval="1"
8.connectionURL="jdbc:mysql://server_address:port/session_p ersistence?user=username&password=password"
9.driverName="com.mysql.jdbc.Driver"sessionAppCol ="app_name"
10.sessionDataCol="session_data"sessionIdCol="sessio n_id"
参数与数据库字段对应
3.在tomcat的lib目录下导入mysql 驱动jar
分布式缓存session
以memcache举例
笔者使用google code下面的memcached-session-manager来实现分布式环境下session的缓存，经笔者测试性能还不错。
当然，读者可以按照类似思路自己实现。
memcached-session-manager项目地址：
笔者使用kryo来做对象序列化。
1.WEB-INF下面需要引入
kryo-1.04-all.jar
kryo-serializers-0.9.jar
msm-kryo-serializer.1.5.0.jar
2.tomcat的lib下面引入
memcached-2.5.jar
memcached-session-manager-1.5.0.jar
memcached-session-manager-tc6-1.5.0.jar
3.context.xml的context标签下面加入:
Xml代码
1.<Manager className="de.javakaffee.web.msm.Memcached
BackupSessionManager"
2.memcachedNodes="n1:127.0.0.1:11211"sticky="false"lockin
gMode="auto"
3.requestUriIgnorePattern=".*\.(png|gif|jpg|css|js)$"
4.sessionBackupAsync="false"sessionBackupTimeout="0"
5.memcachedProtocol="binary"copyCollectionsForSerializatio
n="true"
6.transcoderFactoryClass="de.javakaffee.web.msm.serializer.kr
yo.KryoTranscoderFactory"
7./>
其中memcachedNodes表示memcache节点，如需配置多个中间空格分开(如 n1:192.168.0.11.1:11211 n2:192.168.0.10:11211)
原文：。