詳解Java分布式系統(tǒng)中session一致性問題

更新時間：2021年04月22日 16:13:18 作者：JiaJian

這篇文章主要介紹了Java分布式系統(tǒng)中session一致性問題，對分布式系統(tǒng)感興趣的同學，要仔細看一下

業(yè)務場景

在單機系統(tǒng)中，用戶登陸之后，服務端會保存用戶的會話信息，只要用戶不退出重新登陸，在一段時間內用戶可以一直訪問該網(wǎng)站，無需重復登陸。用戶的信息存在服務端的 session 中，session中可以存放服務端需要的一些用戶信息，例如用戶ID，所屬公司companyId，所屬部門deptId等等。

但是隨著業(yè)務的發(fā)展，技術架構需要調整，原來的單機系統(tǒng)逐漸被更換，架構由單機擴展到分布式，甚至當下流行的微服務。雖然在用戶端看來系統(tǒng)仍然是一個整體，但在技術端來說業(yè)務則被拆分成多個模塊，各個模塊之間相互獨立，甚至不在同一臺物理機器上，模塊之間通過 RPC 進行通信。

那么原來單機只需一份的 session，如何滿足在多系統(tǒng)的運行下保證會話一致性呢？單獨保存在任何一個系統(tǒng)中都不合適，而且每個單獨模塊系統(tǒng)也可能是分布式形式的，是由集群組成。那么session的分配就更復雜了。

Redis 實現(xiàn)

針對以上問題，我們可能會從以下幾個方面想到解決的方法，每個服務端存儲一份，通過同步的方式保證一致性，但是這種方式有個很明顯的缺點：session的同步需要數(shù)據(jù)傳輸，占內網(wǎng)帶寬，有時延，網(wǎng)絡不穩(wěn)定的時候會造成部分系統(tǒng)同步延遲，那么就不能保證 session 一致性。而且所有服務端都包含所有session數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量受內存限制，無法水平擴展。

那么我們是否可以單獨將 session 信息存儲在某一個獨立的介質中，介質可以是DB也可以是緩存。

考慮到如下業(yè)務：登陸的時候我們經常會給用戶一個過期時間（一般移動端常設置為7天或者一個月甚至更久），到期后用戶需要輸入登陸信息重新登陸，即會話過期。這種到期的設置我們自然想到了Redis的 key expire功能，所以最終我們可以將Redis引入進來實現(xiàn)我們的這種需求。系統(tǒng)如下圖所示：

我們只需在用戶首次登陸的時候將用戶信息放到 Token并緩存到 Redis 中，同時設置一個過期時間，偽代碼如下：

@Override
public Map login(UserDto dto) {
    Map<String, Object> restMap = new HashMap<>();
    
    // 校驗登陸信息
    User user = checkLoginInfo(dto);

     //刪除舊的token
    String token = (String) redisUtils.get(CacheConstants.USER_TOKEN_KEY_COPY + user.getUserName());
    
    if (!ObjectUtils.isEmpty(token)) {
        redisUtils.delete(CacheConstants.USER_TOKEN_KEY_WEB + token);
    }
    // 唯一簽名信息
    String signStr = user.getCompanyId() + user.getUserName() + dto.getPassword() + DateUtils.now().getTime();
    token = MD5Utils.md5(signStr);
    // 設置用戶 token
    redisUtils.setExpiredAt(CacheConstants.USER_TOKEN_KEY_WEB + token, user.getId(), LOGIN_EXPIRED_TIME);
    //緩存新的token
    redisUtils.setExpiredAt(CacheConstants.USER_TOKEN_KEY_COPY + user.getUserName(), token, LOGIN_EXPIRED_TIME);
    dto.setCompanyId(user.getCompanyId());
    dto.setId(user.getId());
    restMap.put("token", token);
    restMap.put("userName", user.getUserName());
    return restMap;
}

那么在系統(tǒng)中如何使用呢，我們可以定義一個攔截器 SessionInterceptor，當訪問 web 接口的時候檢驗用戶的 token 信息，判斷用戶是否登陸，未登錄的情況下一些業(yè)務接口是無法訪問的，以及在登陸的情況下拿到我們需要的用戶信息，如 userId。

public class SessionInterceptor {

    @Autowired
    private RedisUtils redisUtils;
    
    @Autowired
    private UserService userService;

    @Pointcut("execution(* com.jajian.demo.web.*.controller.*.*(..)) && @annotation(org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping)")
    public void controllerMethodPointcut() {

    }

    @Around("controllerMethodPointcut()")
    public Object Interceptor(ProceedingJoinPoint proceedingJoinPoint) throws Throwable {
        
        Signature signature = proceedingJoinPoint.getSignature();
        MethodSignature methodSignature = (MethodSignature) signature;
        Method targetMethod = methodSignature.getMethod();
        if (targetMethod.getDeclaringClass().isAnnotationPresent(NoLogin.class) || targetMethod.isAnnotationPresent(NoLogin.class)) {
            return proceedingJoinPoint.proceed();
        }
        // 從獲取RequestAttributes中獲取HttpServletRequest的信息
        RequestAttributes requestAttributes = RequestContextHolder.getRequestAttributes();
        HttpServletRequest request = (HttpServletRequest) requestAttributes.resolveReference(RequestAttributes.REFERENCE_REQUEST);

        String token = request.getHeader("token");

        if(StringUtils.isEmpty(token)){
            Log.debug("驗證token", "token驗證失敗,{}", "token不存在");
            throw new FieldException(Constants.LOGIN_ERROR_CODE, "login.session.timeout");
        }
        Integer userId= (Integer)redisUtils.get(CacheConstants.USER_TOKEN_KEY_WEB + token);
       
        if (null == userId) {
            Log.debug("驗證token", "token驗證失敗,{}", "token超時");
            throw new FieldException(Constants.LOGIN_ERROR_CODE, "login.session.timeout");
        }
        User user = userService.getById(userId.longValue());
        if (ObjectUtils.isEmpty(user)){
            Log.debug("驗證token", "token驗證失敗,{}", "用戶信息不存在");
            throw new FieldException(Constants.LOGIN_ERROR_CODE, "login.session.timeout");
        }
        if (user.getStatus() == UserStatusEnum.NO.getCode() || user.getDeleteFlag() == DeleteFlagEnum.YES.getCode()){
            Log.debug("驗證token", "token驗證失敗,用戶信息異常 userName : {}, status : {},deleteFlag : {}", user.getUserName(),user.getStatus(), user.getDeleteFlag());
            throw new FieldException(Constants.LOGIN_ERROR_CODE, "login.session.timeout");
        }
        return proceedingJoinPoint.proceed();
    }
    
}

以上實現(xiàn)方式簡單易用，而且Redis 在分布式系統(tǒng)中的使用率也很高，所以無需額外的技術引入。可以支持水平擴展，數(shù)據(jù)庫或緩存水平切分即可，服務端重啟或者擴容都不會有session丟失的情況發(fā)生。

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