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如何分析分布式session解決方案與一致性hash-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章將為大家詳細講解有關(guān)如何分析分布式session解決方案與一致性hash,文章內(nèi)容質(zhì)量較高,因此小編分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關(guān)知識有一定的了解。

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一、問題的提出

1. 什么是Session?

用戶使用網(wǎng)站的服務(wù),需要使用瀏覽器與Web服務(wù)器進行多次交互。HTTP協(xié)議本身是無狀態(tài)的,需要基于HTTP協(xié)議支持會話狀態(tài)(Session State)的機制。具體的實現(xiàn)方式是:在會話開始時,分配一個
唯一的會話標(biāo)識(SessionID),并通過Cookie將這個標(biāo)識告訴瀏覽器,以后每次請求的時候,瀏覽器都會帶上這個會話標(biāo)識SessionID來告訴Web服務(wù)器這個請求是屬于哪個會話的。在Web服務(wù)器上,各個會話都有獨立的存儲,保存不同會話的信息。如果遇到禁用Cookie的情況,一般的做法就是把這個會話標(biāo)識放到URL的參數(shù)中。

2. 什么是Session一致性問題?

當(dāng)Web服務(wù)器從一臺變?yōu)槎嗯_時,就會出現(xiàn)Session一致性問題。

如何分析分布式session解決方案與一致性hash

如上圖所示,當(dāng)一個帶有會話標(biāo)識的HTTP請求到了Web服務(wù)器后,需要在HTTP請求的處理過程中找到對應(yīng)的會話數(shù)據(jù)(Session)。但是,現(xiàn)在存在的問題就是:如果我第一次訪問網(wǎng)站時請求落到了左邊的服務(wù)器,那么我的Session就創(chuàng)建在左邊的服務(wù)器上了,如果我們不做處理,就不能保證接下來的請求每次都落在同一邊的服務(wù)器上了。這就是Session一致性問題。

二、Session一致性解決方案

1. Session Stiky

在單機的情況下,會話保存在單機上,請求也是由這個機器處理,因此不會有問題。當(dāng)Web服務(wù)器變?yōu)槎嗯_以后,如果保證同一個會話的請求都在同一個Web服務(wù)器上處理,則對該會話來說,與之前單機的情況是一樣的。

如果要做到這樣,就需要負載均衡器能夠根據(jù)每次請求的會話標(biāo)識SessionID來進行請求轉(zhuǎn)發(fā),如下圖所示。這種方式稱之為Session Stiky方式。

如何分析分布式session解決方案與一致性hash

該方案本身非常簡單,對于Web服務(wù)器來說,該方案和單機的情況是一樣的,只是我們在負載均衡器上做了手腳。這個方案可以讓同樣Session的請求每次都發(fā)送到同一個Web服務(wù)器來處理,非常利于針對Session進行服務(wù)端本地的緩存。

其所存在的問題包括:

  • 如果有一臺Web服務(wù)器宕機或者重啟,則該機器上的會話數(shù)據(jù)就會丟失。如果會話中有登錄狀態(tài)數(shù)據(jù),則用戶需要重新登陸。

  • 會話標(biāo)識是應(yīng)用層的信息,則負載均衡器要將同一個會話的請求都保存到同一個Web服務(wù)器上的話,就需要進行應(yīng)用層(七層)的解析,這個開銷比第四層的交換要大。

  • 負載均衡器變?yōu)榱艘粋€有狀態(tài)的節(jié)點,要將會話保存到具體Web服務(wù)器的映射,因此內(nèi)存消耗會更大,容災(zāi)會更麻煩。

打個比方來說,對于Session Stiky,如果說Web服務(wù)器是我們每次吃飯的飯店,會話數(shù)據(jù)就是我們吃飯用的碗筷。要保證每次吃飯都用自己的碗筷,我就把餐具存在某一家,并且每次都去這家店吃,這是個不錯的主意。

2. Session Replication

如果我們繼續(xù)以去飯店吃飯類比,那么除了前面的方式之外,如果我在每個店都存放一套自己的餐具,就可以更加自由地選擇飯店。Session Replication就是這樣一種方式,如下圖所示。

如何分析分布式session解決方案與一致性hash

可以看到,在Session Replication方案中,不再要求負載均衡器來保證同一個會話地多次請求必須到同一個Web服務(wù)器上了。而我們的Web服務(wù)器之間則增加了會話數(shù)據(jù)的同步。通過同步就保證了不同Web服務(wù)器之間的Session數(shù)據(jù)的一致。

但是,Session Replication方案也存在一些問題,包括:

  • 同步Session數(shù)據(jù)造成了網(wǎng)絡(luò)帶寬的開銷。只要Session數(shù)據(jù)有變化,就需要將數(shù)據(jù)同步到其他所有機器上,機器數(shù)越多,同步帶來的網(wǎng)絡(luò)帶寬開銷就越大。

  • 每臺Web服務(wù)器都要保存所有的Session數(shù)據(jù),如果整個集群的Session數(shù)很多的話,每臺機器用于保存Session數(shù)據(jù)的內(nèi)容占用會很嚴重。

這就是Session Replication方案。這個方案是靠應(yīng)用容器來完成Session的復(fù)制從而使得應(yīng)用解決Session問題的,應(yīng)用本身并不關(guān)心這個事情。不過,這個方案并不適合集群機器數(shù)多的場景。如果只有幾臺機器,用該方案是可以的。

3. Session數(shù)據(jù)集中存儲

同樣是希望同一個會話的請求可以發(fā)到不同的Web服務(wù)器上,前面的Session Replication是一種方案,還有一種方案就是把Session數(shù)據(jù)集中存儲起來,然后不同Web服務(wù)器從同樣的地方來獲取Session。其大概的結(jié)構(gòu)如下圖所示:

如何分析分布式session解決方案與一致性hash

可以看到,與Session Replication方案一樣的部分是,會話請求經(jīng)過負載均衡器后,不會被固定在同樣的Web服務(wù)器上。不同的地方是,Web服務(wù)器之間沒有Session數(shù)據(jù)復(fù)制,并且Session數(shù)據(jù)也不是保存在本機了,而是放在了另一個集中存儲的地方。這樣,無論是哪臺Web服務(wù)器,也無論修改的是哪個Session的數(shù)據(jù),最終的修改都發(fā)生在這個集中存儲的地方,而Web服務(wù)器使用Session數(shù)據(jù)時,也是從這個集中存儲Session數(shù)據(jù)的地方來讀取。對于Session數(shù)據(jù)存儲的具體方式,可以使用數(shù)據(jù)庫,也可以使用其他分布式存儲系統(tǒng)。這個方案解決了Session Replication方案中內(nèi)存的問題,而對于網(wǎng)絡(luò)帶寬,該方案也比Session Replication要好。

不過,該方案仍存在一些問題,包括:

  • 讀寫Session數(shù)據(jù)引入了網(wǎng)絡(luò)操作,這相對于本機的數(shù)據(jù)讀取來說,問題就在于存在時延和不穩(wěn)定性,不過由于通信基本發(fā)生在內(nèi)網(wǎng),問題不大。

  • 如果集中存儲Session的機器或者集群存在問題,這就會影響我們的應(yīng)用。

相對于Session Replication,當(dāng)Web服務(wù)器數(shù)量比較大時、Session數(shù)比較多的時候,集中存儲方案的優(yōu)勢是非常明顯的。

4. Cookie Based

對于Cookie Based方案,它對同一個會話的不同請求也是不限制具體處理機器的。與Session Replication和Session數(shù)據(jù)集中管理的方案不同,這個方案是通過Cookie來傳遞Session數(shù)據(jù)的。具體如下圖所示。

如何分析分布式session解決方案與一致性hash

可以看出,我們的Session數(shù)據(jù)存放在Cookie中,然后在Web服務(wù)器上從Cookie中生成對應(yīng)的Session數(shù)據(jù)。這就好比我每次都把自己的碗筷帶在身上,這樣我去哪家飯店吃飯就可以隨意選擇了。相對于前面的集中存儲,這個方案不會依賴外部的一個存儲系統(tǒng),也就不存在從外部系統(tǒng)獲取、寫入Session數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)時延和不穩(wěn)定性了。

不過,該方案依然存在不足,包括:

  • Cookie長度限制。由于Cookie是有長度限制的,這也會限制Session數(shù)據(jù)的長度。

  • 安全性。Session數(shù)據(jù)本來都是服務(wù)器端數(shù)據(jù),而這個方案是讓這些服務(wù)端數(shù)據(jù)到了外部外部網(wǎng)絡(luò)及客戶端,因此存在安全性的問題。

  • 帶寬消耗。這里指的不是內(nèi)部Web服務(wù)器之間的帶寬的消耗,而是我們數(shù)據(jù)中心的整體外部貸款的消耗。

  • 性能消耗。每次HTTP請求和響應(yīng)都帶有Session數(shù)據(jù),對Web服務(wù)器來說,在同樣的處理情況下,響應(yīng)的結(jié)果輸出越少,支持的并發(fā)請求就會越多。

三、總結(jié)

綜合而言,上述所有方案都是解決session問題的方案,對于大型網(wǎng)站來說,Session Sticky和Session集中管理是比較好的方案。

一、前言

在解決分布式系統(tǒng)中負載均衡的問題時候可以使用Hash算法讓固定的一部分請求落到同一臺服務(wù)器上,這樣每臺服務(wù)器固定處理一部分請求(并維護這些請求的信息),起到負載均衡的作用。

但是普通的余數(shù)hash(hash(比如用戶id)%服務(wù)器機器數(shù))算法伸縮性很差,當(dāng)新增或者下線服務(wù)器機器時候,用戶id與服務(wù)器的映射關(guān)系會大量失效。一致性hash則利用hash環(huán)對其進行了改進。

二、一致性Hash概述

為了能直觀的理解一致性hash原理,這里結(jié)合一個簡單的例子來講解,假設(shè)有4臺服務(wù)器,地址為ip1,ip2,ip3,ip4。

一致性hash是首先計算四個ip地址對應(yīng)的hash值hash(ip1),hash(ip2),hash(ip3),hash(ip3),計算出來的hash值是0~大正整數(shù)直接的一個值,這四個值在一致性hash環(huán)上呈現(xiàn)如下圖:

如何分析分布式session解決方案與一致性hash

hash環(huán)上順時針從整數(shù)0開始,一直到大正整數(shù),我們根據(jù)四個ip計算的hash值肯定會落到這個hash環(huán)上的某一個點,至此我們把服務(wù)器的四個ip映射到了一致性hash環(huán)當(dāng)用戶在客戶端進行請求時候,首先根據(jù)hash(用戶id)計算路由規(guī)則(hash值),然后看hash值落到了hash環(huán)的那個地方,根據(jù)hash值在hash環(huán)上的位置順時針找距離最近的ip作為路由ip.

如何分析分布式session解決方案與一致性hash

如上圖可知user1,user2的請求會落到服務(wù)器ip2進行處理,User3的請求會落到服務(wù)器ip3進行處理,user4的請求會落到服務(wù)器ip4進行處理,user5,user6的請求會落到服務(wù)器ip1進行處理。

下面考慮當(dāng)ip2的服務(wù)器掛了的時候會出現(xiàn)什么情況?

當(dāng)ip2的服務(wù)器掛了的時候,一致性hash環(huán)大致如下圖:

如何分析分布式session解決方案與一致性hash

根據(jù)順時針規(guī)則可知user1,user2的請求會被服務(wù)器ip3進行處理,而其它用戶的請求對應(yīng)的處理服務(wù)器不變,也就是只有之前被ip2處理的一部分用戶的映射關(guān)系被破壞了,并且其負責(zé)處理的請求被順時針下一個節(jié)點委托處理。

下面考慮當(dāng)新增機器的時候會出現(xiàn)什么情況?

當(dāng)新增一個ip5的服務(wù)器后,一致性hash環(huán)大致如下圖:

如何分析分布式session解決方案與一致性hash

根據(jù)順時針規(guī)則可知之前user1的請求應(yīng)該被ip1服務(wù)器處理,現(xiàn)在被新增的ip5服務(wù)器處理,其他用戶的請求處理服務(wù)器不變,也就是新增的服務(wù)器順時針最近的服務(wù)器的一部分請求會被新增的服務(wù)器所替代。

三、一致性hash的特性

單調(diào)性(Monotonicity),單調(diào)性是指如果已經(jīng)有一些請求通過哈希分派到了相應(yīng)的服務(wù)器進行處理,又有新的服務(wù)器加入到系統(tǒng)中時候,應(yīng)保證原有的請求可以被映射到原有的或者新的服務(wù)器中去,而不會被映射到原來的其它服務(wù)器上去。 這個通過上面新增服務(wù)器ip5可以證明,新增ip5后,原來被ip1處理的user6現(xiàn)在還是被ip1處理,原來被ip1處理的user5現(xiàn)在被新增的ip5處理。分散性(Spread):分布式環(huán)境中,客戶端請求時候可能不知道所有服務(wù)器的存在,可能只知道其中一部分服務(wù)器,在客戶端看來他看到的部分服務(wù)器會形成一個完整的hash環(huán)。如果多個客戶端都把部分服務(wù)器作為一個完整hash環(huán),那么可能會導(dǎo)致,同一個用戶的請求被路由到不同的服務(wù)器進行處理。這種情況顯然是應(yīng)該避免的,因為它不能保證同一個用戶的請求落到同一個服務(wù)器。所謂分散性是指上述情況發(fā)生的嚴重程度。平衡性(Balance):平衡性也就是說負載均衡,是指客戶端hash后的請求應(yīng)該能夠分散到不同的服務(wù)器上去。一致性hash可以做到每個服務(wù)器都進行處理請求,但是不能保證每個服務(wù)器處理的請求的數(shù)量大致相同,如下圖

如何分析分布式session解決方案與一致性hash

服務(wù)器ip1,ip2,ip3經(jīng)過hash后落到了一致性hash環(huán)上,從圖中hash值分布可知ip1會負責(zé)處理大概80%的請求,而ip2和ip3則只會負責(zé)處理大概20%的請求,雖然三個機器都在處理請求,但是明顯每個機器的負載不均衡,這樣稱為一致性hash的傾斜,虛擬節(jié)點的出現(xiàn)就是為了解決這個問題。

五、虛擬節(jié)點

當(dāng)服務(wù)器節(jié)點比較少的時候會出現(xiàn)上節(jié)所說的一致性hash傾斜的問題,一個解決方法是多加機器,但是加機器是有成本的,那么就加虛擬節(jié)點,比如上面三個機器,每個機器引入1個虛擬節(jié)點后的一致性hash環(huán)的圖如下:

如何分析分布式session解決方案與一致性hash

其中ip1-1是ip1的虛擬節(jié)點,ip2-1是ip2的虛擬節(jié)點,ip3-1是ip3的虛擬節(jié)點。

可知當(dāng)物理機器數(shù)目為M,虛擬節(jié)點為N的時候,實際hash環(huán)上節(jié)點個數(shù)為M*(N+1)。比如當(dāng)客戶端計算的hash值處于ip2和ip3或者處于ip2-1和ip3-1之間時候使用ip3服務(wù)器進行處理。

六、均勻一致性hash

上節(jié)我們使用虛擬節(jié)點后的圖看起來比較均衡,但是如果生成虛擬節(jié)點的算法不夠好很可能會得到下面的環(huán):

如何分析分布式session解決方案與一致性hash

可知每個服務(wù)節(jié)點引入1個虛擬節(jié)點后,情況相比沒有引入前均衡性有所改善,但是并不均衡。

均衡的一致性hash應(yīng)該是如下圖:

如何分析分布式session解決方案與一致性hash

均勻一致性hash的目標(biāo)是如果服務(wù)器有N臺,客戶端的hash值有M個,那么每個服務(wù)器應(yīng)該處理大概M/N個用戶的。也就是每臺服務(wù)器負載盡量均衡。dubbo提供的一致性hash負載均衡算法就是不均勻的,我們自己實現(xiàn)了dubbo的spi擴展實現(xiàn)了均勻一致性hash.

在分布式系統(tǒng)中一致性hash起著不可忽略的地位,無論是分布式緩存,還是分布式Rpc框架的負載均衡策略都有所使用。

關(guān)于如何分析分布式session解決方案與一致性hash就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助,可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。

標(biāo)題名稱:如何分析分布式session解決方案與一致性hash-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)站URL:http://www.rwnh.cn/article44/dcdcee.html

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