下面这个场景不知是否在你面前出现过：

开发 Z 哥对运维 Y 弟喊：“Y 弟，现在系统好卡，刚上了一波活动，赶紧帮我加几台机器上去顶一下。”

Y 弟回复说：“没问题，分分钟搞定”。

然后就发现数据库的压力迅速上升，DBA 就吼了：“Z 哥，你丫的搞什么呢? 数据库要被你弄垮了”。

然后客服那边接框也爆炸了，越来越多的用户说刚登陆后没多久，操作着就退出了，接着登陆，又退出了，到底还做不做生意了。

这些问题背后都是由于一个「Session 丢失」问题导致的。

什么是 Session 丢失

相信 Session 对大部分 Coder 来说应该都知道。它是为了将同一个用户的多次访问在系统中被识别为“同一个用户”而产生的概念。除此之外，还可以基于它来减少重复往 DB 或者远程服务处获取与该用户相关的信息，以起到提升性能的作用。

在我们做了负载均衡的场景中，如果选择的负载策略是 hash 策略，那么会使得 Session 产生一个副作用，这个副作用就如上面举的案例那样，用户一旦由于某种原因从原先访问服务器 A 变成访问服务器 B，就会出现“登陆状态丢失”、“缓存穿透”等问题。

为什么 hash 策略会出现这个问题呢? 首先有必要先了解一下 hash 是如何进行的。hash 策略就是下图这样的一个散列函数。在函数不变的情况下，A 永远对应 01，B 对应 04，C 对应 08。

以 nginx 中的 ip_hash 策略来举个例子。因为我们认为正常情况下用户的 ip 不会在短时间内发生变化。

所以当我们选择使用 ip_hash 策略进行负载均衡时，意味着期望同一个用户能够一直访问到同一台服务器上，就像下图这样：

如此一来，我们只需要在这一台服务器上将这个用户相关的信息缓存在进程内，就能起到非常高性价比的提升性能的效果。

这时，客户端与服务端之间的相当于建立了一个信任，相互认识。这个信任就是「Session」。

但是，当我们加了一台服务器之后，事情就发生变化了, 图中的 hash 函数是最简单的随意举例。

这个时候我们原先的预期就被破坏了。因为用户与序号 0 节点的链接变成了与序号 3 的链接，所以产生了前面提到的「Session 丢失」问题。

与此同时，在序号 0 节点上做的进程内缓存都无效了，而在序号 3 节点上又没有用户相关的任何缓存，导致大量数据需要从下游的 DB 或者远程服务处获取。

你要知道，一旦涉及到网络通信，性能必然明显下降，I/O、序列化都是耗时的工作。

更重要的是，一旦同时有大量用户产生这个情况，由于后端的 DB 和远程服务瞬时无法承载激增的高密度请求，可能会导致它挂起。

这还没完，如果当前程序没有一些故障隔离或者降级策略，还会进一步产生蝴蝶效应，导致整个大系统响应缓慢。可谓“一颗老鼠屎坏了一锅粥”。

Nginx 如何来解决这个问题的

既然以 nginx 举例，还是从 nginx 开始聊。通过在 nginx 中引入 nginx-sticky-module 模块可以来解决这个问题。

可以看到，当 client 第一次进入到 nginx 匹配节点的时候，在给它分配一个节点的同时，会将这个节点的唯一标识进行 md5 后写入到 cookie 中一并返回。

如果下次再发起请求的时候发现带有这个 cookie 值，就直接转发到该值所对应的节点上去。这个机制被专业的称之为「Session 保持」。

虽然可以利用 cookie 来解决这个问题，但是 cookie 也有一个潜在的问题，如果客户端未开启 cookie 功能，这个机制就失效了。不过好在目前主流浏览器都是默认打开 cookie 的。

题外话：nginx 是 2004 年发布的，在 nginx-sticky-module 出现之前的 7 年间也是 nginx 相比竞品 HAProxy 最大的一个短板，因为 HAProxy 支持 Session 保持。

Session 保持的其它方案

除了 cookie 之外，还有 2 种方式也可以最终达到类似的效果。分别被称为「Session 复制」、「Session 共享」。

Session 复制

这是最简单粗暴的方式。根据第一节的案例来看，导致问题的原因是节点 3 没有用户的 Session。

那么很容易想到，在节点 3 运行之前把 Session 相关的 Cache 数据复制过去呗。

并且在多个节点之间持续保证数据的同步，也就是说，每一台节点上都存在每个用户的 Session 数据。

实现的方案有很多，特别是不同的宿主程序都或多或少提供了一些切入点，甚至是拿来即用的方案，如 Tomcat 的 Delta Manager 和 Backup Manager、Tomcat 和 IIS 的 Filter 机制等等，这里就不展开了。

此类方案的特点是：

• 优点：天然高可用，一部分节点宕机没事。因为每一个节点上存放着所有已连接用户的会话信息。
• 缺点：因为每台计算机的内存是有上限的，仅适用于会话相关的数据大小较小的场景。并且，由于多个节点之间需要同步数据，需要额外解决数据一致性问题。与此同时，随着节点越多，损耗越大 (延迟、带宽等)，有广播风暴风险。

Session 共享

我们还可以通过将 session 信息存放到全局共享的存储介质中来达到一样的效果，如数据库、远程缓存等，这是一种中心化思想的解决方案。

此类方案的特点是

• 优点：不管节点怎么增加和减少，100% 不会产生会话丢失。
• 缺点：每次读写请求都需要增加额外共享储存调用，增加了网络 I/O、序列化等操作，性能明显下降。

另外，用作共享的存储介质除了增加了额外的维护成本外，还需要解决单点问题，以免产生系统性风险。

同之前「Session 保持」方案一起对比下各自的优缺点和适用场景。

分别用一句话概括一下这 3 个方案：

• Session 保持。原来在哪还是去哪。

• Session 复制。不管在哪都有一样的数据。

• Session 共享。所有节点共用一份数据。

越大型的系统，最终都会往「Session 共享」这个方案上走，因为只要再对这个共享存储做横向扩展，理论上就可以支撑无穷大的用户了。

如 Redis、一系列的 NOSQL 以及 NEWSQL 等。就像下面这样，集「规模大」、「高可用」、「效果好」于一身。

结语

现在你应该清楚了 Session 丢失问题，也知道了如何去应对他。但是，我们还需要明白一个事实：严格来说「Session 保持」本质上是破坏了做「负载均衡」的初衷。举个极端

举个极端点的场景：一共有 10 个会话连在了节点 A 上，并且都是活动中状态。

那么这个时候哪怕增加一个节点 B 上线，只要没有新的会话进来，节点 B 上的活动连接数永远是 0，并没有起到分担压力的作用。但是，在系统的起步时期，其实用这样简单的方案也是极好的。