詳解Java分佈式系統中session一致性問題

業務場景

在單機系統中,用戶登陸之後,服務端會保存用戶的會話信息,隻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。

但是隨著業務的發展,技術架構需要調整,原來的單機系統逐漸被更換,架構由單機擴展到分佈式,甚至當下流行的微服務。雖然在用戶端看來系統仍然是一個整體,但在技術端來說業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。

那麼原來單機隻需一份的 session, 如何滿足在多系統的運行下保證會話一致性呢?單獨保存在任何一個系統中都不合適,而且每個單獨模塊系統也可能是分佈式形式的,是由集群組成。那麼session的分配就更復雜瞭。

Redis 實現

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的同步需要數據傳輸,占內網帶寬,有時延,網絡不穩定的時候會造成部分系統同步延遲,那麼就不能保證 session 一致性。而且所有服務端都包含所有session數據,數據量受內存限制,無法水平擴展。

那麼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),到期後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瞭Redis的 key expire功能,所以最終我們可以將Redis引入進來實現我們的這種需求。系統如下圖所示:

我們隻需在用戶首次登陸的時候將用戶信息放到 Token並緩存到 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;
}

那麼在系統中如何使用呢,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();
    }
    
}

以上實現方式簡單易用,而且Redis 在分佈式系統中的使用率也很高,所以無需額外的技術引入。可以支持水平擴展,數據庫或緩存水平切分即可,服務端重啟或者擴容都不會有session丟失的情況發生。

以上就是詳解Java分佈式系統中session一致性問題的詳細內容,更多關於Java分佈式系統的資料請關註WalkonNet其它相關文章!