面试遭难：解析全局Session与一致性哈希策略

"本文主要讲述了面试中关于全局Session管理和一致性哈希算法的讨论，涉及到分布式系统中的Session共享问题以及应对Redis故障的策略。" 在分布式系统中，全局Session的管理是一个重要的挑战。当一个应用部署在多台服务器上时，确保用户在登录后无论访问哪台服务器都能获取到其Session信息是必要的。传统的解决方案包括服务端复制、客户端存储、反向代理和后端统一存储。 1. 服务端复制：早期的项目中，如通过Weblogic的Session复制功能，服务器间会同步Session信息，但这种方法可能会导致网络负载增加且效率不高。 2. 客户端存储：将Session信息存储在浏览器的Cookie中，每次请求都携带Session信息。然而，这种方法的安全性较低，容易受到XSS攻击。 3. 反向代理一致性哈希：通过修改如Nginx的配置，使来自同一客户端的请求始终路由到同一台后端服务器，以此保持Session的一致性。这种方法无需改动应用代码，但扩展性有限。 4. 后端统一存储：利用中间件（如Redis）存储所有服务器的Session，通过sessionId作为键，Session内容作为值。这种方式便于扩展，且可以集中管理Session。 面试中提到，如果使用Redis存储Session，面试官询问了Redis挂掉的情况。在这种情况下，通常的解决方案是设置Redis的主从复制或集群，以便在主Redis挂掉时，可以从备份中恢复服务。另外，也可以考虑使用持久化机制，如RDB或AOF，防止数据丢失。在更复杂的设计中，可以结合Sentinel或Cluster来实现高可用性，自动检测并切换故障节点。 一致性哈希算法在反向代理策略中起到关键作用，它解决了在分布式系统中数据分配的问题，使得在节点增减时，只有最少的数据需要迁移。算法的基本思想是，每个对象被映射到哈希环上的一个位置，而服务器也分配在相同的哈希环上。通过哈希运算，确保对象始终分配到特定的服务器，从而在动态调整集群规模时，减少重新映射的成本。 在实际设计中，除了考虑Session存储和故障恢复，还需要考虑性能优化（如Redis缓存的过期策略、缓存击穿问题）、安全性（防止Session劫持和篡改）、以及扩展性（如何平滑添加或移除服务器）等多方面因素。对于大型平台，可能需要综合运用多种策略来确保Session管理的高效和稳定。