从0到1，Java Web网站架构搭建的技能演进

02、漫衍式 Session

各人都知道，处事一样平常分为有状态和无状态，而漫衍式 Session 就是针对有状态的处事。

漫衍式 Session 的几种实现方法：

• 基于数据库的 Session 共享。

• 基于 resin/tomcat web 容器自己的 Session 复制机制。

• 基于 oscache/Redis/memcached 举办 Session 共享。

• 基于 cookie 举办 Session 共享。

漫衍式 Session 的几种打点方法：

• Session Replication 方法打点 (即 Session 复制)。

  简介：将一台呆板上的 Session 数据广播复制到集群中别的呆板上。

  行使场景：呆板较少，收集流量较小。

  利益：实现简朴、设置较少、当收集中有呆板 Down 掉时不影响用户会见。

  弱点：广播式复制到别的呆板有必然延时，带来必然收集开销。

• Session Sticky 方法打点。

  简介：即粘性 Session、当用户会见集群中某台呆板后，逼迫指定后续全部哀求均落到此呆板上。

  行使场景：呆板数适中、对不变性要求不长短常苛刻。

  利益：实现简朴、设置利便、没有特殊收集开销。

  弱点：收集中有呆板 Down 掉时，用户 Session 会丢失、轻易造成单点妨碍。

• 缓存齐集式打点。

  简介：将 Session 存入漫衍式缓存集群中的某台呆板上，当用户会见差异节点时先从缓存中拿 Session 信息。

  行使场景：集群中呆板数多、收集情形伟大。

  利益：靠得住性好。

  弱点：实现伟大，不变性依靠于缓存的不变性、Session 信息放入缓存时要有公道的计策写入。

今朝出产中行使到的：

• 基于 Tomcat 设置实现的 Mem Cache 缓存打点 Session 实现(贫困)。

• 基于 Os Cache 和 shiro 组播的方法实现(收集影响)。

• 基于 Spring-Session+Redis 的方法实现(最得当)。

03、负载平衡计策

负载平衡计策的是非及着实现的难易水平有两个要害身分：负载平衡算法，对收集体系状况的检测方法和手段。

rr 轮询调治算法

顾名思义，轮询分发哀求。利益是实现简朴，弱点是不思量每台处事器的处理赏罚手段。

wrr 加权调治算法

我们给每个处事器配置权值 weight，负载平衡调治器按照权值调治处事器，处事器被挪用的次数跟权值成正比。利益是思量了处事器处理赏罚手段的差异。

sh 原地点散列

提取用户 IP，按照散列函数得出一个 key，再按照静态映射表，查出对应的 value，即方针处事器 IP。一单方针呆板超负荷，则返回空。

dh 方针地点散列

同上，只是此刻提取的是方针地点的 IP 来做哈希。利益是以上两种算法都能实现统一个用户会见统一个处事器。

lc 起码毗连

优先把哀求转发给毗连数少的处事器。利益是使得集群中各个处事器的负载越发匀称。

wlc 加权起码毗连

在 lc 的基本上，为每台处事器加上权值。算法为：（勾当毗连数*256+非勾当毗连数）÷权重 ，计较出来的值小的处事器优先被选择。利益是可以按照处事器的手段分派哀求。

sed 最短祈望耽误

sed 跟 wlc 相同，区别是不思量非勾当毗连数。算法为：（勾当毗连数+1)*256÷权重，同样计较出来的值小的处事器优先被选择。

nq 永不列队

改造的 sed 算法，我们想一下什么环境下才气“永不列队”，那就是处事器的毗连数为 0 的时辰，那么若是有处事器毗连数为 0，平衡器直接把哀求转发给它，无需颠末 sed 的计较。

LBLC 基于局部性的起码毗连

平衡器按照哀求的目标 IP 地点，找出该 IP 地点最近被行使的处事器，把哀求转发之，若该处事器超载，则回收起码毗连数算法。

LBLCR 带复制的基于局部性的起码毗连

平衡器按照哀求的目标 IP 地点，找出该 IP 地点最近行使的“处事器组”，留意，这里不是详细某个处事器，然后回收起码毗连数算法，从该组中挑出详细的某台处事器出来，把哀求转发之。

若该处事器超载，那么按照起码毗连数算法，从在集群的非本处事器组的处事器中，找出一台处事器出来，插手本处事器组，然后把哀求转发之。

读写疏散

MySQL 主从设置，读写疏散并引入中间件，开源的 MyCat，阿里的 DRDS 都是不错的选择。

假如是对高可用要求较量高，可是又没有响应的技能保障，提议行使阿里云的 RDS 可能 Redis 相干数据库，省事省力又省钱。

全文检索

假若有搜刮营业需求，引入 solr 可能 elasticsearch 也是一个不错的选择，不要什么都塞进相关型数据库。

缓存优化

引入缓存无非是为了减轻后端数据库处事的压力，防备其"停工"。