在这个互联网高度发达的时代，许多应用的用户动辄成百上千万，甚至上亿。为了支持海量用户的访问，应用服务器集群这种水平扩展的方式是最常用的。这种情形下，就会涉及到许多单机环境下完全不需要考虑的问题，这其中session的创建、共享和存储是最常见之一。
在单机环境中，Session的创建和存储都是由同一个应用服务器实例来完成，而存储也仅是内存中，最多会在正常的停止服务器的时候，把当前活动的Session钝化到本地，再次启动时重新加载。
而多个实例之间，Session数据是完全隔离的。而为了实现Session的高可用，多实例间数据共享是必然的，下面我们以Redis 的SessionManager实现多Tomcat实例Session共享的配置为例，我们来梳理下一般session共享的流程：
添加具体要使用的manager的Jar文件及其依赖
redis session manager依赖jedis, commons-pool, commons-pool2
对应版本的redis session manager的jar文件
在TOMCAT_HOME/conf/context.xml中增加如下配置
<Valve className="com.radiadesign.catalina.session.RedisSessionHandlerValve" /> <Manager className="com.radiadesign.catalina.session.RedisSessionManager" host="localhost" port="6379" database="0" maxInactiveInterval="30" />
其中host和port等替换为对应的配置信息
启动多个Tomcat实例，以自带的examples应用为例进行验证
访问examples应用的
servlets/servlet/SessionExample，在页面中添加数据到session中，并查看页面上对应的session信息
访问另一个实例上相同应用的页面，查看session信息，两者应该是一致的
使用redis-cli查看redis中存储的对应数据，相应的sessionId对应的数据已经保存了下来
以上是一个基本的配置过程，而在这些配置与验证的步骤中，第二步是核心逻辑实现。 前面的文章，曾介绍过Tomcat的Valve，在请求处理时，Pipeline中的各个Valve的invoke方法会依次执行。Tomcat的AccessLogValve介绍
此处的session处理，就是以一个自定义Valve的形式进行的。关于Session的文章，前面也写过几篇，会附在结尾处。
以下是RedisSessionhandlerValve的invoke方法，我们看，主要是在Valve执行后进行Session的存储或移除。
public void invoke(Request request, Response response) {
try {
getNext().invoke(request, response);
} finally {
final Session session = request.getSessionInternal(false);
storeOrRemoveSession(session);
manager.afterRequest();
}
}而session的保存和移除又是通过manager执行的。 manager.save(session); manager.remove(session);
这里，manager就是前面定义的RedisSessionManager。默认单实例情况下，我们使用的都是StandardManager，对比一下两者，标准的Manager对于session的创建和删除，都会调到其父类ManagerBase中相应的方法，
public void add(Session session) {
sessions.put(session.getIdInternal(), session);
int size = getActiveSessions();
if( size > maxActive ) {
synchronized(maxActiveUpdateLock) {
if( size > maxActive ) {
maxActive = size;
}
}
}
}
public void remove(Session session, boolean update) {
if (session.getIdInternal() != null) {
sessions.remove(session.getIdInternal());
}
}我们来看，由于其只保存在内存的Map中protected Map<String, Session> sessions = new ConcurrentHashMap<>()，每个Tomcat实例都对于不同的map，多个实例间无法共享数据。
对应到RedisSessionManager对于session的处理，都是直接操作redis，基本代码是下面这个样：
public void save(Session session) throws IOException {
Jedis jedis = null;
Boolean error = true;
try {
RedisSession redisSession = (RedisSession) session;
Boolean sessionIsDirty = redisSession.isDirty();
redisSession.resetDirtyTracking();
byte[] binaryId = redisSession.getId().getBytes();
jedis = acquireConnection();
if (sessionIsDirty || currentSessionIsPersisted.get() != true) {
jedis.set(binaryId, serializer.serializeFrom(redisSession));
}
currentSessionIsPersisted.set(true);
jedis.expire(binaryId, getMaxInactiveInterval());
} }移除时的操作是这样的
public void remove(Session session, boolean update) {
Jedis jedis = null;
Boolean error = true;
log.trace("Removing session ID : " + session.getId());
try {
jedis = acquireConnection();
jedis.del(session.getId());
error = false;
} finally {
if (jedis != null) {
returnConnection(jedis, error);
}
}
}而此时，多个Tomcat实例都读取相同的Redis，session数据是共享的，其它实例的初始请求过来时，由于会执行findSession的操作，此时会从Redis中加载session，
public Session findSession(String id) throws IOException {
RedisSession session;
if (id == null) {
session = null;
currentSessionIsPersisted.set(false);
} else if (id.equals(currentSessionId.get())) {
session = currentSession.get();
} else {
session = loadSessionFromRedis(id); // 看这里，会从redis中load
if (session != null) {
currentSessionIsPersisted.set(true);
}
}
currentSession.set(session);
currentSessionId.set(id);
return session;
}从而可以保证在一个实例被切换后，另外的实例可以继续响应同一个session的请求。
以上即为Redis实现session共享高可用的一些关键内容。有兴趣的朋友可以看下通过Memcached实现高可用，也是这个原理。顺着这个思路，如果你有将Session存储在其它地方的需求时，完全可以写一个出来，自己动手，丰衣足食。
总结一下，我们是通过自定义的Valve来实现请求后session的拦截，同时，使用自定义的SessionManager,来满足不同的session创建与存储的需求。而至于是存储在Redis/Memcached中，还是存储在DB中，只是位置的区别。原理，是一致的。
