聊聊从web session的共享到可扩展缓存设计

先从web session的共享说起

 

许多系统需要提供7*24小时服务，这类系统肯定需要考虑灾备问题，单台服务器如果宕机可能无法立马恢复使用，这必定影响到服务。这个问题对于系统规模来说，从小到大可能面临的难度会相差很大。但对于原理来说其实就是需要准备备份系统随时可以替代正在服务的系统，也就是无论何时都有服务器可以提供服务。也就是灾备系统或者负载均衡。

 

提供灾备系统或者负载均衡系统都需要面临一个问题，那就是如何解决共享数据的问题。对于web服务器而言首先要解决的就是web session共享问题，比如A服务器的session如何可以在B服务器上也能一样使用呢？毕竟是物理隔离的两台服务器。

 

这方面的方案主要是两类：cookies和session共享。

 

cookies

这种方案的思路就是将session的数据写入到cookies里，每次请求的时候就可以带上信息，这样不管是哪台服务器都能得到同样的数据啦。这样不管换多少服务器都好处理。只不过这种方案需要在服务端开发时需要注意session的数据管理，而且需要接管session的生命周期。如果有一些老的系统可能session用的比较多，就不大好使了。而且将一些敏感数据写入cookies还要考虑安全问题，这对于一些数据敏感的系统也可能是个问题。

 

但如果能控制好session的数据这种方案个人觉得还是挺不错的，毕竟session并不适合存过多的数据。所以在我们的系统中是支持这种方案的，只需要打开开关参数就行。

 

session池化

还有一种方法就是把session共享出来，所有的服务器都连接到这个共享。这种方案可能是许多系统会使用的方案吧。因为将session池化，对于系统而言就变成透明了。程序员终于开心的将数据写入session咯。这种方案除了http服务器外，许多的tcp服务器也是类似的方案。

 

我们系统因为使用的java开发，使用tomcat时可以将session共享到memcached/redis中。而且这种操作完全不需要改动系统，直接在tomcat中配置即可。所以这种方案天然就支持啦。

 

 

做一个可扩展的缓存策略设计

原先的数据缓存都是放在jvm里的，所以机器多了每台服务器都要自己去加载缓存，这样一来命中就低。最近打算在系统里引入第三方缓存，当时在memcached和火的要死的redis里选择。现在来看每种内存产品都各有优势，如果硬生生的将现在这些老的缓存直接改成redis的如果以后需要用别的内存数据库又得大改代码。想到这就决定把缓存做一次设计，将现有的jvm缓存保留下来，然后做成策略以扩展新的缓存存储。

 

以前的许多缓存用的HashMap/ConcurrentHashMap，反正是键-对值。如果我们直接使用Map结构来作为缓存接口就可以不改变现有的一些代码，只需要改动缓存类内部的数据结构即可。这样的改动量就比较少。

 

比如原来的一些缓存单元结构：

public class RoleMenuCache implements IClearCache {
    private static Map<String, RoleMenu> roleMenuCache = new HashMap<String, RoleMenu>();
...业务代码省略
}

这里主要是替换这个HashMap所以改动就比较小。

 

 

先来看看类图

 

 

Cachemanager

这个就是缓存的管理类，用于创建、释放缓存对象。这个类是各个所有缓存申请的入口。下面贴出来主要的代码：

public class CacheManager {
    private final static Logger  logger = LoggerFactory.getLogger(CacheManager.class);
    private static Map<String, ICache> caches = new ConcurrentHashMap<>();
    private static ICacheStrategy cacheStrategy = new DefaultCacheStategy();
    private static String cacheStrategyClass;

    @SuppressWarnings("unchecked")
    public static synchronized <T extends ICache> T  getOrCreateCache(String cacheName, Class<?> keyClass, Class<?> valueCalss) {
       T cache = (T) caches.get(cacheName);
        if (cache != null) {
            return cache;
        }
        cache = (T) cacheStrategy.createCache(cacheName, keyClass, valueCalss);
        caches.put(cacheName, cache);
        return cache;
    }

    @SuppressWarnings("rawtypes")
    public static synchronized void destroyCache(String cacheName) {
        ICache cache = caches.remove(cacheName);
        if (cache != null) {
            cache.clear();
        }
    }

}

ICache<K,V>

这个接口是规范缓存类的接口，所有的缓存类都要实现这个接口，而且它是继承java.util.Map接口的，这样就支持了Map派生的类，兼容老程序就好多了。

 

ICacheStrategy

对于具体的缓存实现就有一套策略，有一个ICacheStrategy接口来规范。这么一来，不管是jvm还是redis都可以自己单独扩展来实现。

public interface ICacheStrategy {
   ICache createCache(String name, Class<?> keyClass, Class<?> valueCalss);
   void destroyCache(ICache cache);
}

看一下DefaultCache的实现（代码只放了一部分主要的）：

public class DefaultCache<K, V> implements ICache<K, V> {
    protected Map<K, V> map;
    private String name;
    private long maxCacheSize;
    private long maxLifetime;
    private int cacheSize = 0;

    public DefaultCache(String name, long maxSize, long maxLifetime) {
        this.name = name;
        this.maxCacheSize = maxSize;
        this.maxLifetime = maxLifetime;
        map = new ConcurrentHashMap<K, V>(103);
    }

    @Override
    public V get(Object key) {
        return map.get(key);
    }

    @Override
    public V put(K key, V value) {
        return map.put(key, value);
    }

    @Override
    public V remove(Object key) {
        return map.remove(key);
    }

    @Override
    public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> m) {
        map.putAll(m);
    }

    @Override
    public void clear() {
        if (map != null) {
            map.clear();
        }
    }

}

对于调用方来说其实就很简单，只需要调用CacheManager即可，还是前面举的RoleMenuCache

例子，我们改造一下：

public class RoleMenuCache implements IClearCache {
    private static Map<String, RoleMenu> roleMenuCache;
    static {
        roleMenuCache = CacheManager.getOrCreateCache("permissionCache", String.class, RoleMenu.class);
    }
...业务代码省略
}

对于老代码的改造还是比较小的，而且这样的好处是以后想换成redis的也很简单，对于业务代码就不需要再修改了。

 

遇到Redis与泛型的问题

 

在扩展redis缓存策略的时候遇到一个问题，就是使用的jedis时，对于key值都是使用的string类型，这就给我们使用泛型设计留下了难题。当然为了兼容现在的设计，最后用了JSON来解决。

 

但是新的问题来了，对于put时是这样的：

/**
 * 根据key设置map的值
 */
@Override
public V put(K key, V value) {
    jedisTemp.hset(name, JSON.toJSONString(key), JSON.toJSONString(value));
    return value;
}

这并没啥问题，因为对象转换成json串是正常的。问题是get的时候，我们使用的

alibaba.fastjson提供的接口并不能转回成具体类型的对象，因为get方法的的返回值是V类型，是泛型类型，没法得到class的type。

像这样的代码就不行啦：JSON.parseObject(json, V.class)。最后没办法，我只好把K和V的类型在创建时由调用者传入。看下面的代码里，两个红色的参数，当然这也没问题，毕竟调用者是知道类型的：

CacheManager.getOrCreateCache("permissionCache", String.class, RoleMenu.class);

最终get方法的实现就是这样：

@Override
public V get(Object key) {
    String json = jedisTemp.hget(name, JSON.toJSONString(key));
    return (V) JSON.parseObject(json, valueClass);
}

问题虽然是解决了，只不过总觉得怪怪的。

 

 

总结与反思

      整套的设计受openfire的集群设计影响比较大，我基本是借鉴过来的，目前来看还是挺不错，最近准备尝试Ignite，非常容易就接入了系统。

 

      只是openfire使用的是java实现的方案（Hazelcast/Coherence

），这些都是带Map结构的，并不会有我遇到的Redis的问题。但我觉得这套设计还挺不错，如果把map接口去掉，自己重新定义方法就可以解决这个问题，不使用泛型，当然这样对老代码的改动会比较大。

 

      还有一种情况就是多种缓存产品并存，比如同时使用redis和memcached，现有的设计可能支持不了。但是因为入口限制在了CacheManager，我想加个泛型支持就可以解决。只是这种场景或许并不多见吧。

 

 

 

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