业务场景
在单机系统中，用户登陆之后，服务端会保存用户的会话信息，只要用户不退出重新登陆，在一段时间内用户可以一直访问该网站，无需重复登陆。用户的信息存在服务端的 session 中，session中可以存放服务端需要的一些用户信息，例如用户id，所属公司companyid，所属部门deptid等等。
但是随着业务的发展，技术架构需要调整，原来的单机系统逐渐被更换，架构由单机扩展到分布式，甚至当下流行的微服务。虽然在用户端看来系统仍然是一个整体，但在技术端来说业务则被拆分成多个模块，各个模块之间相互独立，甚至不在同一台物理机器上，模块之间通过 rpc 进行通信。
那么原来单机只需一份的 session， 如何满足在多系统的运行下保证会话一致性呢？单独保存在任何一个系统中都不合适，而且每个单独模块系统也可能是分布式形式的，是由集群组成。那么session的分配就更复杂了。
redis 实现
针对以上问题，我们可能会从以下几个方面想到解决的方法，每个服务端存储一份，通过同步的方式保证一致性，但是这种方式有个很明显的缺点：session的同步需要数据传输，占内网带宽，有时延，网络不稳定的时候会造成部分系统同步延迟，那么就不能保证 session 一致性。而且所有服务端都包含所有session数据，数据量受内存限制，无法水平扩展。
那么我们是否可以单独将 session 信息存储在某一个独立的介质中，介质可以是db也可以是缓存。
考虑到如下业务：登陆的时候我们经常会给用户一个过期时间（一般移动端常设置为7天或者一个月甚至更久），到期后用户需要输入登陆信息重新登陆，即会话过期。这种到期的设置我们自然想到了redis的 key expire功能，所以最终我们可以将redis引入进来实现我们的这种需求。系统如下图所示：
我们只需在用户首次登陆的时候将用户信息放到 token并缓存到 redis 中，同时设置一个过期时间，伪代码如下：
@override
public map login(userdto dto) {
map<string, object> restmap = new hashmap<>();
// 校验登陆信息
user user = checklogininfo(dto);
//删除旧的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);
}
// 唯一签名信息
string signstr = user.getcompanyid() + user.getusername() + dto.getpassword() + dateutils.now().gettime();
token = md5utils.md5(signstr);
// 设置用户 token
redisutils.setexpiredat(cacheconstants.user_token_key_web + token, user.getid(), login_expired_time);
//缓存新的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;
}
那么在系统中如何使用呢，我们可以定义一个拦截器 sessioninterceptor，当访问 web 接口的时候检验用户的 token 信息，判断用户是否登陆，未登录的情况下一些业务接口是无法访问的，以及在登陆的情况下拿到我们需要的用户信息，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();
}
// 从获取requestattributes中获取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("验证token", "token验证失败,{}", "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("验证token", "token验证失败,{}", "token超时");
throw new fieldexception(constants.login_error_code, "login.session.timeout");
}
user user = userservice.getbyid(userid.longvalue());
if (objectutils.isempty(user)){
log.debug("验证token", "token验证失败,{}", "用户信息不存在");
throw new fieldexception(constants.login_error_code, "login.session.timeout");
}
if (user.getstatus() == userstatusenum.no.getcode() || user.getdeleteflag() == deleteflagenum.yes.getcode()){
log.debug("验证token", "token验证失败,用户信息异常 username : {}, status : {},deleteflag : {}", user.getusername(),user.getstatus(), user.getdeleteflag());
throw new fieldexception(constants.login_error_code, "login.session.timeout");
}
return proceedingjoinpoint.proceed();
}
}
以上实现方式简单易用，而且redis 在分布式系统中的使用率也很高，所以无需额外的技术引入。可以支持水平扩展，数据库或缓存水平切分即可，服务端重启或者扩容都不会有session丢失的情况发生。
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