目前，为了使web能适应大规模的访问,需要实现应用的集群部署. 而实现集群部署首先要解决session的统一，即需要实现session的共享机制。
目前，在集群系统下实现session统一的有如下几种方案：
(1) 应用服务器间的session复制共享（如tomcat session共享）
(2) 基于cache DB缓存的session共享
与分布式缓存在高并发和高可用下所要解决问题差不多。
图示
高并发下分布式Session需解决的问题
- 透明处理存储介质的故障转移
- 动态增删节点，减小“缓存颠簸”问题
- 保证数据在各个节点的分布均衡
- Session序列化和反序列化
保证“基本可用 Basically Available”的分布式Session方案
Eric A. Brewer 在 1988 年提出的 BASE 策略，即 Basically Available、Soft state、和Eventually consistent。
互联网大多数应用更强调可用性，即牺牲高一致性，获得可用性或可靠性。
基本可用 Basically Available 的定义：
在分布式系统部分损坏的时候，允许部分内容不可用，但是其他部分仍旧可用。因此称这种系统为“基本可用”。比如，一个数据存储系统由 五个节点构成。其中一个发生了损坏，这时只有20%的数据不能访问，其他80%数据仍然可用。那么就可以称这种系统为基本可用的。
基于 memcache 的 Hash取模算法（hash() mod n，hash() 取用户ID，n为节点数） 实现的分布式 Session 方案，就属于基本可用：
第一，如果节点发生故障，该节点上的所有用户 Session 丢失，系统无法自恢复。
第二，如果系统压力突然增大，需要临时增加机器节点。按照 Hash取模的算法，在增加机器节点的这一时刻，大量缓存无法命中（其实还都存在之前的节点上），导致大范围的缓存穿透，压力会直接打到数据库上。
第三，根据LRU 缓存失效算法，memcache 里存储的 key/value 有可能被踢出，用户 Session 容易丢失。
针对 Hash取模 的改进办法是：
基于一致性哈希算法的 memcache 解决方案
1）一致性哈希帮我们解决的是，当机器节点减少时，缓存数据能进行最少重建。
2）还能解决 Session 数据的分布均衡问题。
3）当机器节点宕机，这部分数据必然丢失。由于节点数目变化，有可能对部分没有丢失的数据也要重建。
但上面的方案都解决不了“一个节点失败后，它所存储的 Session 如何由其他节点获取以便接替失效节点，实现集群的容错（Failover）”。
先介绍下面几个概念：
Sticky Session、Non-sticky Session和Replicated Sessions
Sticky Sessions：粘性会话。即同一个会话中的请求必须被转发到同一个节点上，除非该节点宕机才转发到故障转移节点。一个节点宕机，所存储的 Sessions 完全丢失。通俗的话就是，将用户“粘”在某一个服务器节点上。
Non-Sticky Sessions：非粘性会话。每一次请求都可能转发到不同节点。
Replicated Sessions：把一个节点上的 Sessions 复制到集群的其他节点上，防止数据丢失，允许失效无缝转移。如node 0复制到node 5，node 1复制到node 6，以此类推。多数应用服务器（如 Tomcat ）都支持会话复制机制。
当用户数量和集群数量达到一定规模后，Session 复制就可能成为性能瓶颈。于是人们提出了 从第三方缓存恢复失效节点数据 的方案，开源产品 Memcached-Session-Manager（下面简称MSM）就是基于这个思想。
MSM的工作原理
它的特性为：
- MSM 支持 Tomcat 6 和 7，即它主要解决的是 Tomcat 的高可用性。
- 支持 sticky sessions 和 non-ticky sessions 模式。
- 没有单点故障。
- 能处理 tomcat 故障转移
- 能处理 memcache 故障转移
- pluggable session serialization
- 允许异步存储 session，提高响应速度
- sessions 只有真正被修改时，才会发给 memcache
- JMX管理&监控
Sticky Session 模式下的工作原理
即，Tomcat 的本地 session 为主 session，memcache 中的 session 为备 session。
第一步，所有 Tomcat 节点都需要安装 MSM；每一个 Tomcat 会有自己的本地 session。
第二步，当一个请求执行完毕之后，如果对应的 session 在本地不存在（即这是某一个用户的第一次请求），则将该 session 复制一份至 memcache 。
第三步，当该 session 的下一个请求到达时，会使用 Tomcat 的本地 session。请求处理结束之后，session 的变化会同步更新到 memcache，保证数据一致。
第四步，如果当前 Tomcat 节点失效，下一个请求会被路由给其他 Tomcat。这个 Tomcat 发现请求所对应的 session 并不存在，于是它将查询 memcache，如果查询到了，则恢复到本地 session。
这样就完成了容错处理。
Non-sticky Session 模式下的工作原理
即，Tomcat 的本地 session 为中转 session，memcache 1 为主 session，memcache 2为备 session。
第一步，收到请求，加载备 session 到本地容器；
备 session 加载失败，则从主 session 加载；
第二步，请求处理结束之后，session 的变化会同步更新到 memcache 1和 memcache 2，并清除Tomcat 的本地 session 。
session data 要想存入 memcache，必须能序列化和反序列化。
基于 kryo 的序列化方案
所有序列化策略都必须提供下面的特性：
- 序列化：能处理循环引用。
- 序列化/反序列化：支持对一个共享对象（Shared Object）的引用。
- 反序列化：支持 private classes 。
- 反序列化：支持没有默认构造函数的类。
下面是 MSM Wiki 所列出的表格：
MSM 作者的观点是：
Java serialization 是一个鲁棒性非常好、也被广泛证明了的技术，但 IMHO（恕我直言），它最大问题就是无法处理类的版本：向下兼容时新版本如何反序列化老版本序列化的数据流，如还要向上兼容的话老版本如何反序列化新版本序列化的数据流。为了确认兼容性，测试量将是版本数的平方。
Kryo 是一个非常快的二进制序列化库。在 thrift 与 protobuf 的性能 benchmark 中，kryo 也是最快的序列化工具库之一。他推荐使用 Kryo ，就是因为超凡的性能。
基于 ZooKeeper 集群的分布式 Session 方案
要解决基于 memcache 方案的数据丢失问题，可以引入持久化存储介质 ZooKeeper（下面简称 ZK）。
依托于 ZK 的一致性复制（在多个副本间保证数据的强一致性）和容错能力，结合上面的 MSM 思想，
由 ZK 负责 session 数据的存储，而我们自己实现的 session manager 将负责 session 生命周期的管理。
微软系的解决方法
ASP.NET 有自己的分布式 Session 解决方案，Session State Server ，即 web.config 里指定 sessionState 的 mode 为“StateServer”即可。
既可以在 web.config 里指定一个 State Server ：
也可以实现 System.Web.IPartitionResolver 的接口，自行决定如何构造 Session State Server 连接字符串，从而支持一组 State Servers。
也可以用 sessionState 的 partitionResolverType 属性设定即可：
微软的这个解决方案缺点是，Session State 中的序列化和反序列化对象将成为主要性能消耗之一，最好使用基本类型来存储所有的 Session State 数据。