组长：
说的对，但是这种方式还是有很多缺点。
第一，Session 复制传输需要占用内网带宽。
第二，我们的例子就只有两台机器，这个复制性能还可以。但是假设我们有 N 台机器，那么每次复制都要复制给 N-1 台机器，如果机器很多，可能会形成网络风暴，复制性能也会呈指数级下降。
第三， Tomcat 需要保存所有的 Session 数据，这个方案的 Session 存储在内存中，容易受到机器的总内存的限制。我们没办法通过加机器的方式水平扩展，我们能做的方式就是加大机器内存。但是机器内存越大，价格真的很贵！！！
所以不推荐使用这种方案。
Session 前端存储
小黑：
恩，这个方案确实有点不靠谱~
哎，有了！我们的 Session 里面其实就是存了用户的信息，那我现在不存 Tomcat Session 里，我把信息拿出来，存到浏览器的 Cookie 中。
这样，每个用户浏览器存储自己的 Cookie 信息，服务端就不需要存储，这就解决了 Session 复制方案的缺陷了。
接下来用户每次请求都把这个 Cookie 给我发过来，我判断 Cookie 里面用户信息不就好了。
架构图如下：
组长，欣赏看了一下我：
对，你这个方案确实可行。
不过么，如果用这种方案，首先你要想好加密方案。
用户信息可是我们的敏感数据，不能让别人轻易的窃取或者篡改数据了。
除了这个，这个方案每次请求都要携带 Cookie 传输，这会占用外网的带宽，如果 Cookie 过大，会增大网络的开销。
另外，我们存储的数据大小，容易受到 Cookie 限制。
所以这种还是不怎么常用，不过也是一种思路。
我比较推荐下面两种方案。
Session 粘滞（Sticky Sessions）
组长：
刚才应该看到了，我只是对 Nginx 的配置做了一些修改，然后这个问题就解决了吧。
其实这是因为我修改 Nginx 默认的负载均衡策略，使用 IP Hash 的方式。
Nginx 会使用请求者的 IP 来做 Hash，然后分发到一台机器上，这样可以保证同一 IP 的请求都落在同一台 Tomcat 上。
架构图如下：
上面这种方式我们使用 Nginx 四层负载均衡方式，其实 Nginx 还可以做到七层负载均衡方式，也就是使用 Http 协议中的一些业务属性来做 Hash，常见的有 userId,_loginId_等等。
架构图如下：
小黑：
这种方案看起来挺简单 《一线大厂Java面试题解析+后端开发学习笔记+最新架构讲解视频+实战项目源码讲义》无偿开源 威信搜索公众号【编程进阶路】 的，我们只需要修改 Nginx 配置就好了，应用端配置无需改动。
只要请求来源 IP 足够的随机，那么 IP HASH 之后两台应用上的流量将会足够随机。
另外后面如果两台机器扛不住，我们还可以水平扩展，再加机器，只要修改 Nginx 配置即可。
组长：
你说的这几点都很正确！
不过你有没有想过，像我们公司这种情况，所有人的出口的 IP 都是一个。那么我们公司的所有请求只会到一台机器上，那我们这种情况等于又变成单点了。
另外如果 Tomcat 重启，Session 由于是放置在内存内存中，这一部分的 Session 将会丢失，这就导致这部分用户将会重新登录。
最后，如果我们临时再加机器，修改完 Nginx 配置，重新启动之后，Nginx 将会重新计算 Hash 分发请求。
这种情况就会导致有一部分用户重新路由到一台新机器上，由于没有 Session，又需要重新登录了。
不过么，Tomcat 重启或者新加机器次数不会很多，所以这个问题也不大，用户体验稍差点。
今天的我们这个问题解决方案就先使用这个。
不过后面我们还是改成下面这种方式。
后端集中存储
组长：
上面几种的方式我们都是把 Session 存储在应用内存上，应用机器只要重启，Session 就会丢失。
为了这个解决这个问题，我们将 Session 单独存起来，保存到 Redis 或者 MySQL 中。
不过由于 Session 需要过期失效的特性，不需要持久化保存，所以这里我建议使用 Redis 来保存。
这样架构就变成下方这样的：
我们使用这种方案，上没有 Session 丢失的风险，当然前提是 Redis 不能宕机。
另外后期如果应用可以直接水平扩展。
如果后面应用的请求量很大，一台 Redis 扛不住了，那我们可以其实可以做集群扩展，根据缓存 Key 做路由。
小黑：
对对，这种方式好~
组长：
你不要高兴的太早，我们使用这个方案需要付出一定的代价的。
首先我们每次请求都需要调用一次 Redis ，这就增加一次网络的开销。
另外，引入 Redis，我们需要对相应的代码做出修改，这样复杂度就变高。
所以说，这个方案有利也有弊，当然对于我们的场景来说，利大于弊。
小黑：
恩，好像是这样的。
组长:
好了，这么晚了，问题解决了，我们去撸个串，我请客！
