本文故事绝对真实，如有雷同，绝对不是巧合！
于是呢，烟哥提前十分钟在公司里头找了一个厕所的坑位，然后进去随手一锁门….(以下省略10000字)…
唉…
我竟然又带薪上厕所了，而且上了一小时！我有罪！
额，是这样的，大厂的厕所是有雅间的。所以环境还马马虎虎，鼻子还是正常的！
OK，交待完背景，然后开始我们的主题！
全局Session
当时的情形是这样的，先介绍一下自己的项目。然后介绍完项目背景以后，因为有一个登陆模块。于是乎有了如下问题
面试官：“先说说全局Session干嘛用的，你们那边全局session是怎么做的？”
这个问题还是很容易的。因为一个应用通常有多台服务器，在登陆成功后，Session只会在其中某一台存储。需要想办法让多台服务器都识别到这个Session，因此才有了这个全局Session的概念。我们用的是后端统一存储的策略，有专门的用户管理系统，上面存储着用户信息以及Session状态。
烟哥注:目前业内在解决全局Sesssion上无外乎四种方法
(1)服务端自己进行同步，例如早期的项目，大概是07年那会的(我司老古董项目啊)，那会Tomcat的集群能力不行。用的是Weblogic服务器，使用的就是Weblogic的Session复制功能。
(2)客户端存储法，将session存储到浏览器cookie中，每次http请求都带session。这里摸着良心坦白说，该方案从没用过，安全性太差。
(3)反向代理hash一致性，不需要修改应用代码。修改nginx的配置，保证同一个ip的请求落在同一个web-server上即可。
(4)后端统一存储，后端统一找一个中间件将Session存起来即可，这个中间件是数据库或者缓存。
面试官：“那你知道这个平台里Session怎么管理的么？”
必须不知道啊！对我们来说该平台只是一个黑盒，会调接口即可。
于是乎，一个让我头疼的问题出现了！
面试官：“如果让你设计这样一个平台，管理这些Session,你会怎么设计？”
用redis来存储Session，用sessionId作为key，用session当value进行存储。
面试官:"如果redis挂了呢？"
咦，这个时候，我突然懵了。面试官到底想问我什么？难道挂了，不是redis从服务器顶上么？这个问题莫非有什么玄机？
然后我是这样答的。
cluster-require-full-coverage
当cluster-require-full-coverage为no时，表示当负责一个插槽的主库下线且没有相应的从库进行故障恢复时，集群仍然可用。但是该槽的相关命令不可用。
这个时候，可能出现了网络中断！
面试官:"你的意思是，redis挂了，整个集群数据就不可用了？"
我回答嗯嗯，是的！
这个时候，面试官
面试官:"你不知道一致性哈希算法么？回去了解一下！"
然后我突然懵了。原来是我想太多，他这样问完，我才get到他问的点。
烟哥注:所以我才说这个面试我有点失败，和面试官不在一个频道上。如果是现场面，可以现场画图，则不会出现这种问题！
面试官想到的架构应该是这样的
但是呢，普通的如果4台缓存服务器已经不能满足我们的缓存需求，那么我们应该怎么做呢？很简单，多增加几台缓存服务器不就行了！
假设：我们增加了一台缓存服务器，那么缓存服务器的数量就由4台变成了5台。那么原本hash(sessionId) % 4 = 2 的公式就变成了hash(sessionId) % 5 = ？， 可想而知这个结果肯定不是2的，这种情况带来的结果就是当服务器数量变动时，所有缓存的位置都要发生改变！
于是乎，他才想引我去答一致性哈希算法！总之，该死的破网络！导致两边不在一个频道上！
一致性哈希
既然都提到了一致性哈希算法了，就当复习一下吧～～
我们将二的三十二次方想象成一个圆，这个圆上的数字就是即0~（2^32）-1。
这时候有三台缓存服务器A、B、C。hash（服务器A的IP地址） % 2^32
插播一下，写到这里，这里我又想起一道题了！
有哪些常见的hash算法啊？
OK，先继续我们的话题。经过上面的运算，我们算出的结果一定是一个0到2^32-1之间的一个整数，我们就用算出的这个整数，代表服务器A，既然这个整数肯定处于0到2^32-1之间，那么，上图中的hash环上必定有一个点与这个整数对应，我们使用这个整数代表服务器A，那么，服务器A就可以映射到这个环上。hash（服务器B的IP地址） % 2^32hash（服务器C的IP地址） % 2^32
于是，得到了下面这一张图
那么，我们要用服务器存储session，那么我们用sessionId做key，进行如下运算hash（sessionId） % 2^32
假设，我们现在有四个session，分别进行映射运算后得到如下的环
这么做的好处？
虚拟槽的应用？
最后，本文内容全当复习一次一致性哈希算法。希望大家有所收获。