为了支持海量用户的访问，应用服务器集群这种水平扩展的方式是最常用的。在单机环境中，Session的创建和存储都是由同一个应用服务器实例来完成，而存储也仅是内存中，最多会在正常的停止服务器的时候，把当前活动的Session钝化到本地，再次启动时重新加载。
而多个实例之间，Session数据是完全隔离的。而为了实现Session的高可用，多实例间session数据共享是必然的。具体来说，常用有以下几种方案：
Ø 会话保持（案例：Nginx、Haproxy）
Ø 会话复制（案例：Tomcat，WAS）
Ø 会话共享（案例：Memcached、Redis）
一、Session保持（会话保持、Session粘滞）
会话保持方案，在所有的负载均衡中间件上都有对应的实现。通过会话保持，负载均衡在进行请求分发的时候，保证每个客户端固定的访问到后端的同一台应用服务器。这是在负载均衡这一层就可以解决Session问题。
先看Nginx的负载均衡的例子，nginx的upstream目前支持5种方式的分配方式，其中有两种比较通用的Session解决方法，ip_hash和url_hash。注意：后者不是官方模块，需要额外安装。
ip_hash，可以叫做IP粘滞，即每个请求按访问ip的hash结果固定分配，很简单，这样每个访客也能固定访问一个后端服务器，达到了Session保持的效果。例：
upstream bakend {
ip_hash;
server 192.168.0.11:80;
server 192.168.0.12:80;
}
再看Haproxy的负载均衡的例子：
Ø 源地址 Hash（balancesource）
haroxy 将用户IP经过hash计算后指定到固定的真实服务器上（类似于nginx 的ip hash 指令）
Ø 使用cookie 进行识别
也就是Haproxy在用户第一次访问的后在用户浏览器插入了一个Cookie，用户下一次访问的时候浏览器就会带上这个Cookie给Haproxy，Haproxy进行识别。
配置指令: cookie SESSION_COOKIE insert indirect nocache
配置例子如下：
cookie SERVERID insert indirect nocache
server web01 192.168.56.11:8080 check cookie web01
server web02 192.168.56.12:8080 check cookie web02
会话保持的缺点：
Ø 负载不均衡了：由于使用了固定的ip hash，像权重分配这样的动态策略已经无法工作，破坏了负载均衡的灵活性。
Ø 没有彻底解决问题：如果后端有服务器宕机，负载均衡把请求路由到其他服务器，那用户在其他服务器上无session信息，仍然需要重新登录。
二、会话复制
就是把Session信息同步给集群上的所有服务器上，例如tomcat支持的，是基于IP多播（multicast），Tomcat的会话复制分为两种：
全局会话复制：利用Delta Manager复制会话中的变更信息到集群中的所有其他节点。
非全局复制：使用Backup Manager进行复制，它会把Session复制给一个指定的备份节点。
另外，像一些企业级应用服务器，WAS，JBOSS，在集群上的支持会更好一些，session复制也更高效和可靠。
但是总的来说，会话复制理念，还是不够高效，而且只能用于相同类型的服务器之间，而且session内容是基于java io的序列化方式保存，性能消耗很大。总之，会话复制，不适合大的集群和复杂网络环境，所以不过多介绍。
三、会话共享
会话复制的效率，赶不上会话集中单独管理，即集群中所有服务器都在同一个地方去拿Session信息，这样也更专业一些。
Session集中存放到哪里？
对于Session来说，肯定是频繁使用的，虽然你可以把它存放在数据库中，但是真正生产环境中一般推荐存放在性能更快的分布式KV数据中，例如：Memcached和Redis。
Tomcat等一些服务器，都支持扩展一些插件，自动把session信息保存到Memcached和Redis缓存中。对于Tomcat，我们可以使用MSM（Memcached Session Manager）来实现把Session存放到Memcache中，Github地址如下：https://github.com/magro/memcached-session-manager目前支持Tomcat 6.x7.x和8.x的版本。
如果你想使用Redis，刚好也有开源的可以用，但是遗憾的是暂时不支持Tomcat 8.x的版本：https://github.com/jcoleman/tomcat-redis-session-manager
Tomcat保存session到缓存的原理参见：