如果用户量增加后为了解决吞吐量问题，需要引入集群，在openfire中提供了集群的支持，另外也实现了两个集群插件：hazelcast和clustering。为了了解情况集群的工作原理，我就沿着openfire的源代码进行了分析，也是一次学习的过程。
首先理解集群的一些简单概念
集群的目的是让多个实例像一个实例一样运行，这样就可以通过增长实例来增长计算能力。也就是所谓的分布式计算问题，这其中最为关注的一个特性就是——CAP理论，也就是所谓的一致性、可用性、分区容错性。集群中最核心解决的问题就是CAP。
CAP综合理解就是我上面写的，多个实例像一个实例一样运行。
所以所谓集群就是把一些数据共享或者同步到不同的实例上，这样系统使用同样的算法，取的结果当然应该是相同啦。所以一些数据库的主从复制，缓存数据集群都是类似这种解决方法。只是代码实现质量和处理规模的问题。
有了这个基础我们再来看看openfire是怎么解决这个问题的。
openfire的集群设计
1、哪些需要进行集群间的同步
对于openfire而言，有这几方面的数据需要进行保证集群间的同步：数据库存的数据、缓存数据、session。貌似就这些吧？
数据库
因为对于openfire来说基本上是透明的，所以这块就交给数据库本身来实现。
缓存数据
缓存是存在内存里的，所以这部分是要同步的
session
session在openfire并不需要所有实例同步，但是需要做用户路由缓存，否则发消息时找不到对应的会话。由此用户路由还是要同步的。
2、缓存的设计
缓存接口
openfire里对缓存的数据容器提供了一个包装接口，这个接口提供了缓存数据的基本方法，用于统一数据操作。
public interface Cache<K,V> extends java.util.Map<K,V>
如果不开启集群时缓存的默认缓存容器类是：public class DefaultCache<K, V> ，实际上DefaultCache就是用一个Hashmap来存数据的。
缓存工厂类
为了保证缓存是可以扩展的，提供了一个工厂类：
public class CacheFactory
CacheFactory类中会管理所有的缓存容器，如下代码：
/** * Returns the named cache, creating it as necessary. * * @param name the name of the cache to create. * @return the named cache, creating it as necessary. */ @SuppressWarnings("unchecked") public static synchronized <T extends Cache> T createCache(String name) { T cache = (T) caches.get(name); if (cache != null) { return cache; } cache = (T) cacheFactoryStrategy.createCache(name); log.info("Created cache [" + cacheFactoryStrategy.getClass().getName() + "] for " + name); return wrapCache(cache, name); }
上面代码中会通过缓存工厂策略对象来创建一个缓存容器，最后warpCache方法会将此容器放入到caches中。
缓存工厂类的策略
在CacheFactory中默认是使用一个DefaultLocalCacheStrategy来完成缓存创建的。另外还提供了在集群条件下的缓存策略接入。也就是通过实例化不同的策略来切换缓存管理方案。比如后面要提到的hazelcast就是通过这个来替换了本地缓存策略的。从接口的设计上来看，openfire的缓存策略也就是为了集群与非集群的实现。
3、集群的设计
在openfire中的集群主要包括：集群管理、数据同步管理、集群计算任务。
集群管理者
在openfire中主要是一个类来实现：ClusterManager，在ClusterManager中实现了集群实例的加入、退出管理，因为没有使用主从结构，所以ClusterManager实现了一个无中心管理，不知道我理解的对不对。因为只要当前实实例启用了集群，ClusterManager就会主动的加载集群管理并与其他的集群进行同步。
startup
startup是启动集群的方法，代码：
public static synchronized void startup() { if (isClusteringEnabled() && !isClusteringStarted()) { initEventDispatcher(); CacheFactory.startClustering(); } }
首先要判断是否开启了集群并且当前集群实例未运行时才去启动。
先是初始化了事件分发器，用于处理集群的同步事情。
然后就是调用CacheFactory的startClustering来运行集群。在startClustering方法中主要是这几个事情：
会使用集群的缓存工厂策略来启动，同时使自己加入到集群中。
开启一个线程用于同步缓存的状态