文档介绍：Openfire集群源码分析
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openfireer，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();
();
}
}
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
在前面startup中的initEventDispatcher方法，在这里会注册一个分发线程监听到集群事件，收到事件后会执行joinedCluster或者leftCluster的操作，joinedCluster就是加入到集群中的意思。
在joinedCluster时会将本地的缓存容器都转换为集群缓存。由此便完成了集群的初始化并加入到集群中了。
shutdown
shutdown相对简单点就是退出集群，并且将缓存工厂恢复为本地缓存。
同步管理
上面主要是讲了如何管理集群，接着比较重要的就是如何在集群间同步数据呢？这部分主要是看具体的分布式计算系统的实现了，从openfire来说就是将数据放到集群缓存中，然后通过集群组件来完成的，比如使用hazelcast。
因为使用缓存来解决，所以在CacheFactory中才会有这些么多关于集群的处理代码，特别是对于缓存策略的切换，以及集群任务处理都在CacheFactory作为接口方法向外公开。这样也把集群的实现透明了。
集群计算任务
在这之前一直没有提到集群中的计算问题，因为既然有了集群是不是可以利用集群的优势进行一些并行计算呢？这部分我倒没有太过确定，只是看到相关的代码所以简单列一下。
在CacheFactory类中有几个方法：doClusterTask、doSynchronousClusterTask，这两个都是overload方法，参数有所不同而已。这几个方法就是用于执行一些计算任务的。就看一下doClusterTask：
public static void doClusterTask(final ClusterT