分布式系统内部，往往会存在很多独立的集群，包括非存储类集群和存储类集群。
非存储类集群，通常可以拆分成无状态、独立运行、完全相同的服务。进行分布式改造就非常简单，可以通过很多微服务架构或者服务发现机制实现。但存储类集群的各服务不能存储相同的数据，彼此之间又有关联；并且数据到达有先后顺序和重要性的区分，有时候操作需要回滚。针对存储类的系统，比如 TDengine，设计集群的解决方案不是一件易事。
2020 年 8 月 3 日，TDengine 2.0 版本上线，率先开源集群版，支持水平扩展，以保证任何规模的数据量都可以处理，同时保证系统的高可用性和高可靠性，让开发者们无需绞尽脑汁到处寻找集群的替代方案。到 2021 年 11 月，集群功能已经上线一年多的时间，每天有上百个集群实例稳定运行，那么 TDengine Database 的集群功能是如何设计与实现的，又是如何保证高可用的？
2021 年 11 月 25 日，涛思数据联合创始人/技术VP关胜亮以 TDengine Database为例，和大家分享了集群的设计与实践，希望能给相关开发者和用户带来一些思路。
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