集群基本概念
Apache IoTDB 集群版包含两种角色的节点，ConfigNode 和 DataNode，分别为不同的进程，可独立部署。
集群架构示例如下图：
ConfigNode 是集群的控制节点，管理集群的节点状态、分区信息等，集群所有 ConfigNode 组成一个高可用组，数据全量备份。
DataNode 是集群的数据节点，管理多个数据分片、元数据分片，数据即时间序列中的时间戳和值，元数据为时间序列的路径信息、数据类型等。
Client 只能通过 DataNode 进行数据读写。
集群特点
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原生分布式
IoTDB 各模块原生支持分布式。
Standalone 是分布式的一种特殊的部署形态。
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扩展性
- 支持秒级增加节点，无需进行数据迁移。
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大规模并行处理架构 MPP
- 采用大规模并行处理架构及火山模型进行数据处理，具有高扩展性。
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可根据不同场景需求选择不同的共识协议
- 数据副本组和元数据副本组，可以采用 Standalone、多主复制、Raft 中的一种。
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可扩展分区策略
- 集群采用分区表管理数据和元数据分区，自定义灵活的分配策略。
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内置监控框架
- 内置集群监控，可以监控集群节点。
分区策略
分区策略将数据和元数据划分到不同的 Region 中，并把 Region 分配到不同的 DataNode。
推荐设置 1 个存储组（无需像 0.13 版本根据核数设置存储组），当做 database 概念使用，集群会根据节点数和核数动态分配资源。
存储组包含多个 SchemaRegion（元数据分片） 和 DataRegion（数据分片），由 DataNode 管理。
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元数据分区策略
- 对于一条未使用模板的时间序列的元数据，ConfigNode 会根据设备 ID （从 root 到倒数第二层节点的全路径）映射到一个序列分区槽内，并将此分区槽分配到一个 SchemaRegion 组中。
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数据分区策略
- 对于一个时间序列数据点，ConfigNode 会根据设备 ID 映射到一个序列分区槽内（纵向分区），再根据数据时间戳映射到一个时间分区槽内（横向分区），并将此序列分区槽下的此时间分区槽分配到一个 DataRegion 组中。
IoTDB 使用了基于槽的分区策略，因此分区信息的大小是可控的，不会随时间序列或设备数无限增长。
Region 的多个副本会分配到不同的 DataNode 上，避免单点失效，分配 Region 时会保证不同 DataNode 的负载均衡。
复制策略
复制策略将数据复制多份，互为副本，多个副本可以一起提供高可用服务，容忍部分副本失效的情况。
Region 是数据复制的基本单位，一个 Region 的多个副本构成了一个高可用复制组，数据互为备份。
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集群内的副本组
分区信息：集群有 1 个分区信息副本组，由所有 ConfigNode 组成。
数据：集群有多个 DataRegion 副本组，每个 DataRegion 副本组内有多个 id 相同的 DataRegion。
元数据：集群有多个 SchemaRegion 副本组，每个 SchemaRegion 副本组内有多个 id 相同的 SchemaRegion。
完整的集群分区复制的示意图如下：
图中包含 1 个 SchemaRegion 组，元数据采用 3 副本，因此 3 个白色的 SchemaRegion-0 组成了一个副本组。
图中包含 3 个 DataRegion 组，数据采用 3 副本，因此一共有 9 个 DataRegion。
共识协议（一致性协议）
每个副本组的多个副本之间，都通过一个具体的共识协议保证数据一致性，共识协议会将读写请求应用到多个副本上。
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现有的共识协议
Standalone：仅单副本时可用，一致性协议的空实现，效率最高。
MultiLeader：任意副本数可用，当前仅可用于 DataRegion 的副本上，写入可以在任一副本进行，并异步复制到其他副本。
Ratis：Raft 协议的一种实现，任意副本数可用，当前可用于任意副本组上。
