kong 集群將使得系統通過增加更多機器，從而實現水平擴充套件，承接更多的請求流量。它們將共享同樣的配置且使用同乙個資料庫。kong 集群中的的所有節點都連線同乙個資料庫。
你需要在 kong 集群的上一層架設乙個負載均衡的**伺服器，以便請求能夠平均分散**到 kong 的各個節點上。
六.通過admin api 操作快取
七.集群搭建
擁有kong群集並不意味著客戶端流量將在開箱即用的kong節點中實現負載平衡，仍然需要在kong節點前面使用負載平衡器來分配流量。相反，kong群集意味著這些節點將共享相同的配置。
出於效能原因，kong在**請求時避免資料庫連線，並將資料庫的內容快取到記憶體中。cached實體包括services，routes，consumers，plugins，credentials等...由於這些值在記憶體中，因此通過其中乙個節點的admin api進行的任何更改都需要傳播到其他節點。
只有乙個 kong 節點連線資料庫（cassandra或postgresql）的單節點 kong 集群，任何通過 admin api 的更改，都會立即全域性生效。比如：
假設只有乙個kong單節點a ，如果我們刪除乙個已經註冊的service：
隨後任何關於 kong節點a 請求都將會返回 「404 not found」，因為該節點已經在本地刪除中清除了快取。
所有節點將會週期性執行後台同步任務，同步其他節點觸發的變化。該同步任務執行頻率可以通過配置下面的配置項：
◦ db_update_frequency (預設: 5 秒)
每 db_update_frequency 秒，所有 kong 節點將從資料庫中拉取所有更新，如果有同步到更新變化，將清理本地相關快取。
如果我們通過 kong-a 節點刪除乙個 api，這個更新變化將不會立即在 b 節點生效，直到 b 節點下一次從資料庫拉取變更，這將會是在db_update_frequency 秒後才會發生（也有可能會更早）。
這個過程將會使 kong 集群最終保持一致性。
所有核心實體（如服務，路由，外掛程式，消費者，憑證）都由kong儲存在記憶體中，快取失效則依賴後台任務同步更新。此外，kong 也會快取資料庫遺漏（資料庫中有的資料，但本地不存在的）。這意味著如果你配置乙個沒有外掛程式的服務，kong會快取這些資訊。例：
在節點a上，我們新增乙個service和乙個route
（請注意，我們使用/services/example-service/routes作為快捷方式：也可以使用/routes endpoint代替，但我們需要將service_id作為引數傳遞給新服務的uuid。）
對節點a和節點b的**埠的請求將快取該服務，並且沒有在其上配置外掛程式：
現在，假設我們通過節點a的管理api向該服務新增乙個外掛程式：
由於此請求是通過節點a的admin api發出的，因此節點a將在本地使其快取無效，並在隨後的請求中檢測到此api配置了外掛程式。
但是，kong-b 節點還沒有執行資料庫同步更新快取任務，本地快取的api資訊並沒有配置外掛程式，直到 kong-b 節點執行資料庫同步操作之後，api新增外掛程式的功能才會生效。
結論：所有crud操作都會觸發快取失效。建立（post，put）將使快取的資料庫未命中失效，更新/刪除（patch，delete）將使快取的資料庫命中無效。
可以在kong配置檔案中配置3個屬性，其中最重要的乙個屬性是db_update_frequency，它決定了kong節點在效能與一致性之間的權衡。
kong 已經提供了預設的配置，為了讓你權衡集群效能和資料一致性兩個方面，避免意外的結果。你可以按照下面的配置步驟，改變配置的值，從而確保效能和資料一致性能夠被接受。
該配置決定 kong 節點從資料庫拉取快取無效事件，同步任務執行的頻率。乙個更小的值意味著同步任務將會更頻繁的執行，kong 節點的快取資料將保持和資料庫更強的一致性。乙個更大的值，意味著你的 kong 節點花更少的時間去處理同步任務，從而更加將更多資源集中去處理請求。
note：變更將會在db_update_frequency 秒後在整個集群節點中生效。
如果你的資料庫也是集群的並且最終一致性的（比如：cassandra），你必須配置該值。它將確保db_update_propagation秒後，資料庫節點間的變化在整個資料庫集群中所有節點生效。當配置了該值，kong 節點從同步任務中接收無效事件，清除本地快取將會延遲 db_update_propagation 秒。
如果乙個 kong 節點連線到最終一致性資料庫上，且沒有延遲事件需要處理，它可能會清除快取，然後把沒有更新的值再次快取起來。（因為這個改變還沒有傳播到資料庫集群的每乙個節點，注釋：資料庫一致性還沒有在資料庫集群中達到一致，此時kong快取到期了，但是沒有更新到變化事件，此時會把沒有更新的值再次快取起來，導致kong也出現不一致，即便kong執行了同步任務。）。
你應該配置該值，通過評估資料庫集**生變更後，最終達到一致性所需要的時間。（確保資料庫一致之後，才去執行 kong 同步任務處理變更事件，從而達到kong 資料一致性）
note：當配置了該配置項，資料變更傳播到 kong 集群的最大時間是 db_update_frequency + db_update_propagation 秒。
該配置項的時間（單位秒）是 kong 快取資料庫實體的時間（包括快取命中或者穿透），該存活時間是一種保護措施，以防 kong 節點漏掉處理快取無效事件，避免舊資料長時間沒有被清理。當快取生存時間到了，快取值將會被清理掉，下一次將會從資料庫讀取資料並再次快取起來。
如果使用 cassandra 作為 kong 的資料庫，你必須配置 db_update_propagation 為乙個非零值。由於 cassandra 本身是最終一致性資料庫，這將確保 kong 節點不會過早地使本地快取失效，僅僅當再次獲取到乙個不是最新值的時候。如果你使用了 cassandra 但你沒有配置該值時，kong 將會輸出一條警告日誌。
此外，你可以配置 cassandra_consistency 的值為：比如 quorum 或者 local_quorum，確保被kong 快取的值是資料庫中最新的。
由於某些原因，你希望通過 kong 檢視快取的值，或者手動清理快取（當快取被命中或者丟失），你可以通過使用 admin api /cache 介面進行管理。
檢視快取值-inspect a cached value
endpoint
get /cache/
response
返回值當 key 被有效快取：
...否則：
注意：檢索由kong快取的每個實體的cache_key目前是乙個未公開的過程。 admin api的未來版本將使此過程更加簡單。
清除快取值-purge a cached value
清除節點快取-purge a node's cache
注意：請謹慎在生產執行節點上使用此介面。如果節點接收到大量流量，同時清除其快取將觸發對資料庫的許多請求，並可能導致db請求堆積現象。
在kong v0.11版本去除了cluster這個命令和api的管理，我也是吭哧吭哧花了好長時間找到了如下珍貴的文件（upgrade to 0.11.x這一節）：
zhoujie
出處：
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