集群结构是现场应用程序开发中常用的数据存储系统类型之一。集群结构分为集中集群结构和分散集群结构。无论哪一种在现场应用程序开发中都很难实现，接下来我们将分析数据存储中使用集群结构的困难。

一、集中集群

在数据存储的集群架构中，将部署两台或两台以上的机器，以改善数据读写操作。在集群架构中，机器分为主要设备和主要从事者，一般是主要设备或主要从事者。在现场应用程序开发中实现集群架构的困难是：

1、主机将数据复制给备机

在一主多从或一主多备的集中集群架构中，主机需要将数据复制到多个从机或备机。大量的复制通道必然会给主机造成一定的读写压力。而且，由于数据复制的延迟，多个从机或备机之间可能会出现数据不一致的问题。在开发直播应用程序时，还需要确保数据的一致性

2、备机检测主机状态

在集中集群结构中，多台从机或备机需要检测主机的状态，但不同从机或备机对主机的检测结果可能不同，会影响主备更换的效率。

3、确定新主机

当直播app开发的主机出现故障时，需要将从机或备机升级为主机。然而，由于集中集群架构中存在多个从机或备机，选择成为一个大问题。

二、分散集群

多台机器也将用于分散集群架构，但每台机器都将发挥其读写价值。在现场应用程序开发中使用分散集群架构可以提高资源利用率。实现分散集群架构的困难集中在哪些方面？

1、均衡性

在开发直播应用程序时，需要确保分散集群中每台机器分配的数据数量相对均衡，以提高数据存储系统的可用性。

2、容错性

当分散集群架构中的一台机器出现故障时，应及时将分配到机器上的数据均衡分配给其他机器，以减少故障对直播应用程序开发客户端的影响。

3、可伸缩性

随着数据量的不断增加，系统存储容量也需要不断扩大。在开发现场应用程序时，需要实现新机器添加后部分数据的自动迁移，并确保扩展后整体架构的平衡。

通过以上分析可以看出，集中集群结构与分散集群结构仍存在一定差异。在现场应用程序开发中，我们需要根据实际开发情况选择合适的集群结构，以确保系统能够提供更好的数据存储服务。