diff --git a/docs/zh/data_source/data_cache.md b/docs/zh/data_source/data_cache.md index 1c2284276a402..7e4e72eb4bd90 100644 --- a/docs/zh/data_source/data_cache.md +++ b/docs/zh/data_source/data_cache.md @@ -40,16 +40,16 @@ StarRocks 以 BE 节点的内存和磁盘作为缓存的存储介质,支持全 ## 缓存淘汰机制 -在 Data Cache 中,支持内存和磁盘的两级缓存,用户也可以根据实际需要配置全内存或者全磁盘的一级缓存。 +Data Cache 支持内存和磁盘的两级缓存。您也可以根据实际需要配置全内存或者全磁盘的一级缓存。 当使用内存+磁盘的两级缓存时: - 优先从内存读取数据,如果在内存中没有找到再从磁盘上读取。从磁盘上读取的数据,会尝试加载到内存中。 - 从内存中淘汰的数据,会尝试写入磁盘;从磁盘上淘汰的数据,会被废弃。 -内存和磁盘分别按照自己的淘汰策略进行数据淘汰。StarRocks Data Cache当前支持[LRU](https://baike.baidu.com/item/LRU/1269842) (least recently used)和SLRU(Segmented LRU) 策略来缓存和淘汰数据,默认使用SLRU淘汰策略。 +内存和磁盘分别按照自己的淘汰策略进行数据淘汰。StarRocks Data Cache当前支持 [LRU](https://baike.baidu.com/item/LRU/1269842) (least recently used) 和 SLRU(Segmented LRU)策略来缓存和淘汰数据,默认使用 SLRU 淘汰策略。 -当使用SLRU策略时,缓存空间会被分成淘汰段和保护段,两个段都是普通的LRU。数据第一次被访问时,进入淘汰段,只有处于淘汰段的数据再次被访问时才会进入保护段。保护段的数据如果被淘汰将再次进入淘汰段,而淘汰段的数据被淘汰时则会被移出缓存。和LRU相比,SLRU能够更好的抵御突发的稀疏流量,避免保护段的数据不会被只访问过一次的元素直接淘汰。 +当使用 SLRU 策略时,缓存空间会被分成淘汰段和保护段,两段都均采用 LRU 策略。数据第一次被访问时,进入淘汰段。处于淘汰段的数据只有再次被访问时才会进入保护段。保护段的数据如果被淘汰将再次进入淘汰段,而淘汰段的数据被淘汰时则会被移出缓存。和 LRU 相比,SLRU 能够更好的抵御突发的稀疏流量,避免保护段的数据不会被只访问过一次的元素直接淘汰。 ## 开启 Data Cache @@ -118,7 +118,7 @@ Data Cache 支持以同步或异步的方式进行缓存填充。 ## 查看 Data Cache 命中情况 -您可以在 query profile 里观测当前 query 的 cache 命中情况。观测下述三个指标查看 Data Cache 的命中情况: +您可以在 Query Profile 里观测当前查询的 Cache 命中情况。观测下述三个指标查看 Data Cache 的命中情况: - `DataCacheReadBytes`:从内存和磁盘中读取的数据量。 - `DataCacheWriteBytes`:从外部存储系统加载到内存和磁盘的数据量。 @@ -152,7 +152,7 @@ Data Cache 支持以同步或异步的方式进行缓存填充。 - __MIN_OF_BytesRead: 0.00 ``` -示例二:StarRocks 从 data cache 读取了 46.08 GB 数据,从外部存储系统直接读取的数据量为 0,即代表 data cache 完全命中。 +示例二:StarRocks 从 Data Cache 读取了 46.08 GB 数据,从外部存储系统直接读取的数据量为 0,即代表 Data Cache 完全命中。 ```Plain Table: lineitem