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huili 2020-11-11 16:35:42 +08:00 committed by GitHub
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@ -221,7 +221,7 @@ TDengine采用时间驱动缓存管理策略First-In-First-OutFIFO
TDengine通过查询函数向用户提供毫秒级的数据获取能力。直接将最近到达的数据保存在缓存中可以更加快速地响应用户针对最近一条或一批数据的查询分析整体上提供更快的数据库查询响应能力。从这个意义上来说**可通过设置合适的配置参数将TDengine作为数据缓存来使用而不需要再部署Redis或其他额外的缓存系统**可有效地简化系统架构降低运维的成本。需要注意的是TDengine重启以后系统的缓存将被清空之前缓存的数据均会被批量写入磁盘缓存的数据将不会像专门的Key-value缓存系统再将之前缓存的数据重新加载到缓存中。
每个vnode有自己独立的内存而且由多个固定大小的内存块组成不同vnode之间完全隔离。数据写入时类似于日志的写法数据被顺序追加写入内存但每个vnode维护有自己的skip list便于迅速查找。当一以上的内存块写满时启动落盘操作而且后续写的操作在新的内存块进行。这样一个vnode里有一内存块是保留有最近的数据的以达到缓存、快速查找的目的。一个vnode的内存块的个数由配置参数blocks决定内存块的大小由配置参数cache决定。
每个vnode有自己独立的内存而且由多个固定大小的内存块组成不同vnode之间完全隔离。数据写入时类似于日志的写法数据被顺序追加写入内存但每个vnode维护有自己的skip list便于迅速查找。当三分之一以上的内存块写满时启动落盘操作而且后续写的操作在新的内存块进行。这样一个vnode里有三分之一内存块是保留有最近的数据的以达到缓存、快速查找的目的。一个vnode的内存块的个数由配置参数blocks决定内存块的大小由配置参数cache决定。
### 持久化存储
TDengine采用数据驱动的方式让缓存中的数据写入硬盘进行持久化存储。当vnode中缓存的数据达到一定规模时为了不阻塞后续数据的写入TDengine也会拉起落盘线程将缓存的数据写入持久化存储。TDengine在数据落盘时会打开新的数据库日志文件在落盘成功后则会删除老的数据库日志文件避免日志文件无限制的增长。