对于缓存和数据本身，维护缓存一致性共有以下几种方式：

• 先删缓存，再更新数据库数据
  • 此时可能会出现更新还未完成的情况，此时
• 先更新数据库，再更新缓存
  • 当更新数据库后，若缓存未更新，可能会读到旧数据

为什么是删除缓存，而不是更新缓存？

如果数据库更新了一千次，那缓存也需要更新对应的次数，但是在这个时间段内，并不会有这么多次读取该缓存，因此我们选择更新而不是缓存。等到需要访问数据时，去添加缓存。

也可以为缓存设置过期时间

客户端缓存

在客户端缓存每个device对应的partitionGroup的leader，减少集群节点内部的转发次数

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客户端缓存相关的文档

Map<设备全路径, Endpoint>

客户端缓存不需要保证一致性，因为无法客户端缓存不需要保证一致性，因为而且每次缓存失效后都去访问client清缓存，会产生client数目次RTT，而且需要服务端维护所有连接的client信息。对于客户端缓存的不一致，是可以被容忍的，每个客户端即使缓存中保存的EndPoint是旧数据，可以通过一次RTT转发至正确的节点上，后面通过TSStatus中返回新的EndPoint对客户端缓存进行更新。

数据分区表缓存

• 数据分区表缓存在每个Datanode，用于缓存保存时间分片的物理节点。数据分区表缓存在查询和写入过程中都需要用到，若无缓存，则需要向ConfigNode请求对应数据分区表项。

• 数据结构

  • Map<存储组, Map<设备组, Map<时间段,

List<VSG 共识组>>>>

• Map<VSG 共识组, List<物理节点>>

• 更新方式

  • 实时负载均衡：某节点上压力过大，需要进行设备组的迁移

• 构建DataPartitionrRequest向ConfigNode申请数据分区表项，通过一次rpc（confignode不需要同步）

• 删除存储组（缓存失效）

负载均衡（缓存失效）

• • List<Leader>>>>

  • 使用LRU缓存
  • 给定配置项 DATA_PARTITION_CACHE_MEMORY，控制缓存大小
• 使用方式
  • 在所有insert操作和查询操作时使用该缓存

• 更新方式

  • 所有需要调用lookupDataRegions接口向ConfigNode获取数据分区信息的操作，在查询完成后，新增缓存项
    • 所有insert操作（insertRow，insertRows，insertTablet，insertMultiTablets，insertRowsOfOneDevice）
    • 所有查询语句（executeQueryStatement）
  • 根据TSStatus中的EndPoint，更新缓存项
  • 删除存储组：需要清所有节点上的该存储组的数据分区缓存，删除某个存储组的所有缓存
    • 在DataNode删除本地数据之前，删除cache中的缓存

  • 实时负载均衡：某节点上压力过大，需要进行设备组的迁移

    • todo

元数据分区表缓存

• 元数据分区表存在于每个Datanode中，在写入或查询时，本地元数据缓存miss时，需要向MManager请求元数据，此时需要元数据分区表定位元数据所在的MManager位置。

• 数据结构

• Map<存储组, Map<设备组, MManager共识组>>

• Map<MManager共识组, List<物理节点>>

• 更新方式

  • 创建时间序列

  • 迁移设备组的元数据到其他MManager共识组

• 构建MetaDataPartitionRequest向ConfigNode申请元数据分区表项，通过一次rpc得到对应的分区表项

• 删除存储组（缓存失效）

• 元数据负载均衡

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