dataroaring commented on code in PR #2745:
URL: https://github.com/apache/doris-website/pull/2745#discussion_r2272696385
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i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/compute-storage-decoupled/file-cache-rw-compute-group-best-practice.md:
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@@ -0,0 +1,175 @@
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+{
+ "title": "读写分离场景下缓存优化最佳实践",
+ "language": "zh-CN"
+}
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+
+在使用 Apache Doris 的存算分离架构时，特别是部署了多个计算组（Compute Group）来实现读写分离的场景下，查询性能高度依赖于 File
Cache 的命中率。当只读计算组（Read-Only Compute Group）的缓存未命中（Cache
Miss）时，需要从远端对象存储拉取数据，会导致查询延迟（Query Latency）显著增加。
+
+本文档旨在详细阐述如何通过缓存预热及相关配置，有效减少因 **Compaction** 和 **数据导入（Data
Ingestion）**以及**Schema Change等**常见场景引起的缓存未命中问题，从而保障只读集群的查询性能稳定性。
+
+## 核心问题：新数据版本（Rowset）引发的缓存失效
+
+在 Doris 中，无论是后台的 Compaction / Schema Change 还是前台的数据导入，都会生成新的数据文件集合（Rowset）。这些新
Rowset 在负责写入的计算组（Write-Only Compute Group）的节点上，其数据会默认被写入本地的 File Cache
中，因此该计算组的查询性能不受影响。
+
+然而，对于只读计算组而言，当它同步到元数据并感知到这些新 Rowset 的存在时，其本地缓存中并没有这些新数据。此时若有查询需要访问这些新
Rowset，就会触发缓存未命中，导致性能下降。
+
+为了解决这一问题，核心思路是：**让数据在被查询之前，提前或智能地加载到只读计算组的缓存中。**
+
+## 一、 缓存预热机制概览
+
+缓存预热（Cache Warm-up）是主动将远端存储中的数据加载到 BE 节点的 File Cache 中的过程。Doris 提供以下三种主要的预热方式：
+
+### 1. 主动增量预热 (推荐)
+
+这是一种更为智能和自动化的机制。它通过在写入计算组和只读计算组之间建立预热关系，当写入/Compaction 等事件产生新 Rowset
时，会主动通知并触发关联的只读计算组进行异步的缓存预热。
+
+**适用场景：**
+
+- 读写分离架构下的核心解决方案，能系统性地解决 Compaction 和数据导入带来的缓存问题。
+- 对数据一致性和查询性能稳定性要求高的场景。
+
+> **[文档链接]**：关于如何配置和使用主动增量预热的详细信息，请参考官方文档 **[FileCache主动增量预热]()**。
+
+### 2. 只读计算组自动预热
+
+这是一种轻量级的自动预热策略。通过在**只读计算组**的 BE 节点上开启配置，使其在感知到新 Rowset 时，自动触发一个异步的预热任务。
+
+**适用场景：**
+
+- 配置简单，作为主动增量预热的替代方案或补充。
+- 对系统配置复杂度要求较低的场景。
+
+**核心配置：** 在只读计算组的 `be.conf` 中设置：
+
+```sql
+enable_warmup_immediately_on_new_rowset = true
+```
+
+### 3. 手工预热
Review Comment:
这里感觉可以不提手工预热，因为实际没法用。
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