# 将数据加载到缓存中

Alluxio 提供了两种将数据加载到其缓存中的主要方法：首次读取时被动缓存和主动预加载。了解这些方法有助于您优化数据访问模式并确保应用程序的高性能。

## 被动缓存：首次读取时缓存

被动缓存是数据进入 Alluxio 缓存的默认且最常见的方式。该过程简单且自动：

1. 应用程序请求通过 Alluxio 读取文件。
2. Alluxio 检查该文件的数据是否已在其缓存中。
3. 如果数据未被缓存（“缓存未命中”），Alluxio 会从底层文件系统 (UFS) 中检索数据。
4. 当数据从 UFS 流式传输到应用程序时，Alluxio 会同时将其写入指定工作节点上的缓存中。

后续对同一文件的读取将直接从 Alluxio 缓存中以内存速度提供，从而避免了访问速度较慢的 UFS。这种“读取时缓存”行为无需特殊配置即可开箱即用。

## 主动缓存：预加载数据

在某些情况下，您可能希望在应用程序需要数据*之前*将数据加载到缓存中。此过程称为预加载或缓存预热，非常适用于初始缓存未命中延迟不可接受的性能关键型工作负载。例如，您可以在开始机器学习训练作业之前预加载大型数据集，以确保训练过程从一开始就以最大速度运行。

Alluxio 的分布式加载功能使您可以有效地将数据从 UFS 加载到 Alluxio 集群中。加载操作分布在所有工作节点上，以最大限度地提高并行性和速度。对于高并发场景，分布式加载还可以利用[文件分段](/ee-ai-cn/ai-3.7/data-access/performance/file-reading.md#segmenting-large-files-across-multiple-workers)和[复制](/ee-ai-cn/ai-3.7/data-access/high-availability/multiple-replicas.md)来进一步优化集群中的数据分布和可用性。

### 使用 `job load` 命令

触​​发分布式加载的最常见方法是通过 `job load` 命令行界面 (CLI)。CLI 向 Alluxio Coordinator发送请求，然后Coordinator在工作节点之间协调加载操作。

```shell
bin/alluxio job load [flags] <path>
```

**示例：**

要将 UFS 中 `/data` 目录的内容加载到 Alluxio 中：

```shell
$ bin/alluxio job load /data
Progress for loading path '/data':
        Settings:       bandwidth: unlimited    verify: false
        Job State: SUCCEEDED
        Files Processed: 1000
        Bytes Loaded: 125.00MB
        Throughput: 2509.80KB/s
        Block load failure rate: 0.00%
        Files Failed: 0
```

有关标志和选项的完整列表，请参阅 `job load` [CLI 文档](/ee-ai-cn/ai-3.7/reference/user-cli.md#job-load)。

### 使用 REST API

您还可以通过 REST API 以编程方式启动分布式加载。这对于将缓存预加载集成到自动化工作流和数据管道中非常有用。

有关使用 REST 端点进行分布式加载的更多详细信息，请参阅 [API 参考](/ee-ai-cn/ai-3.7/reference/rest-api.md) 页面。

> 注意：历史加载任务列表会保留一段可配置的时间。默认情况下，仅显示过去七天的任务。可以使用 `alluxio.job.retention.time` 属性调整此保留时间。


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```
GET https://documentation.alluxio.io/ee-ai-cn/ai-3.7/cache/loading-data-into-the-cache.md?ask=<question>
```

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