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@@ -93,7 +93,7 @@ TDengine通过查询函数向用户提供毫秒级的数据获取能力。直接
 
 TDengine分配固定大小的内存空间作为缓存空间，缓存空间可根据应用的需求和硬件资源配置。通过适当的设置缓存空间，TDengine可以提供极高性能的写入和查询的支持。TDengine中每个虚拟节点（virtual node）创建时分配独立的缓存池。每个虚拟节点管理自己的缓存池，不同虚拟节点间不共享缓存池。每个虚拟节点内部所属的全部表共享该虚拟节点的缓存池。
 
-一个缓存池了有很多个缓存块，缓存的大小由缓存块的个数以及缓存块的大小决定。参数cacheBlockSize决定每个缓存块的大小，参数cacheNumOfBlocks决定每个虚拟节点可用缓存块数量。因此单个虚拟节点总缓存开销为cacheBlockSize x cacheNumOfBlocks。参数numOfBlocksPerMeter决定每张表可用缓存块的数量，TDengine要求每张表至少有2个缓存块可供使用，因此cacheNumOfBlocks的数值不应该小于虚拟节点中所包含的表数量的两倍，即cacheNumOfBlocks ≤ sessionsPerVnode x 2。一般情况下cacheBlockSize可以不用调整，使用系统默认值即可，缓存块需要存储至少几十条记录才能确保TDengine更有效率地进行数据写入。
+TDengine将内存池按块划分进行管理，数据在内存块里按照列式存储。一个vnode的内存池是在vnode创建时按块分配好的，而且每个内存块按照先进先出的原则进行管理。一张表所需要的内存块是从vnode的内存池中进行分配的，块的大小由系统配置参数cache决定。每张表最大内存块的数目由配置参数tblocks决定，每张表平均的内存块的个数由配置参数ablocks决定。因此对于一个vnode, 总的内存大小为: cache*ablocks*tables。内存块参数cache不宜过小，一个cache block需要能存储至少几十条以上记录，才会有效率。参数ablocks最小为2，保证每张表平均至少能分配两个内存块。
 
 你可以通过函数last_row快速获取一张表或一张超级表的最后一条记录，这样很便于在大屏显示各设备的实时状态或采集值。例如：