robbin的自言自语

缓存是有很多层次的，有web server前端缓存，有动态页面静态化，有页面片断缓存，有查询缓存，也有对象缓存。不同层面的缓存适用于不同的应用场景，作用也各自不同，如果可以，你全部一起用上，他们不矛盾，但这个话题比较大，现在不展开谈。

针对OLTP类型的web应用，只要代码写的质量没有问题，最终的性能瓶颈毫无疑问还是数据库查询。应用服务器层面可以水平扩展，但是数据库是单点的，很难水平扩展，所以如何有效降低数据库查询频率，减轻数据库压力，是web应用性能问题的根源。

以上所有的缓存方式都可以直接或者间接的降低数据库访问，但缓存是有应用场景的，虽然新闻网站非常适合使用动态页面静态化技术，但是例如电子商务网站就不适合动态页面静态化，而页面缓存和查询缓存可以使用的场景也不多。但是对象缓存是所有缓存技术当中适用场景最广泛的，任何OLTP应用，即使实时性要求很高，你也可以使用对象缓存，而且好的ORM实现，对象缓存是完全透明的，不需要你的程序代码进行硬编码。

用不用对象缓存，怎么用对象缓存，不是一个调优的技巧问题，而是整个应用的架构问题。在你开发一个应用之前，你就要想清楚，这个应用最终的场景是什么？会有多大的用户量和数据量。你将采用什么方式来架构这个应用：

OK，也许你偏爱SQL，那么你选择iBATIS，数据库设计当中大表有很多冗余字段，会尽量消除大表之间的关联关系，最终用户量和访问量很高以后，你会选择使用Oracle，雇佣资深的DBA，进行数据库调优和SQL调优，这是大多数公司走的路。

但是我告诉你，你还有另外一条路可以走。你可以选择ORM(不见得一定是Hibernate)，数据库设计当中避免出现大表，比较多的表关联关系，通过ORM以对象化方式操作。当用户量和访问量很高以后，除了数据库端本身的优化，你还有对象缓存这条途径。对象缓存是怎样提高性能的呢？随便举个例子：

论坛的列表页面，需要显示topic的分页列表，topic作者的名字，topic最后回复帖子的作者，如果是iBATIS，你准备怎么做？

select ... from topic left join user left join post .....

你需要通过join user表来取得topic作者的名字，然后你还需要join post表取得最后回复的帖子，post再join user表取得最后回贴作者名字。

也许你说，我可以设计表冗余，在topic里面增加username，在post里面增加username，所以通过大表冗余字段，消除了复杂的表关联：

select ... from topic left join post...

OK，且不说冗余字段的维护问题，现在仍然是两张大表的关联查询。然后让我们看看ORM怎么做？

select * from topic where ... --分页条件

就这么一条SQL搞定，比上面的关联查询对数据库的压力小多了。

也许你说，不对阿，作者信息呢？回贴作者信息呢？这些难道不会发送SQL吗？如果发送SQL，这不就是臭名昭著的n+1条问题吗？

你说的对，最坏情况下，会有很多条SQL：

select * from user where id = topic_id...;
....
select * from user where id = topic_id...;

select * from post where id = last_topic_id...;
....
select * from post where id = last_topic_id...;

select * from user where id = post_id...;
....
select * from user where id = post_id...;

事实上何止n+1，根本就是3n+1条SQL了。那你怎么还说ORM性能高呢？

因为对象缓存在起作用，你可以观察到后面的3n条SQL语句全部都是基于主键的单表查询，这3n条语句在理想状况下(比较繁忙的web网站)，全部都可以命中缓存。所以事实上只有一条SQL，就是：

select * from topic where ...--分页条件

这条单表的条件查询和iBATIS通过字段冗余简化过后的大表关联查询相比，当数据量大到一定程度以后(十几万条)，查询的速度会差至少一个数量级，而且对数据库的压力很小，这就是对象缓存的真正威力！

更进一步分析，使用ORM，我们不考虑缓存的情况，那么就是3n+1条SQL。但是这3n+1条SQL的执行速度一定比iBATIS的大表关联查询慢吗？不一定！因为使用ORM的情况下，第一条SQL是单表的条件查询，在有索引的情况下，速度很快，后面的3n条SQL都是单表的主键查询，在繁忙的数据库系统当中，3n条SQL几乎可以全部命中数据库的data buffer。但是使用iBATIS的大表关联查询，很可能会造成全表扫描，这样性能是非常差的。

所以结论就是：即使不使用对象缓存，ORM的n+1条SQL性能仍然很有可能超过iBATIS的大表关联查询，而且对数据库造成的压力要小很多。这个结论貌似令人难以置信，但经过我的实践证明，就是事实。前提是数据量和访问量都要比较大，否则看不出来这种效果

还是拿上面这个例子的应用场景来说，由于JavaEye网站用RoR的ActiveRecord，所以这个场景事实上就会发送3n+1条SQL语句。我从log里面看到这密密麻麻的SQL，着实非常担忧性能，所以尝试使用了find的:include选项去eager fetch，迫使ActiveRecord发送单条复杂的关联查询。但非常不幸的是，在网站服务器的production.log里面经过前后对比，发现使用:include以后，单条复杂关联查询耗时更多，数据库压力更大。

在使用memcached之后，比3n+1条的性能进一步明显提升。所以性能对比就是这样的：

ORM + Cache > ORM n+1 > iBATIS 关联查询

那为什么应用Cache可以进一步提高性能，是因为访问Cache的开销比访问数据库小的得多造成的。

应用程序根据主键key去Cache Server取value，是非常简单的算法，开销极小。
而发送一条主键查询的SQL到数据库，要经过非常复杂的过程，有SQL的解析，执行计划的优化，占位符参数的代入，只读事务的保护和隔离等等，最终虽然也命中了数据库的data buffer，但是开销确实很大。

BerkeleyDB就是一个极好的证明，它号称其查询速度是Oracle的1000倍，不是因为它做的比Oracle牛，而是因为它本质上就是一个大Cache，查询没有额外的开销。

select a.*,b.* from A,B where A.id=B.AID ---关联查询
select * from A  & select * form B where AID=? --n+1

<cacheModel id="B-cache" type="OSCACHE">
<flushInterval hours="24"/>
</cacheModel>
<statement id="getB" cacheModel="B-cache">
select * from B where AID = ?
</statement>