memcached,jcs,jdbc直接訪問之 優劣比較

使用memcached作爲orm緩存實現已經有一段時間了，
今天寫了一段測試代碼，想看看緩存對系統性能到底有多大提升，結果出乎意料。

測試方法 getById(String id),根據記錄id從數據庫中查出對象。

1. jdbc版本實現：直接用jdbc執行select方法，代碼大致如下

PreparedStatement pst = null;
ResultSet set = null;

    sql = "select " + TABLECOLUMN + " from " + TABLENAME + " where "
            + IDCOLUMN + " = '"+id+"'";
    pst = con.prepareStatement(sql);
    set = pst.executeQuery();
    BizObject b = helpSetValue(set); //從set到orm業務對象數據拷貝
    return b;

		PreparedStatement pst = null;
		ResultSet set = null;
		
			sql = "select " + TABLECOLUMN + " from " + TABLENAME + " where "
					+ IDCOLUMN + " = '"+id+"'";
			pst = con.prepareStatement(sql);
			set = pst.executeQuery();
			BizObject b = helpSetValue(set); //從set到orm業務對象數據拷貝
			return b;

2.memcached實現，使用whalin客戶端實現

mcc.setCompressEnable( true );
mcc.setCompressThreshold( 64 * 1024 );

BizObject o = (BizObject)mcc.get(mccid);
if (o==null){
    o = loadObject(id); //調用jdbc查詢，並set到memcached server
}
return o;

		mcc.setCompressEnable( true );
		mcc.setCompressThreshold( 64 * 1024 );
		
		BizObject o = (BizObject)mcc.get(mccid);
		if (o==null){
			o = loadObject(id); //調用jdbc查詢，並set到memcached server			
		}
		return o;

具體測試就是循環調用 getById方法 取出指定id,測試結果如下：
執行10次：
jdbc耗時：haoshi 31毫秒
memcached耗時：haoshi 109毫秒
執行100次：
jdbc耗時：haoshi 188毫秒
memcached耗時：haoshi 406毫秒
執行1000次：
jdbc耗時：haoshi 1579毫秒
memcached耗時：haoshi 2435毫秒，

memcache和oracle11g都安裝在同一IBMx3650服務器上，
測試結果是在另外一臺客戶機上運行得到的。
改用jcs本地緩存後,測試1000次循環只需要94毫秒。

oracle和memcached在同一臺服務器上（生產機），網絡狀況應該都一樣，排除這個差別，
memcached性能表現竟然比直接jdbc訪問要差,
由此可見，由於memcached的網絡訪問方式所限，無法達到很高的響應速度，
使用memcached只能分擔數據庫壓力，對系統性能的改善主要體現在提高系統可伸縮性，而不是提高絕對速度。

而是用本地jvm緩存能極大提高響應速度，但是由於集羣支持問題，擴展性有限。

綜述，在系統規模不是很大，沒有用到集羣，memcached佔用內存幾十兆的情況下，也就是普通的企業應用環境，
memcached並不能很好的發揮其優勢，可以考慮用普通的jvm緩存，如jcs等，在系統性能，部署複雜性等方面都較理想。