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为什么ORM性能比iBATIS好?

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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? Sql代码 select ... from topic left join user left join post ..... 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: Sql代码 select ... from topic left join post... 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? Sql代码 select * from topic where ... --分页条件 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: Sql代码 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...; 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: Sql代码 select * from topic where ...--分页条件 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。
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