memcached,jcs,jdbc直接访问之 优劣比较

使用memcached作为orm缓存实现已经有一段时间了，
今天写了一段测试代码，想看看缓存对系统性能到底有多大提升，结果出乎意料。

测试方法 getById(String id),根据记录id从数据库中查出对象。

1. jdbc版本实现：直接用jdbc执行select方法，代码大致如下

PreparedStatementpst=null;
ResultSetset=null;

sql="select"+TABLECOLUMN+"from"+TABLENAME+"where"
+IDCOLUMN+"='"+id+"'";
pst=con.prepareStatement(sql);
set=pst.executeQuery();
BizObjectb=helpSetValue(set);//从set到orm业务对象数据拷贝
returnb;

		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); //从set到orm业务对象数据拷贝
			return b;

2.memcached实现，使用whalin客户端实现

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

BizObjecto=(BizObject)mcc.get(mccid);
if(o==null){
o=loadObject(id);//调用jdbc查询，并set到memcachedserver
}
returno;

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

具体测试就是循环调用 getById方法 取出指定id,测试结果如下：
执行10次：
jdbc耗时：haoshi 31毫秒
memcached耗时：haoshi 109毫秒
执行100次：
jdbc耗时：haoshi 188毫秒
memcached耗时：haoshi 406毫秒
执行1000次：
jdbc耗时：haoshi 1579毫秒
memcached耗时：haoshi 2435毫秒，

memcache和oracle11g都安装在同一IBMx3650服务器上，
测试结果是在另外一台客户机上运行得到的。
改用jcs本地缓存后,测试1000次循环只需要94毫秒。

oracle和memcached在同一台服务器上（生产机），网络状况应该都一样，排除这个差别，
memcached性能表现竟然比直接jdbc访问要差,
由此可见，由于memcached的网络访问方式所限，无法达到很高的响应速度，
使用memcached只能分担数据库压力，对系统性能的改善主要体现在提高系统可伸缩性，而不是提高绝对速度。

而是用本地jvm缓存能极大提高响应速度，但是由于集群支持问题，扩展性有限。

综述，在系统规模不是很大，没有用到集群，memcached占用内存几十兆的情况下，也就是普通的企业应用环境，
memcached并不能很好的发挥其优势，可以考虑用普通的jvm缓存，如jcs等，在系统性能，部署复杂性等方面都较理想。