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
Java代码
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; 

  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
Java代码
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; 

  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。