开篇引入
早年，我负责一个分布式高并发项目，类似于“双11”活动的规模，需要在极短的时间内处理海量的高并发数据。当时，我们主要采用的技术栈是PHP + MySQL，通过MVC架构在后端（服务器）生成前端HTML代码，然后提交给浏览器展示。ASP.NET和JSP的开发也大多采用这种模式。许多开发者认为这种做法是无可厚非的，但实际上，它对服务器资源的消耗极大，资源利用率非常低。
在这个过程中，大量的计算资源被消耗在不断重复的对象创建（内存分配）和销毁上，而这些分配和销毁操作本身就非常耗时。同时，频繁的数据库操作也是资源消耗的一个大头。如今，开发者似乎忽略了new操作带来的开销，随意地使用new，认为现代机器内存大、多核CPU处理能力强，加上固态硬盘读写速度快，便不再有太多担忧。但真的是这样吗？今天，我想针对这一现象，分享我的观点和解决策略，探讨如何在低开销的前提下最大化服务器性能。
理解业务对象的生命周期

在项目刚开始的时候，程序员们主要就是忙着完成任务和功能，这样在项目初期或者成长期的时候，性能问题不会太明显。但是，一旦项目进入成熟期，客户数量猛增，大量的业务操作会让服务器压力山大，系统可能会瘫痪。这时候，就得花钱增加硬件，比如多加几台服务器。但是，因为业务模式的限制，你可能会陷入一个无休止的循环，不停地打补丁修bug。即便这样，服务器的压力还是不会减轻（特别是在数据服务器上）。可能有人会说，那就加个缓存机制吧，比如加强数据库的缓存，或者增加对象和查询缓存（比如用Redis）。这个主意听起来不错，但实际操作起来会很头疼，经历过这个过程的程序员肯定深有体会。

用缓存当然是个好办法，但关键是要在开发阶段就开始考虑这个问题。如果到了开发后期才想起来加缓存机制，那就得要么打补丁，要么重构代码，不管哪种方式都很痛苦。

理念

咱们先聊聊我的小秘诀，想要让系统跑得飞快，就得用空间来换时间。咱们得用对象缓存来减少对数据库的依赖，这样就能少跑数据库，少创建对象，还能减少对象间的复杂关系。要做到这些，就得设计出合适对象类型。
顺便说一句，如果咱们有台超级电脑，它有无限的处理能力，内存多到用不完，永远都不会断电，保证永远不会宕机，数据也不会丢失，简直就是完美的服务器。那我得问一句，咱们还需要数据库吗？数据库还重要吗？其实数据库就是个存储东西的地方，需要的时候能找回来就行。说到底，处理数据只需要CPU和内存就够了。当然了，这种完美的服务器是不存在的，但我想说的是，别太依赖数据库（存储介质），真正构建虚拟（镜像）世界的核心是对象。
来，看这张图：

这是三层结构——最基本的系统分层结构，其中表示层和数据层均配备了缓存机制。在此，我将不深入探讨这两层。在系统中，最为核心的部分是业务层，它也是相对难以处理的。接下来，我将重点阐述业务层设计缓存机制的基本理念。

业务层的设计开发时的注意事
1.编程语言的选择
建议优先选择混合式强类型面向对象的编程语言，如Java、C#、C++，而非脚本类解释型过程化语言，例如PHP、Python、Ruby、JavaScript。若因特定需求选择了后者，最好能与一种强类型语言搭配使用，以作补充。
跨进程缓存操作涉及序列化与反序列化过程（例如文本结构与JSON对象之间的转换），这会带来性能开销。我不排斥序列化和反序列化的应用，但使用进程缓存(本地缓存 )会优先考虑。
2.关于数据表的结构设计
在数据表设计的七大原则中，结构单一原则，亦可理解为功能单一原则或原子原则。我们通常会将一行数据直接转换为一个对象进行处理，目的是为了降低对象结构的复杂性。避免设计包含多个功能的大型数据表，因为这虽然在初期看似方便，但一旦需求变更，问题就会接踵而至。在查询记录集时，应尽量采用单表查询，避免使用联表查询来加载对象。这是因为当考虑缓存时，字段数据的冗余和对象变更的唯一性问题会变得尤为重要（如果查询仅用于生成报表，直接将记录集提供给前端，中间不经过业务层转换为对象，则联表查询是可行的）。原因将在后文解释。
3.对象结构设计
在实际开发中，我们常常采用一种通用的架构模式，如MVC或Spring等。无论我们从数据库中检索出何种记录集，最终都需要将其转换为相应的对象，并构建成一个对象集合，以便提供给前端展示。面对一个简单的查询，为何不直接将记录集呈现给前端呢？这个问题是否曾引起过你的思考？可能许多程序员对对象的理解还不够深入。我的看法是：当我们需要修改数据，或者需要对数据进行可靠性验证时，构建一个对象来处理是必要的。如果仅仅是为了展示数据，实际上并不需要构建对象。构建对象的真正目的是为了更好地服务于数据本身（例如，在变更、验证或动态组合数据时）。数据库无法完成的任务，正是对象所要承担的。
当一个联表记录被转换成一个冗余对象时，例如，表a包含字段[a1,a2]，表b包含字段[b1,b2]，联表查询结果被加载为对象A-B[a1,a2,b1,b2]。如果需要对A-B对象或其中任一表进行验证和变更，那么缓存中的A或B该如何处理呢？我明白这可以通过某些方法来处理，但这种处理方式很可能会破坏业务功能的完整性和唯一性（如果你还不太明白，随着实践的深入和体会的积累，你会逐渐理解的）。
4.同样是维护单一性原则，还有两个方面的考量

1: 将表a转换为A对象的过程被称为创建原子对象，它体现了功能的单一性和唯一性。在全局范围内，任何对A对象数据的变更都必须由A对象本身来处理。如果B对象或其他对象需要使用或操作A对象的数据，它们必须通过引用A对象来进行，不允许B对象绕过A对象直接对a表进行操作。虽然代码可以这样编写，但这样做可能会带来一些不良后果。然而，在实际应用中，我们可能需要实现B(B1,B2,A1)这样的效果。对此，有两种处理方法：组合方式B(B1,B2, A, get_A1-> A.A1)和继承方式B:A(B1,B2, B.A1)，通常优先考虑组合方式。

2: 此外，对象的单一性也是构建抽象层的基础条件。尽管大家可能都听说过抽象层这个术语，但很少有书籍具体讲解如何构建抽象层，通常只有理论上的描述。在继承方式中，A和B之间的原始逻辑关系就是一种抽象的实现。当需求发生变化时，通过继承方式重写或扩展功能可以改变对象的行为。抽象层的作用是在保持对象自身及对象间业务逻辑不变的前提下，改变特定对象的功能。其效果是在不修改源代码的情况下，通过扩展方式修改了某个功能的代码，而不是直接修改原有功能代码。同样，当数据表结构发生变化时，也应只进行新增操作，不修改现有结构，然后通过继承方式新增一个类。在业务中，对象之间的关联、引用、传递（方法中对象参数）以及使用，都应基于原子类型（抽象类型），除非主业务逻辑需求发生变更，否则你的修改通常不会影响整个业务逻辑（这种效果仅限于业务层，表示层及数据层在大多数情况下也需要做相应的调整）。其他层的代码变更处理将在后续讨论。

5.概括一下这一原则的核心
单一原则确保了对象的唯一性，避免了对象及其属性和功能的冗余。在任何时刻，这个对象都是独一无二的。一条记录对应一个对象，同时也对应一个唯一的缓存项。这个对象要么不存在（即为0），要么存在且唯一（即为1）。当其他对象引用这个对象时，它们都指向同一个唯一的对象。因此，当该对象发生变化时，所有引用它的对象也会同步更新，无需编写或考虑同步数据的代码。同样，对象内部的改变不会影响到其他对象。（例如：若我想改变自己，只有我自己愿意改变才行；别人无法强迫我改变。然而，若我要“消失”（即销毁或删除），我无法自行完成，需要他人介入。创建一个新对象也是如此，如果对象不存在，就无法自行产生。至于分布式部署，我们稍后再讨论其解释和实现方法。）另一个需要维护的观点是：销毁或创建对象需要外部“操作”，但这些功能仍然是对象自身的特性。因此，销毁或创建的实现代码必须编写在对象类型内部，但由外部调用执行（我拥有生存和消亡的特性，这些特性我自己不能控制，但别人可以让我的”消失”）。

6.层之间的数据交互的方式选择
无论是三层架构还是N层架构，核心在于确保各层的独立性和隔离性。分层的主要目的之一是为了促进分工协作，具体可以划分为：
物理层面的分工，例如UI设计师、服务端开发人员、SQL开发人员等，这部分分工相对直观。
思想层面的分工，例如在实现业务逻辑层时，开发人员无需关注其他层的实现细节；同样，在开发表示层时，也不会担忧业务逻辑层的实现是否会对上下文层造成影响。这就像同时用左手画方形和右手画圆形的感受一样；只有各自独立，互不干扰，才能专心完成工作；分层目的是为了保持业务逻辑的完整性，确保即使表示层和数据层发生变化，例如将webUI更改为windowsUI，数据库从mysql变更为mssql，业务层的代码也无需修改或仅需进行少量修改。
层间交互的基本原则：
在设计每一层时，应将其视为一个独立的系统。层与层之间通过预先定义的协议进行数据交互，仅依赖这些协议来实现各自的代码。这就像螺丝和螺母的关系，我们不关心它们的材质或外观，只关注孔径、直径和螺距是否匹配，以确保它们能够正确组合。层间的实现也遵循同样的逻辑，你无需了解我的内部实现细节，只要实现了我的接口协议，反之亦然，这样我们就可以无缝协作。
这种做法带来的好处是，一旦制定出产品功能说明书，各层的开发人员就可以并行开展工作。在完成各自的任务后，通过对接协议接口，整个系统便可以进行测试和验收。虽然这在实际开发中可能难以完全实现，但相较于传统的流水线作业，这种方法在效率、沟通成本和系统稳定性方面具有明显优势。

7.缓存策略的选择
在讨论缓存时，人们常常提及Redis和Memcached这两种服务端缓存组件，尤其是在Web服务开发中，似乎对服务器端缓存组件有着明显的偏好。然而，服务端缓存涉及跨进程的TCP连接，缓存对象需要进行序列化和反序列化操作（对于JSON或XML格式的存储对象，这一过程尤其耗时），频繁的访问可能会对服务器造成压力。相比之下，本地缓存或进程内缓存（如使用map结构）则显得更为迅速，因为它直接存储对象，无需任何中间转换，但其局限性在于无法跨进程共享对象。像PHP和Python这样的脚本语言，其指令执行速度快，并且通常采用多进程方式处理请求，但数据库往往无法跟上它的速度。因此，在这类语言的Web开发中，本地缓存并不常见，因为请求处理完成后，所有资源都会被销毁，下一次请求时又需要重新构建。在这种情况下，只能依赖跨进程的服务端缓存组件，这实属无奈之举。因此，需要一种支持本地缓存功能的语言介入；（每种语言都有其独特的优势和不足，关键在于如何合理利用）

上述讨论仅提供了结论而未深入解释原因。实际上，每个要点都足够撰写一篇详细的文章。对此感兴趣的读者可以查阅相关资料。

实例

我们先俯视看一下整体上的一个过程图，下面我们说一个实例并使用伪代码来实现
业务说明：
参与活动的用户，在通过审核后，将获得一些小礼物，例如入场券——尽管这并非关键。
表结构设计如下：
user: [id, name(用户名)]
user_address: [id, user_id(用户ID), address(地址), linkman(联系人)]
activity: [id, content_desc(活动内容), begin_time(开始时间), end_time(结束时间)]
user_to_active: {id, active_id(活动ID), user_id(用户ID), to_time(参与时间), is_pass(是否通过审核), address_id(地址ID)}
表结构设计已经涵盖了1:1、1:N以及N:N的所有关系。在实际开发过程中，我通常会先构建对象模型，然后根据模型来设计数据结构，接下来就可以实现对象的类结构（伪代码）。
业务模型
User->
{
实体属性
ID->{get;set;}
Name->{ get;set; }

重写内置的对象比较
override bool Equals(object obj) { return this.ID == obj.ID }

实现把一个数据集转换为对象(很多组件实现了自动转换，由于可能表结构或业务需求的变更，代码也需要变动，如：把两个表合成一个对象或字段类型的特殊转换.. )
static User To_Object(dataReader)
{ this.ID = dataReader[‘id’] ; this.Name = dataReader[‘name’] ; }

重要，依据ID获取某个对象,id不存在则创建，否则从本地缓存中获取
public static User GetByID(int id)
{
string key = string.Format(“U_{0}”, id); //生成一个唯一无二的缓存Key
User theInfo = MyCach.Get(key) as User; //从全局缓存返回对象
if (theInfo == null){
表示没有缓存项，查询数据库获取dataReader，调用User.To_Object方法返回实例对象
dataRader = AccessDB.getDataReader(sql);
theInfo = User.To_Object(dataRader);
一旦对象被加载，它将被存放到缓存中。
请注意：此操作意味着所有对象都将被缓存，或者说，所有对象都将成为缓存的一部分。Mycac中包含一个消息接收器，其参数为key，用于从缓存中移除指定的缓存对象。当有代码尝试获取该对象时，若返回null，则会从数据库中重新获取一个新的对象。这一机制仅在进程消息通知时被激活使用。
MyCach.Set(key, theInfo , DateTime.Now.AddHours(24));
缓存时间为24小时,如果不设置，则永久保持,如果是常变化的数据我都会加一个缓存有效时间，主要防止过度占用缓存空间
}
return theInfo
}

用户名变更的功能方法, Result->{errText,isOK,…, returnData=null }
public Result Update_Name(name)
{
name是从外部的请求处理层输入，常理上name参数已进行了验证，但仍然对它进行验证
if(name==””|| name.len > 10 ..) return resutl ;
dataParames[id]=this.ID;
dataParames[name]=name ;
Result rs = AccessDB.Update( sql , dataParames );
if(rs.IsOK == true) this.Name = name ;
在数据更新后，进程内的对象属性无需手动刷新。由于当前对象是缓存中唯一的引用，因此当其他代码（例如多线程环境）访问该对象时，它们获取的也将是更新后的对象。这里需要注意的是多线程环境中的脏写问题。尽管没有实现lock（线程锁定）机制，但在调用AccessDB.Update方法时，会有lock处理（该方法会被锁定，直至返回结果）。这意味着在任何给定时刻，只有一个线程能够处理update操作（通过队列处理，确保只有一个写入连接）。
进一步阐述：在分布式部署业务进程时，理论上所有API都可以被调用。然而，在实际操作中，调用是根据上层请求（HTTP）处理的情况进行分片的，即每个进程负责不同的功能区域。
Event_DelKey(this.id);
在多进程环境下，当一个对象发生变化时，我们需要通知其他进程（这些进程可能位于不同的服务器上）。在更新数据表记录的同时，相关记录会被锁定。这里需要特别说明的是，在更新多个表记录时，并未采用事务处理（是否使用事务，我曾深思熟虑过）：
原因1：每个表都只负责特定的功能，大多数情况下，操作都集中在单一表内，跨表更新的情况较为罕见。如果频繁出现跨表更新，这可能意味着数据设计存在重大问题。
原因2：如果需要更新的表分布在不同的数据库或服务器上，那么事务处理的成本将会非常高。基于这些原因，我决定不使用事务。如果确实需要进行跨表更新，我会手动进行事务处理，逐个更新对象。如果在更新过程中遇到失败，则会执行回滚操作（使用当前对象的值重新更新）。
}

查询指定数目的记录集
public User[] Get_AllUser_top(int top)
{
userList[] = new User[top];
ps = [top];
reader = AccessDB_SelectReader(sql , ps ) ;
for(reader)
{
if (reader.Read())
{
id = reader[i++][id];
User theInfo = User.GetByID(id) ;
if(theInfo != null) UserList.Add(theInfo);
初次见到这段代码，您可能会感到困惑，心想频繁地查询数据库岂不是效率低下？起初，我也有同样的顾虑。但请放心，User.GetByID 方法中已经实现了缓存机制（如上文所述），SQL查询仅限于获取id（例如，通过执行类似 “select id from user where top=?” 的查询）。理论上，每条记录只会被查询一次。因此，尽管该方法每次调用时可能都会触发一次数据表查询，但之后再次调用时，数据将直接从缓存中获取，而无需再次访问数据库。经过压力测试，访问速度非常快，虽然没有问题，但在生产环境中尚未经过验证，心里难免有些忐忑。然而，在多个项目中实践后，我逐渐放心了。有一次，服务器遭受了长达两个多小时的DOS攻击，即便是知名的数据中心也束手无策，无法识别哪些请求是恶意的。所有的攻击请求都渗透到了服务器上，导致请求处理端（PHP）和数据库都无法正常工作。但令人欣慰的是，业务层的进程仍然能够正常处理请求，未受到任何影响。
如前所述，如果只是进行简单的查询操作（例如报表生成），则无需采用这种处理方式。直接查询并返回结果集通常由上层的请求处理层完成，无需经过业务层。这种对象转换操作仅适用于业务逻辑的变更，以及对整个业务状态的维护和控制。如果仅用于纯查询，其效果并不显著，反而可能显得过于繁琐，就像用牛刀杀鸡，多此一举。
}
}
return userList ;
}

用户的地址信息(1：N)
UserAddres->{

实体属性
ID->{get;set;}
user_id->{ get;set; }
Address->{ get;set; }
Linkman->{ get;set; }

私有构造，防止其它类去实例化当前对象
private UserAddres(){ }
同User对象类似的处理
override bool Equals(object obj) { … }
static UserAddress To_Object(dataReader){ … }
public static UserAddress GetByID(int id) { … }

新增地址记录， 和上面Use->Update_Name一样的原则，注意这个是静态全局方法
public static Rresult AddInfo( User theUser , address , linkman )
{
rs = AssccDB.Insert(sql , ps[theUser.ID ,address, linkname])
if(rs.IsOK == true)
{
id = (int)rs.Data ;
UserAddress theInfo = UserAddress .GetByID(id) ;
}
return rs ;
}
更新当前对象的address和linkman，注意这个是实例方法, 先存在这个对象才能修改
public Rresult Update_Info( address , linkman ) { … }
修改流程大致相似，这些更新操作的实现方式是根据业务需求定制的。例如，针对用户界面需求，如果地址（address）和联系人（linkman）需要独立更新，那么我们就需要设计两个独立的方法来进行相应的修改。

获取当前地址所关联的用户, 这样子就可能可以把对象连接起来了
public User GetUser( ){
return User.GetByID( this.User_ID ) ;
}
//获取某个用户的所有地址信息
public UserAddress[] GetListByUser( User theUser )
{
ps = [theUser.ID ] ;
AccessDB.SelectReader( sql , ps ) ;
….
和User.Get_AllUser_top 方法类似处理
}

}

//活动信息类，主要是描述活动的内容及规则
Activity->{
//实体属性
ID->{get;set;}
ContentDesc->{ get;set; }
BeginTime->{ get;set; }
EndTime->{ get;set; }

private Activity(){ } 防止其它类去实例化当前对象
override bool Equals(object obj) { … }
static Activity To_Object(dataReader){ … }
public static Activity GetByID(int id) { … }
上面几个方法实现基本上一样，把上面的代码copy过来修改一下就可以了

获取某个用户参加的活动列表
public static Activity[] GetListByUser(User theUser) {
…
sql = “select id from activity where id in ( select id from user_to_active where user_id={theuser.ID} ) ” ;
activity 和 user_to_active 两张表是一个逻辑整体，部署的时候一定要放在同一个数据库下，所以这两个表是可以联表查询的，但任何时候，返回的结果集都是单表单行来加载对象的
Activity theInfo = Activity .GetByID( reader[i++][‘id’] ) ;
Activity[].Add( theInfo)
return Activity[] ;

如果后期因某原因，需要独立部署两个表，只需要在UserToActive类中增加一个方法： UserToActive[] UserToActive.GetByUser( User theUser ) ,当前类就新增一个重载方法的样子：Activity[] GetListByUser(User theUser ，UserToActive[] )， 然后把对象集合中的active_id ， 排列成 where id in ( 1,4,56,6… )

}

用户参与活动的关系表(N:N)
UserToActive->{
实体属性
ID->{get;set;}
ActiveID->{ get;set; }
UserID->{ get;set; }
AddressID->{ get;set; }
ToTime->{ get;set; }
IsPass->{ get;set; }

获取关联的用户
public User GetUser( ){
return User.GetByID( this.User_ID ) ;
}
获取关联的活动
public Active GetActive( ){
return Active.GetByID( this.ActiveID ) ;
}

获取关联的地址
public Address GetAddress( ){
return Address .GetByID( this.AddressID ) ;
}

private UserToActive(){ } 防止其它类去实例化当前对象
override bool Equals(object obj) { … }
static UserToActiveTo_Object(dataReader){ … }
public static UserToActiveGetByID(int id) { … }
上面几个方法实现基本上一样，把上面的代码copy过来修改一下就可以了

获取某个用户的所有活动，参考：Activity.GetListByUser方法
public static UserToActive[] GetByUser(User theUser ) { … }

…

}

业务api中调用模型中的对象：

获取某用户的活动列表为例子，User与Activity 是N:N的关系，中间表：UserToActive

uid = request[user_id]; 获取参数：某用户ID
User theUser = User.GetByID(udi) ;
if( theUser == null ) return new Result( Isok=false, Description=‘用户不存’) ;
Activity[] list = Activity.GetListByUser( theUser) ;

Result rs = new Result( Isok=true , Description=‘200’ , list ) ;

strJson = Json.ToJson( rs ) ;
response.wirte(strJson) ;
response.end() ;
基本返回json给上层(请求处理层)
返回json格式： {isOK:true , Description:200 , Data:[ {ID:xx,ContentDesc:xx,… }… ] }

扩展：组装对象
先做个公用的继承键值对的类做为包装类
PackMap:Map ( key ,Value ) ->{
Object Data->{get;set}
}

uid = request[user_id]; 获取参数：某用户ID
User theUser = User.GetByID(udi) ;
if( theUser == null ) return new Result( Isok=false, Description=‘用户不存’ ) ;
Activity[] list = Activity.GetListByUser( theUser) ;

PackMap pack = new PackMap(“MyUser” , theUser ) ;
pack.Data = list ;

Result rs = new Result( Isok=true , Description=‘200’ , pack ) ;

strJson = Json.ToJson( rs) ;
response.wirte(strJson) ;
response.end() ;

返回json格式： {
isOK:true , Description:200 ,
Data:
{
MyUser: {ID:xx,Name:xx,… } ,
Data:[ {ID:xx,ContentDesc:xx,… },{…} ]
}

组装的方式很多，就不一一枚举了，建议用树形结构，尽量不要用扁平的数据结构
扁平的数据结构：
[
(user_id , user_name , activity_id , activity_conent_text , …. ),
(user_id , user_name , activity_id , activity_conent_text , …. ), …
]

树形结构：
{
user_id , user_name , [{ activity_id , activity_conent_text , …. }, ….]
}

总体而言，该业务模型具备高度的灵活性，允许将多个业务层部署在多个服务器上。数据表同样可以分布在不同的服务器和数据库中。由于业务层依赖于缓存（作为数据消费端，它无需了解数据来源，类似于购车者只需会使用车辆，而无需了解车辆制造过程及零件来源），因此它并不依赖于数据库。对于业务层的上层，即请求层，也不需要了解使用的具体编程语言或架构，只要遵循协议约定（即契约），明确输入与输出的对应关系。
根据业务需求，明确处理边界，实现良好的隔离，可以降低业务代码的复杂性和耦合度，同时提升部署的灵活性。这些原则构成了整个业务层的核心思想。