上周发布了《改进版CodeTimer及XCode性能测试》，展示了NewLife.XCode在性能上的表现。实际上NewLife.XCode是一个很平凡的ORM，只是在分页和缓存方面多下点功夫，注意每一个细节，才能保证在数据量大、业务繁忙的环境中得以保持良好的性能。
NewLife.XCode所经历过的比较忙的一个系统是一个网吧行业的核心系统，为五千家网吧，一百万客户端提供服务，每天大概有十几万会员多次登录客户端。当然这一百万客户端不可能同时全部登录。因为业务需要，每个客户端每隔一段时间（几秒）Ping一次服务端，刷新在线记录。只有一台服务器运行服务端，windows2003，双核CPU，4G内存，自组装共花费7kRMB。因为担心TCP链接数限制，没有采用TCP通讯，而直接使用WebService+IIS。开了三四个IIS站点，缓存全开的情况下，每个进程占用200M到500M内存。数据库是windows2008R2+MSSQL2008，四核CPU，32G内存，自组装共花费14kRMB，MSSQL进程占了10G多内存。
这次的主角是一位个人站长使用NewLife.XCode做的系统（采集+整理+网站），我们先看现状
服务器配置（国外，64位平台，2G内存少了些）
网站建立时间：20天
每日访问量：14000IP 12000PV
IIS CPU：0（因为网站的缓存命中率极高）
IIS 内存：200,000k * 3（3个进程）
MSSQL
CPU：0（数据整理子系统写入，网站读取）
内存：500,000k
重要表个数：400（表结构一致，因为数据量大才分表）
重要表数据量：20,000,000（20M*400=8B？80亿？）
数据增长速度：每2小时1万条
SQLite
重要表个数：7
重要表数据量：20,000,000
数据增长速度：每1小时2万条
1，采集子系统，采集到的数据写入一个SQLite，采集过程中也需要查询
2，数据整理子系统，分析整理SQLite中的数据，归档到MSSQL中
3，网站根据用户的查询，读取MSSQL中的数据来展现
这个系统是个什么样的规模？昨天站长告诉我，截止下午四点，当天广告收人173刀。
现在才不到一个月，数据还是很少的。站长所苦恼的地方在于：如何存储这些会无限增长的数据？
以下是站长目前使用的手段：
1，拆分表。XCode有个武艺（详见《充血模型的ORM能做什么？——ORM组件XCode（十八般武艺）》），可以动态改变实体类所映射的表名。于是根据数据类别来分表，重载实体类的数据操作方法，查询和写入前，根据当前数据类别计算表名并修改，实现了一个实体类对应多个相同结构的数据表。并且，如果该名称的数据表不存在，XCode的反向工程会自动创建。使用者一点都不用关心，上层使用代码就跟使用单表一样。
2，采集和网站数据库分离，开始的时候采集也是写入MSSQL，显然，这会让MSSQL变得很忙，并且会带来因采集而导致网站不正常的风险。
3，缓存。网站对数据的实时性要求不高，采集而来的数据，可以在一两个小时之后才反映到网站上来。因此，网站打开一级缓存，缓存时间可以设置为1小时。一级缓存这里不能设为永久，否则就再也拿不到采集到的新数据了，除非进程重启。期间也遇到缓存经常失效的问题，经查是IIS应用程序池回收所致，设为固定时间回收就可以了。
static void TestLog() { NewLog log = new NewLog(); log.Action = "Test"; log.Category = "SystemLog"; log.Save(); log = new NewLog(); log.Action = "Test"; log.Category = "UserLog"; log.Save(); } class NewLog : Log<NewLog> { public override int Insert() { Meta.TableName = Category; return base.Insert(); } }
这么做，几千张表，每张表两千万的数据，应该是没有问题的了。
当然，这其中还是有一些问题的
1，SQLite写入频繁，偶尔发生多线程冲突，XCode中的SQLite提供者增加了失败重试机制，降低了冲突几率，大概万分之一
2，SQLite数据增长过快，显然，这个问题很严重，但也不是不能解决，XCode除了能动态改变表名，还能动态改变连接名，也就是说，跟拆分表一样，能够轻易的实现拆分库。
3，拆分库又会带来IO的问题，这个时候，只能使用更多的数据库服务器。
4，如果网站使用的MSSQL成为瓶颈怎么办？可以使用多个MSSQL服务器，假如10个，配置文件中配置10个对应的连接字符串，重载实体类的查询方法，查询之前动态修改连接名。至于该使用哪一个连接名，就看自己实现的算法了，最简单的就是轮询或者随机。这样子就很轻易的实现了简单的分布式。新版本内置了分布式的提供者，可以根据权重随机分发查询，还可以把数据同时写入到多个目标数据库中去，而这些，都不需要修改业务实现代码。
不要怪我们狠（臃肿？），因为我们是充血模型！
