在公司内部项目实现过程中团队对SubSonic增加了分布式存储，透明对象缓存，透明查询缓存的支持；内部使用了两三年，并且在持续改进中。
MoSonic支持海量数据存储，在web 2.0常见场景中其透明缓存层亦可带来10倍以上的读取性能提高。
这里写blog记述一下。
改进参考/使用了：
其中Cache Money影响较大，故内部命名为MoSonic，Money-SubSonic。
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SubSonic是.net中一个相当流行ORM库，号称零代码。与其它ORM相比，SubSonic在易用性方面相当突出。
但这也不意味着SubSonic，或者说ActiveRecord风格的ORM仅能局限于中小网站的开发使用。
ActiveRecord实际上仅是Martin Fowler在《企业应用架构模式》一书中的一个小章节提出的，两三页纸而已。
但在Web 2.0时代，随着被Ruby On Rails，Django等流行框架采用，而大放异彩。
Twitter建站之初也是采用Ruby On Rails，使用的也是RoR内置的ActiveRecord风格ORM。
随着Twitter的发展，数据库性能这块也必然成为瓶颈。而Twitter对此的回答是Cache-Money，一个透明的ActiveRecord缓存层。
Cache-Money能够透明的支持两类缓存，Object Cache 跟 Vector Cache。
（当然Cache-Money的作用不止这两类缓存。）
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都是ActiveRecord，上层API风格一致，Twitter可以在RoR的ORM中做的实现，也一定可以在SubSonic上用c#做实现。
Object Cache比较好理解，它仅仅是基于对象主键缓存对象内容。Object.FetchById(XXX) 这类函数中做下手脚，先查询缓存，缓存不存在时，再去查询数据库。这也是所谓的Read-Through直读缓存。
而Object.Save()在数据库保存成功之后，也随即更新Cache。这也是所谓的Write-Through直写缓存。
Object的直读/写缓存实现非常简单，对SubSonic的FetchById添加Object Cache的话，仅需要十来行代码就可以使用单机内存做缓存。
单机内存非常有限，Web 2.0网站一般使用memecached做分布式缓存，解决单机缓存内存有限的问题；这基本是标配了。
就.Net而言，找个靠谱的memcached client的要比实现SubSonic的Object Cache更加重要。
我使用的是BeIt出品的memcached客户端；据说性能更好的有EnyimMemcached，但我没有详细测试过，不好评论。
使用了Memcached做缓存的话，对象的序列化问题就变得非常突出了。
.Net内置的BinaryFormatter性能非常差，必须另寻序列化方案。
考察过诸多序列化方案后，我最终选择的是Facebook开源出来的Thrift；它的设计完备，跨语言/平台支持能力非常好，性能不比Google开源出来的ProtoBuf差，也可以扩展为进程间RPC通讯方案。
为SubSonic添加对象Thrift序列化相对来说就比较麻烦些，但也不难，在SubSonic的代码生成模板中修改即可。
Thrift本身实际上也有提供c#的对象序列化的代码生成工具；但直接使用的话，意味着需要在Thrift对象/SubSonic对象间多增加一次转换；修改代码量虽然会少些，但不如直接修改SubSonic的代码生成模板，直接将Thrift序列化的方法跟SubSonic对象做彻底的整合效率来得高。
使用Thrift做序列化跟使用.net默认的BinaryFormater性能差别是巨大的。公司两台Web服务器，在使用BinaryFormater时CPU近乎100%，但改用Thrift做序列化后立刻下降至20%。
（团队倒不是在出现服务器性能问题后才做了Thrift序列化；提前一年就做了；只是因故做了次实际的性能测试。）
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既然修改了SubSonic的代码生成模板，我也顺便将其Object new()的API干掉了；强迫开发者必须使用FetchById风格API获得对象。
同时也增加了FetchByIds的新函数，支持同时获得多个对象，对应select * from tables where id in (..., ...)的查询，以及memcached multi_get的命令。
通过添加透明的Object cache在不增加额外的业务逻辑代码情况下，已经可以获得显著的性能改善，但它还不是本质性的改进。
Cache Money真正的神器是其Vector Cache，实际上，Twitter团队在开发Cache Money时，是优先考虑了Vector Cache的实现，然后再考虑Object Cache；因为他们认为Vector Cache会性能影响更大，事实也证明他们判断正确。
下篇会继续讲Vector Cache的实现。
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