开篇闲话：
好几个月没写文章了，从9月15号发布新浪“微博粉丝精灵”V1.0后，持续的几个月都在折腾它，现在都折腾到V3.4版本了。
因此，本篇迟来了三个月了，同时，本篇也是本系列的最后一篇了，也是秋色园最后杀手锏，霸气总该是要外露的。
上节 秋色园QBlog技术原理解析：性能优化篇：读写分离与文本数据库(十八)，
秋色园 QBlog 将一些简单频繁的数据，借用文本外储，来分减一些压力，从而为并发降温，保障网站的顺利运行。
本节概要：
文本外储，在一定程序上解决了问题，但是，由于当时技术的薄弱，文本存储无法处理查询排序等问题，导致主体文章表依旧存在access黄金4K问题。
在压力之下，又要处理查询排序等复杂动作，于是苦冥三日，终得一招。
最后的招数：Access与SQLite合体，最后的AOP策略。
本节内容[AOP+数据库组合+策略分析+最终实现]：
一：CYQ.Data 数据框架中的AOP思路简述
1：关于最早期CYQ.Data数据框架实现AOP的思想文章，见：AOP 你想干什么 IOC 你服务什么
2：简单的再描述一下：
CYQ.Data数据框架通过在内部所有数据库的操作方法中，内置2两个AOP方法，来实现方法的拦截调整，简单的方法体如下：
public bool Fill(object where, params object[] aopInfo)
{
_Aop.Begin(Aop.AopEnum.Fill,_TableName, aopInfo);//AOP开始时的拦截
bool result = 正常的方法体代码及操作结果
_Aop.End(Aop.AopEnum.Fill, result, aopInfo);//AOP在方法结束时再一个调用
return result;
}
通过这样的简单的拦截，可以轻松的在数据库操作前，先处理事情，在数据库操作后，再处理事情。
详情代码可下载：CYQ.Data V3.0 免费开源版本。
二：QBlog数据库的决择
首先：秋色园主体数据库是Access，当然是近乎每个表1个数据库，因此，是多个access数据库。
然后：秋色园再伴随着“文本数据库”，来分压一些简单读写的数据。
最后：决择是SQLite数据库，以分压用户的文章压力（没事多体验下其它数据库）。
目前秋色园的内存情况是：VPS总体是512M内存。
秋色园QBlog占用200M以下内存。
微博粉丝精灵占用200M以下内存。
系统默认开销也得占用200M左右。
剩下渣都没的剩了，连“爱说说”也因内存不足，暂时停掉了，当然不可能选用其它大型数据库了。
三：实际场景的考虑
秋色园是一个多用户博客，而博客系统，每一个用户的数据，基本上是相互独立的，简单的说：多用户可以化整为0，变成无数个单用户博客，然后无数个单用户博客，组合起来，就变成多用户博客。
曾经有这么一种设想：
1：有那么一个数据挂靠平台，博客只要有一份即可。
2：当我来到其它平台交流时，我只要选择授权挂靠就好了。
是不是有点像微博？博客园发展为数据平台，像51cto,csdn等，只要变成API开发者平台就行了，授权后数据直接对接过去，也省的两边发文章，是不？
因此，如果让我重新设计一个新的博客系统，我可能会考虑[单]用户组装形式，这样方便数据独立[进行外挂、内接、或私有成独立单用户博客系统]。
想的有点多，回到正常的思路上考虑：
基于“文本数据库”减压方案的延申，如果，把每个用户的文章独立分散，而每个用户的文章又能自由的查询排序，最终的效果就是：为每个用户建一个sqlite数据库文件保存数据。
这样的话，等于每个用户产生一个1个独立数据库，因此，除了首页，其它访问都变成了单用户博客系统，基本上也就没什么压力了。
想归这么想，总会带来一些疑问的：
1：数据库文件会不会产生太多？
其实也不多，十万个文件不算啥，按下日期、用户ID、哈唏、用户名等多种方式分布到不同文件夹下，一个文件夹也顶不了多少个文件。再说，有10万用户你都超越博客园了，估计开始偷笑了。
2：聚合内容怎么办？如网站首页聚合多个用户的文章显示？
这个没啥，因为除了每个用户独立的数据库文件，还有总的access数据库，聚合时读access即可。
3：这么说数据变成一式两份？
这个没错，是成两份了，不过目前策略，文章的内容(数据比较多）独立仅1份，因此占不了多少空间。
4：两个数据库，如何同步？同时写两份？
写两份是要，当然就不可能同时写了，因为同时写，对原来的access还是存在多用户并发操作，具体看下面的详情。
5：这样系统不会变的很乱吧？
“最后的AOP策略”以插件的方式处理这种问题，一插，搞定，一拔，还是正常的，所以对系统完全不影响。
四：最后的AOP策略的实现
1：创建新的项目，开始AOP切换项目。
由于AOP内置以反射调用DLL插件式注入，因此原有逻辑代码不改变，只要开新的项目处理即可。
然后配置文件配置一下相关的调用即可，各家实现不一，仅供参考说明：
2：为每个用户创建SQLite数据库
主要为三步：
1：创建SQLite数据库；
2：创建文章表结构；
3：将主表的原有的用户文章复制一份到新数据库去。
以下为代码节选：
再接下来，就是处理各种“增删改查”的数据库同步问题：
3：增加数据的处理流程：
先看一个插入代码AOP的伪方法：
{
_Aop.Begin(Aop.AopEnum.Insert,_TableName, aopInfo);//AOP开始时的拦截，写SQLite数据库
bool result = 正常的方法体代码及操作结果// 正常的写Access数据库
_Aop.End(Aop.AopEnum.Insert, result, aopInfo);//AOP在方法结束时再一个调用SQLite数据库
return result;
}
这果按这原有的AOP逻辑，将造成一种情况，写完SQLite数据后，同时又将继续写Access数据库，这明显是有问题的，假设多个用户发布文章，虽然SQLite是写在不同的数据库，可是同时写主数据库Access，必然又出现并发4K问题。
为此，对于主Access，必须使用新的方式来实现，再借文本，定时插入：
实现原理：
A：当写完SQLite数据库后，将文章内容写成json输入到临时文本中。
B：写完直接跳过写Access数据库，直接返回。
C：定时器，定时从文本中按顺序执行插入或修改的内容。
简单的说：把并发写Access数据库，变成队列式，1条接1条的插入，如此一来，并发写就解决了。
为了适应这种变化，原有的AOP必须稍的改进，AOP.Begin方法需要增加返回值，以便作为条件，可以跳过下面的执行，为此，增加了返回值的枚举：
/// Aop函数的处理结果
/// </summary>
public enum AopResult
{
/// <summary>
/// 本结果将执行原有事件，但跳过Aop.End事件
/// </summary>
Default,
/// <summary>
/// 本结果将继续执行原有事件和Aop.End事件
/// </summary>
Continue,
/// <summary>
/// 本结果将跳过原有事件,但会执行Aop End事件
/// </summary>
Break,
/// <summary>
/// 本结果将直接跳出原有函数的执行
/// </summary>
Return,
有了返回值，插入后，跳过Access的插入执行，返回成功即可。
参考代码：
4：删除数据的处理流程：
当用户操作删除文章时，默认Begin不执行，先走原来流程，删除主表，再从End事件删除SQLite表。
参考代码：
5：修改数据的处理流程：
由于Access已改装成队列式执行，因此更新流程需比插入多了一步要考虑的：
如：用户更新了A字段，这时队列还没更新进数据库，然后用户又更新了B字段。
这时候，只能产生2个更新文件到队列中，后者B不能直接复盖A，不然会造成A的修改丢失。
参考代码：
6：数据的查询功能：
根据条件判断，如果是单用户的数据，直接Begin方法查完SQLite后返回即可。
示例的查询代码：
至此，整体的最后的AOP策略处理就基本结束了。
总结：
到此，秋色园技术原理系列估计就写到这里了，本系统的技术内幕，基本也外露完了。
感谢网友对本系列的支持！！！
历史文章回顾：
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4： 秋色园QBlog技术原理解析：UrlRewrite之URL重定向体系(四) --介绍URL如何定位到处理程序
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11：秋色园QBlog技术原理解析：页面Post提交机制(十一) --介绍如果Post提交数据
12：秋色园QBlog技术原理解析：性能优化篇：字节与缓存与并发(十二) --介绍性能优化：字节，并发及缓存
13：秋色园QBlog技术原理解析：性能优化篇：全局的SQL语句优化(十三) --介绍全局掌握SQL，进行针对性优化
14 ：秋色园QBlog技术原理解析：性能优化篇：缓存总有失效时，构造持续的缓存方案(十四) --介绍二次缓存方案
15：秋色园QBlog技术原理解析：性能优化篇：数据库文章表分表及分库减压方案(十五) --介绍内容分库减压
16：秋色园QBlog技术原理解析：性能优化篇：access的并发极限及分库分散并发方案(十六) --介绍access并发上限
17：秋色园QBlog技术原理解析：性能优化篇：用户和文章计数器方案(十七) --介绍用户和文章访问的计数优化方案
18：秋色园QBlog技术原理解析：性能优化篇：读写分离与文本数据库(十八)--介绍简单的文本分压策略
附章：
1：秋色园QBlog技术原理解析：博客一键安装工具技术实现[附源码下载] --开源秋色园安装工具原理
PS：秋色园QBlog下载地址：http://www.cyqdata.com/download/article-detail-427
