Hibernate缓存原理与策略

Hibernate缓存原理:

对于Hibernate这类ORM而言,缓存显的尤为重要,它是持久层性能提升的关键.简单来讲Hibernate就是对JDBC进行封装,以实现内部状态的管理,OR关系的映射等,但随之带来的就是数据访问效率的降低,和性能的下降,而缓存就是弥补这一缺点的重要方法.

缓存就是数据库数据在内存中的临时容器,包括数据库数据在内存中的临时拷贝,它位于数据库与数据库访问层中间.ORM在查询数据时首先会根据自身的缓存管理策略,在缓存中查找相关数据,如发现所需的数据,则直接将此数据作为结果加以利用,从而避免了数据库调用性能的开销.而相对内存操作而言,数据库调用是一个代价高昂的过程.

一般来讲ORM中的缓存分为以下几类:

1:事务级缓存:即在当前事务范围内的数据缓存.就Hibernate来讲,事务级缓存是基于Session的生命周期实现的,每个Session内部会存在一个数据缓存,它随着 Session的创建而存在,随着Session的销毁而灭亡,因此也称为Session Level Cache.

2:应用级缓存:即在某个应用中或应用中某个独立数据库访问子集中的共享缓存,此缓存可由多个事务共享(数据库事务或应用事务),事务之间的缓存共享策略与应用的事务隔离机制密切相关.在Hibernate中,应用级缓存由SessionFactory实现,所有由一个SessionFactory创建的 Session实例共享此缓存,因此也称为SessionFactory Level Cache.

3:分布式缓存:即在多个应用实例,多个JVM间共享的缓存策略.分布式缓存由多个应用级缓存实例组成,通过某种远程机制(RMI,JMS)实现各个缓存实例间的数据同步,任何一个实例的数据修改,将导致整个集群间的数据状态同步.

Hibernate的一,二级缓存策略:

Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存可以进行配置和更改,并且可以动态加载和卸载,属于多事务级别,要防止事务并发性。

缓存是以map的形式进行存储的(key-id,value-object)

一级缓存(Session):

事务范围,每个事务(Session)都有单独的第一级缓存.

一级缓存的管理:当应用程序调用Session的save()、update()、saveOrUpdate()、get()或load(),以及调用查询接口的 list()、iterate()--(用的是n+1次查询,先查id)或filter()方法时,如果在Session缓存中还不存在相应的对象,Hibernate就会把该对象加入到第一级缓存中。当清理缓存时,Hibernate会根据缓存中对象的状态变化来同步更新数据库。 Session为应用程序提供了两个管理缓存的方法: evict(Object obj):从缓存中清除参数指定的持久化对象。 clear():清空缓存中所有持久化对象,flush():使缓存与数据库同步。

当查询相应的字段如(name),而不是对象时,不支持缓存。

Session接口为应用程序提供了两个管理缓存的方法:

1>evict()方法:用于将某个对象从Session的一级缓存中清除;

2>clear()方法:用于将一级缓存中的所有对象全部清楚;

注:缓存同步策略的困扰,就是当使用session查询实体时,如果对实体进行了修改,flush时他就会自动与数据库同步,从而导致数据丢失,固有以下解决方案:

一级缓存是和session的生命周期相同的,也就是说在同一个session中,除非你调用clear()/evict()方法,否则不会出现“第二个缓存”,这个引号是指就算出现第二个其实也是同一个,只不过是对缓存做了操作。 所以要避免他的缓存同步策略,最好使用hql/sql,这两个是对实体中属性的查询,而不是session对实体的查询

二级缓存(SessionFactory):

Hibernate的二级缓存策略的一般过程如下:

1:条件查询的时候,总是发出一条select * from table_name where …. (选择所有字段)这样的SQL句查询数据库,一次获得所有的数据对象(这个问题要考虑,如果你查询十万条数据时,内存不是被占用)。

2:把获得的所有数据对象根据ID放入到第二级缓存中。

3: 当Hibernate根据ID访问数据对象的时候,首先从Session一级缓存中查;查不到,如果配置了二级缓存,那么从二级缓存中查;查不到,再查询数据库,把结果按照ID放入到缓存。

4:删除、更新、增加数据的时候,同时更新缓存。

Hibernate的二级缓存策略,是针对于ID查询的缓存策略,对于条件查询则毫无作用。为此,Hibernate提供了针对条件查询的Query Cache

Q:什么样的数据适合存放到第二级缓存中?

1.很少被修改的数据

2.不是很重要的数据,允许出现偶尔并发的数据

3.不会被并发访问的数据

4.参考数据,指的是供应用参考的常量数据,它的实例数目有限,它的实例会被许多其他类的实例引用,实例极少或者从来不会被修改。

不适合存放到第二级缓存的数据?

1 经常被修改的数据

2 财务数据,绝对不允许出现并发

3 与其他应用共享的数据。

常用的缓存插件 Hibernater 的二级缓存是一个插件,下面是几种常用的缓存插件:

EhCache:可作为进程范围的缓存,存放数据的物理介质可以是内存或硬盘,对Hibernate的查询缓存提供了支持。

OSCache:可作为进程范围的缓存,存放数据的物理介质可以是内存或硬盘,提供了丰富的缓存数据过期策略,对Hibernate的查询缓存提供了支持。

SwarmCache:可作为群集范围内的缓存,但不支持Hibernate的查询缓存。

JBossCache:可作为群集范围内的缓存,支持事务型并发访问策略,对Hibernate的查询缓存提供了支持。

配置二级缓存的主要步骤:

1 选择需要使用二级缓存的持久化类,设置它的命名缓存的并发访问策略。这是最值得认真考虑的步骤。

2 选择合适的缓存插件,然后编辑该插件的配置文件。

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