对Hibernate一级缓存与二级缓存的解析

本文主要介绍Hibernate缓存,以及Hibernate缓存的分类,下面一一为读者简单分析,希望大家看后有很大的收获。

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1、Hibernate缓存概述

缓存是介于物理数据源与应用程序之间,是数据库数据在内存中的存放临时copy的容器,其作用是为了减少应用程序对物理数据源访问的次数,从而提高了应用的运行性能。Hibernate在进行读取数据的时候,根据缓存机制在相应的缓存中查询,如果在缓存中找到了需要的数据(我们把这称做“缓存命中"),则就直接把命中的数据作为结果加以利用,避免了建立数据库查询的性能损耗。

2:Hibernate缓存分类

一级缓存(session):内部缓存

事务范围:缓存只能被当前事务访问。缓存的生命周期依赖于事务的生命周期,当事务结束时,缓存也就结束生命周期。

二级缓存(sessionFactory):缓存被应用范围内的所有事务共享。 这些事务有可能是并发访问缓存,因此必须对缓存进行更新。缓存的生命周期依赖于应用的生命周期,应用结束时, 缓存也就结束了生命周期,二级缓存存在于应用范围。集群范围:在集群环境中,缓存被一个机器或者多个机器的进程共享。缓存中的数据被复制到集群环境中的每个进程节点,进程间通过远程通信来保证缓存中的数据的一致性, 缓存中的数据通常采用对象的松散数据形式,二级缓存也存在与应用范围。

注意:对大多数应用来说,应该慎重地考虑是否需要使用集群范围的缓存,再加上集群范围还有数据同步的问题,所以应当慎用。多种范围的缓存处理过程持久化层可以提供多种范围的缓存。如果在事务范围的缓存中没有查到相应的数据,还可以到应用范围或集群范围的缓存内查询,如果还是没有查到,那么只有到数据库中查询了。

缓存应用的范围:修改少,数量在可以接受的范围内

使用二级缓存的原则:

◆数据不会被第三方修改

◆同一数据系统经常引用

◆数据大小在可接受范围之内

◆关键数据或不会被并发更新的数据

hibernate引入第三方的缓存组件EHCACHE,下面是具体的实现步骤:

修改hibernate.cfg.xml配置引入ehCache缓存

 
 
 
  1.  
  2.  
  3.                          
  4.  
  5.                                  name="hibernate.cache.provider_class"> 
  6.  
  7.                                         net.sf.ehcache.hibernate.EhCacheProvider  
  8.  
  9.                                  property> 
  10.  
  11.                                   
  12.  
  13.                                  name="hibernate.cache.use_query_cache">true property> 
  14.  
  15.                          session-factory> 
  16.  
  17.                  hibernate-configuration> 
  18.  

在src根目录下加入ehcache.xml文件,具体内容如下:

 
 
 
  1.  xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="ehcache.xsd"> 
  2.  
  3.                  
  4.  
  5.                             maxElementsInMemory="10000" 
  6.  
  7.                             eternal="false" 
  8.  
  9.                             timeToIdleSeconds="120" 
  10.  
  11.                             timeToLiveSeconds="120" 
  12.  
  13.                             overflowToDisk="true" 
  14.  
  15.                             /> 
  16.  
  17.                  ehcache> 
  18.  

在映射文件中指定缓存同步策略

 
 
 
  1.  name="com.tenly.bean.Student"> 
  2.  
  3.                          usage="read-write"> 
  4.  
  5.                          name="classroom"> 
  6.  
  7.                                  usage="read-only"> 
  8.  
  9.                          set> 
  10.  
  11.                  class> 
  12.  

usage属性说明:

◆read-only:只读。对于不会发生改变的数据,可使用只读型缓存。

◆nonstrict-read-write:不严格可读写缓存。如果应用程序对并发访问下的数据同步要求不是很严格的话,而且数据更新操作频率较低。采用本项,可获得良好的性能。

◆read-write 对于经常被读但很少修改的数据,可以采用这种隔离类型,因为它可以防止脏读这类的并发问题.

◆transactional(事物型)在Hibernate中,事务型缓存必须运行在JTA事务环境中。在测试query时,说明其将用二级缓存

 
 
 
  1. query.setCacheable(true); 

3、释放缓存:

一级缓存的释放

Session.evict(XXX) 将某个特定的对象从内部缓存中清除,上述的XXX 为对象的实例名。使用此方法有两种适用情形,需要及时释放对象占用的内存维持系统的稳定性是不希望当前Session继续运用此对象的状态变化来同步更新数据库。Session.clear()清除所有的一级缓存

二级缓存的释放

SessionFacatoyr.evict(XXX) 将某个特定的对象从内部缓存中清除,上述的XXX 为对象的实例名。使用此方法有两种适用情形,需要及时释放对象占用的内存维持系统的稳定性是不希望当前Session继续运用此对象的状态变化来同步更新数据库。SessionFactory.clear()清除所有的二级缓存

4、查询缓存:

二级缓存策略的一般过程:

Hibernate进行条件查询的时候,总是发出一条select * from XXX where …(XXX为 表名,类似的语句下文统称Select SQL)这样的SQL语句查询数据库,一次获得所有的符合条件的数据对象。把获得的所有数据对象根据ID放入到第二级缓存中。当Hibernate根据ID访问数据对象的时候,首先从内部缓存中查找,如果在内部缓存中查不到就配置二级缓存,从二级缓存中查;如果还查不到,再查询数据库,把结果按照ID放入到缓存。添加数据、删除、更新操作时,同时更新二级缓存。这就是Hibernate做批处理的时候效率不高的原因,原来是要维护二级缓存消耗大量时间的缘故。

条件查询的处理过程:

第一次查找age>20的所有学生信息,然后纳入二级缓存。第二次我们的查询条件变了,查找age>15的所有学生信息,显然第一次查询的结果完全满足第二次查询的条件,但并不是满足条件的全部数据。这样的话,我们就要再做一次查询得到全部数据才行。如果我们执行的是相同的条件语句,Hibernate引入Query Cache的。

查询缓存策略的一般过程:

完全相同的Select SQL重复执行。重复执行期间,Query Key对应的数据表不能有数据变动(比如添、删、改操作)

启用Query Cache,我们需要在hibernate.cfg.xml中进行配置,参考配置如下(只列出核心配置项):

 
 
 
  1.  
  2.  
  3.                                          
  4.  
  5.                                                  name="hibernate.cache.user_query_cache">true property> 
  6.  
  7.                                          session-factory> 
  8.  
  9.                                  hibernate-configuration> 
  10.  

在查询执行之前,将Query.Cacheable设置为true,而且每次都应该这样。比如:

 
 
 
  1. Query query=session.createQuery(hql).setInteger(0.15);  
  2.  
  3.                                 query.setCacheable(true);  
  4.  

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