在項(xiàng)目的開發(fā)過程之中，由于項(xiàng)目需求，我們常常需要把大批量的數(shù)據(jù)插入到數(shù)據(jù)庫。數(shù)量級(jí)有萬級(jí)、十萬級(jí)、百萬級(jí)、甚至千萬級(jí)別的。如此數(shù)量級(jí)別的數(shù)據(jù)用Hibernate做插入操作，就可能會(huì)發(fā)生異常，常見的異常是OutOfMemoryError（內(nèi)存溢出異常）。

    首先，我們簡單來回顧一下Hibernate插入操作的機(jī)制。Hibernate要對(duì)它內(nèi)部緩存進(jìn)行維護(hù)，當(dāng)我們執(zhí)行插入操作時(shí)，就會(huì)把要操作的對(duì)象全部放到自身的內(nèi)部緩存來進(jìn)行管理。

    談到Hibernate的緩存，Hibernate有內(nèi)部緩存與二級(jí)緩存之說。由于Hibernate對(duì)這兩種緩存有著不同的管理機(jī)制，對(duì)于二級(jí)緩存，我 們可以對(duì)它的大小進(jìn)行相關(guān)配置,而對(duì)于內(nèi)部緩存，Hibernate就采取了“放任自流”的態(tài)度了，對(duì)它的容量并沒有限制?，F(xiàn)在癥結(jié)找到了，我們做海量數(shù) 據(jù)插入的時(shí)候，生成這么多的對(duì)象就會(huì)被納入內(nèi)部緩存（內(nèi)部緩存是在內(nèi)存中做緩存的），這樣你的系統(tǒng)內(nèi)存就會(huì)一點(diǎn)一點(diǎn)的被蠶食，如果最后系統(tǒng)被擠“炸”了， 也就在情理之中了。

    我們想想如何較好的處理這個(gè)問題呢？有的開發(fā)條件又必須使用Hibernate來處理，當(dāng)然有的項(xiàng)目比較靈活，可以去尋求其他的方法。

    筆者在這里推薦兩種方法：

   (1)：優(yōu)化Hibernate,程序上采用分段插入及時(shí)清除緩存的方法。

    (2)：繞過Hibernate API ，直接通過 JDBC API 來做批量插入，這個(gè)方法性能上是最好的，也是最快的。

    對(duì)于上述中的方法1，其基本是思路為：優(yōu)化Hibernate，在配置文件中設(shè)置hibernate.jdbc.batch_size參數(shù)，來指定每次提 交SQL的數(shù)量；程序上采用分段插入及時(shí)清除緩存的方法(Session實(shí)現(xiàn)了異步write-behind，它允許Hibernate顯式地寫操作的批 處理),也就是每插入一定量的數(shù)據(jù)后及時(shí)的把它們從內(nèi)部緩存中清除掉，釋放占用的內(nèi)存。

     設(shè)置hibernate.jdbc.batch_size參數(shù)，可參考如下配置。

<hibernate-configuration>
<session-factory>
.........
<property name=” hibernate.jdbc.batch_size”>50</property>
.........
<session-factory>
<hibernate-configuration>

配置hibernate.jdbc.batch_size參數(shù)的原因就是盡量少讀數(shù)據(jù) 庫，hibernate.jdbc.batch_size參數(shù)值越大，讀數(shù)據(jù)庫的次數(shù)越少，速度越快。從上面的配置可以看出，Hibernate是等到程 序積累到了50個(gè)SQL之后再批量提交。

    筆者也在想，hibernate.jdbc.batch_size參數(shù)值也可能不是設(shè)置得越大越好，從性能角度上講還有待商榷。這要考慮實(shí)際情況，酌情設(shè)置，一般情形設(shè)置30、50就可以滿足需求了。
    程序?qū)崿F(xiàn)方面，筆者以插入10000條數(shù)據(jù)為例子，如

Session session=HibernateUtil.currentSession();
Transatcion tx=session.beginTransaction();
for(int i=0;i<10000;i++)
{
    Student st=new Student();
    st.setName(“feifei”);
    session.save(st);

    // 以每50個(gè)數(shù)據(jù)作為一個(gè)處理單元
    if(i%50==0)  
    {
        // 只是將Hibernate緩存中的數(shù)據(jù)提交到數(shù)據(jù)庫，保持與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的同步

        session.flush();  

        // 清除內(nèi)部緩存的全部數(shù)據(jù)，及時(shí)釋放出占用的內(nèi)存
        session.clear();  
    }
}
tx.commit();
.........

在一定的數(shù)據(jù)規(guī)模下，這種做法可以把系統(tǒng)內(nèi)存資源維持在一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的范圍。

    注意：前面提到二級(jí)緩存，筆者在這里有必要再提一下。如果啟用了二級(jí)緩存，從機(jī)制上講Hibernate為了維護(hù)二級(jí)緩存，我們?cè)谧霾迦?、更新、刪除操作 時(shí)，Hibernate都會(huì)往二級(jí)緩存充入相應(yīng)的數(shù)據(jù)。性能上就會(huì)有很大損失，所以筆者建議在批處理情況下禁用二級(jí)緩存。

    對(duì)于方法2，采用傳統(tǒng)的JDBC的批處理，使用JDBC API來處理。

些方法請(qǐng)參照java 批處理自執(zhí)行SQL

看看上面的代碼，是不是總覺得有不妥的地方？對(duì)，沒發(fā)現(xiàn)么！這還是JDBC的傳統(tǒng)編程，沒有一點(diǎn)Hibernate味道。
    可以對(duì)以上的代碼修改成下面這樣：

String insertSql = "insert into user(name,address) values(?,?)";
Session session = getHibernateTemplate().getSessionFactory().openSession();
Connection conn = session.connection();
PrepareStatement stmt = conn.prepareStatement(insertSql);

// 方式1：自動(dòng)提交
conn.setAutoCommit(true);
for(int i = 0; i++; i<10000) {
    stmt.setString(1, "testName");
    stmt.setString(2, "testAddress");
    stmt.execute();
}

// 方式2：批量提交
conn.setAutoCommit(false);
for(int i = 0; i++; i<10000) {
    stmt.setString(1, "testName");
    stmt.setString(2, "testAddress");
    stmt.addBatch();
    if (i % 100 == 0) {
        stmt.executeBatch();
        conn.commit();
    }
}
stmt.executeBatch();
conn.commit();

// 關(guān)閉session
session.close();

這樣改動(dòng)就很有Hibernate的味道了。筆者經(jīng)過測試，采用JDBC API來做批量處理，性能上比使用Hibernate API要高將近10倍，性能上JDBC 占優(yōu)這是無疑的。

批量更新與刪除

    Hibernate2中，對(duì)于批量更新操作，Hibernate是將符合要求的數(shù)據(jù)查出來，然后再做更新操作。批量刪除也是這樣，先把符合條件的數(shù)據(jù)查出來，然后再做刪除操作。
    這樣有兩個(gè)大缺點(diǎn)：
    (1)：占用大量的內(nèi)存。
    (2)：處理海量數(shù)據(jù)的時(shí)候，執(zhí)行update/delete語句就是海量了，而且一條update/delete語句只能操作一個(gè)對(duì)象，這樣頻繁的操作數(shù)據(jù)庫，性能低下應(yīng)該是可想而知的了。
     Hibernate3 發(fā)布后，對(duì)批量更新/刪除操作引入了bulk update/delete，其原理就是通過一條HQL語句完成批量更新/刪除操作，很類似JDBC的批量更新/刪除操作。在性能上，比Hibernate2的批量更新/刪除有很大的提升。

Transaction tx=session.beginSession();
String HQL=”delete STUDENT”;
Query query=session.createQuery(HQL);
int size=query.executeUpdate();
tx.commit();
.......

控制臺(tái)輸出了也就一條刪除語句Hibernate:delete from T_STUDENT,語句執(zhí)行少了，性能上也與使用JDBC相差無幾，是一個(gè)提升性能很好的方法。當(dāng)然為了有更好的性能，筆者建議批量更新與刪除操作還是 使用JDBC，方法以及基本的知識(shí)點(diǎn)與上面的批量插入方法2基本相同，這里就不在冗述。

    筆者這里再提供一個(gè)方法，就是從數(shù)據(jù)庫端來考慮提升性能，在Hibernate程序端調(diào)用存儲(chǔ)過程。存儲(chǔ)過程在數(shù)據(jù)庫端運(yùn)行，速度更快。以批量更新為例，給出參考代碼。
    首先在數(shù)據(jù)庫端建立名為batchUpdateStudent存儲(chǔ)過程:

create or replace produre batchUpdateStudent(a in number) as
begin
update STUDENT set AGE=AGE+1 where AGE>a;
end;
調(diào)用代碼如下：
Transaction tx=session.beginSession();
Connection conn=session.connection();
String pd=”{call batchUpdateStudent(?)}”;
CallableStatement cstmt=conn.PrepareCall(pd);
cstmt.setInt(1,20); //把年齡這個(gè)參數(shù)設(shè)為20
tx.commit()；

觀察上面的代碼，也是繞過Hibernate API,使用 JDBC API來調(diào)用存儲(chǔ)過程，使用的還是Hibernate的事務(wù)邊界。存儲(chǔ)過程無疑是提高批量處理性能的一個(gè)好方法，直接運(yùn)行與數(shù)據(jù)庫端，某種程度上講把批處理的壓力轉(zhuǎn)接給了數(shù)據(jù)庫。

    三：編后語
    本文探討了Hibernate的批處理操作，出發(fā)點(diǎn)都是在提高性能上考慮了，也只是提供了提升性能的一個(gè)小方面。
    不管采取什么樣的方法，來提升性能都要根據(jù)實(shí)際的情況來考慮，為用戶提供一個(gè)滿足需求的而且高效穩(wěn)定的系統(tǒng)才是重中之中。