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性能優(yōu)化（一）Hibernate 利用緩存（一級、二級、查詢）提高系統(tǒng)性能

 chengkunzhang 2015-11-28
      在hibernate中我們最常用的有三類緩存，分別為一級緩存、二級緩存和查詢緩存，下面我們對這三個緩存在項目中的使用以及優(yōu)缺點分析一下。

      緩存它的作用在于提高性能系統(tǒng)性能，介于應用系統(tǒng)與數據庫之間而存在于內存或磁盤上的數據。

      我們編程的模式一般是這樣的page-->filter-->action-->server-->dao-->db,可以在這一個請求過程中的任何一點加入緩存，上一篇介紹的是在server層加緩存：service利用aop加緩存。

       為頁面增加緩存：為頁面加緩存

      首先，來看一下一級緩存它默認開啟且很常用。

一級緩存


    同是一種緩存常常可以有好幾個名字，這是從不同的角度考慮的結果，從緩存的生命周期角度來看一級緩存又可以叫做：sessin緩存、線程級緩存、事務級緩存。我們編程中線程、事務、session這三個概念是綁定到一起的放到了threadlocal中，同時開啟同時關閉即同生共死也有人叫做request-per-session-transaction編程；
       當session關閉后緩存中的對象會丟失，也就是說兩個不同的session中的緩存數據都是不一樣的，緩存數據不能夠跨session訪問。

       

     緩存數據的數據類型

    在一級緩存中緩存的是實體對象，在使用查詢方法get() 、load() 、iterate()三個方法查詢時都會先查詢session緩存，如果有對象則從緩存里面取出來，如果緩存中沒有再去數據庫里面查詢。
    load()測試：測試注意一定要在同一個事務里面，當我在Spring管理的session測試時調用兩次load()總是查詢兩次發(fā)出兩條SQL語句，還以為session級緩存沒有起作用，原來是因為hibernate集成spring之后事務、session都由spring管理，每次調用前后事務一級session都自動打開和關閉，自己控制不了中間過程，于是將spring去掉拿到hibernate原session，再手動開發(fā)關閉事務這樣做可以保證在同一個session、同一個事務里面操作方法，確實是發(fā)了一條SQL語句，看下面代碼：
    load()、get()方法：
    
  1. @Test  
  2. public void testLoad()  
  3. {  
  4.     Session session=sf.openSession();  
  5.     session.beginTransaction();  
  6.       
  7.     Category category1=(Category)session.load(Category.class,1);  
  8.     Category category2=(Category)session.load(Category.class,1);  
  9.     System.out.println(category1);  
  10.     System.out.println(category2);  
  11.       
  12.     session.getTransaction().commit();  
  13.     session.close();  
  14. }  


結果
  1. Hibernate: select category0_.id as id0_0_, category0_.name as name0_0_ from Category category0_ where category0_.id=?  
  2. hibernate.Category@10efd7c  
  3. hibernate.Category@10efd7c  


      結果不僅發(fā)送了一條語句而且兩個對象打印出來也是一樣的。
load()、get()第一次查詢時會發(fā)出sql語句，從數據庫表里面查詢；第二次查詢時會先去緩存里面查找，如果沒有發(fā)生更新修改操作，那么將從緩存中讀取數據，否則查詢數據庫。
save方法
  1. @Test  
  2. public void testGet()  
  3. {  
  4.     Session session=sf.openSession();  
  5.     session.beginTransaction();  
  6.       
  7.     Category category1=new Category();  
  8.     category1.setName("新聞");  
  9.       
  10.     session.save(category1);  
  11.     Category category2=(Category)session.load(Category.class,category1.getId());  
  12.       
  13.     System.out.println(category2.getName());  
  14.     session.getTransaction().commit();  
  15.     session.close();  
  16. }  

      save也支持緩存，當執(zhí)行save方法時首先往session緩存里面添加一條數據，等事務提交或者緩存刷新時才往數據庫里面更新，從上面執(zhí)行過程可以看出只發(fā)出了一條插入語句沒有發(fā)查詢語句，因為第二次是從緩存中查詢出來的。

      PS:save之后執(zhí)行get或者load需要知道對象的ID，此時save方法執(zhí)行后雖然數據庫里沒有數據，但是對象的ID已經生成可以通過這個ID查詢對象。

批量插入數據

       在批量插入數據的時候采取每次插入一部分數據，如下，每次插入20條數據不需要一條一條插入。

  1. public void testInserBatch() {  
  2.     Session session = sf.openSession();  
  3.     session.beginTransaction();  
  4.       
  5.     for(int i=0; i<1000; i++) {  
  6.         Category c = new Category();  
  7.         c.setName("test" + i);  
  8.         session.save(c);  
  9.         if (i%20==0) {  
  10.             session.flush();  
  11.         }  
  12.     }  
  13.           
  14.     session.getTransaction().commit();  
  15.     session.close();  
  16. }  

每次20條數據清理一下緩存，每次清理緩存調用session.flush()方法會發(fā)出20條insert語句，但是數據庫里面還沒有數據等所有數據都發(fā)出insert語句統(tǒng)一提交事務，事務同session是一個等級的因此需統(tǒng)一控制事務。


hibernate N+1問題

       Hibernate 中常會用到 set 等集合表示 1 對多的關系，在我們做的這個鐵科院項目中，在獲取實體的時候就能根據關系將關聯(lián)的對象或者對象集合取出，還可以設定 cacade 進行關聯(lián)更新和刪除。這不得不說 hibernate 的 orm 做得很好，很貼近 oo 的使用習慣了。

      但是對數據庫訪問還是必須考慮性能問題的，在設定了 1 對多這種關系之后， 查詢就會出現傳說中的 n+1 問題。

一對多：在一方，查找得到了 n 個對象，那么又需要將 n 個對象關聯(lián)的集合取出，于是本來的一條 sql 查詢變成了 n+1 條；

多對一：在多方，查詢得到了 m 個對象，那么也會將 m 個對象對應的 1 方的對象取出， 也變成了 m+1 ；

      解決問題的方法：

1、 使用 fetch 抓取， Hibernate 抓取策略分為單端代理和集合代理的抓取策略。

Hibernate 抓取策略 ( 單端代理的抓取策略) ：

保持默認也就是如下 :

<many-to-one name="clazz"cascade="save-update" fetch="select" />

fetch="select" 就是另外發(fā)送一條 select 語句抓取當前對象關聯(lián)實體或者集合設置 fetch="join"

<many-to-one name="clazz"cascade="save-update" fetch="join"/>

Hibernate 會通過 select 語句使用外連接來加載器關聯(lián)實體活集合此時 lazy 會失效

Hibernate 抓取策略 ( 集合代理的抓取策略 ) ：

保持默認（ fetch="select" ）也就是如下 :

<set name="students"inverse="true">

<key column="clazz"/>

<one-to-many class="com.june.hibernate.Student"/>

</set>

1)fetch="select" 會另外發(fā)出一條語句查詢集合

2) 設置fetch="join" 采用外連接集合的 lazy 失效

3) 這只fetch="subselect" 另外發(fā)出一條 select 語句抓取前面查詢到的所有的實體對象的關聯(lián)集合 fetch 只對 HQL 查詢產生影響其他的則不會


OpenSessionInview問題

      這個問題出現是由于load()懶加載導致的，第一次查詢數據時使用了懶加載至查詢出來數據的ID，當使用數據的時候還需要去數據庫里面查詢但是此時數據庫的session已經關閉，解決此問題兩種思路一種是不使用懶加載；其二是在web層開發(fā)關閉session，延長session的生命周期。


二級緩存


    二級緩存也稱為進程級緩存或sessionFactory緩存，也可以叫做集群范圍內的緩存，需要第三方來實現，hibernate默認的二級緩存插件為ehcache這個緩存，由于二級緩存是進程級的可能出現多線程并發(fā)問題，需要設置緩存的并發(fā)策略。

      hibernate二級緩存需要第三方插件支持，hibernate默認支持為ehcache關于配置請參考：Spring AOP +EHcache為Service層方法增加緩存


      開啟二級緩存后對方法的影響

      get()/load()

      對于這兩個方法沒啥影響，第一次從數據庫里面查詢，第二次先判斷緩存里面有沒有數據如果沒有再去數據庫里面查詢。


查詢緩存


      查詢緩存是針對普通屬性結果集的緩存，不緩存實體對象，當和查詢緩存關聯(lián)的表發(fā)生修改的時候，查詢緩存生命周期結束，里面的數據也隨即被清空了。

      查詢緩存的配置和使用：
List方法讀寫查詢緩存，Iterator不使用查詢緩存（查詢緩存只對query.list(）有效）

      查詢緩存的配置，默認不開啟hibernate3配置：

  1. <property name="cache.provider_class">org.hibernate.cache.NoCacheProvider</property>  
  2. <property name="hibernate.cache.use_second_level_cache">false</property>   
  3.      <property name="hibernate.cache.use_query_cache">true</property>    

代碼中，加上一句話 
  1. query.setCacheable(true)  

  

一級、二級、查詢之間的關系


一級緩存總是開啟狀態(tài)，我們需要關注的是查詢緩存和二級緩存，查詢緩存可以只開啟一個或者兩個都打開。
開啟二級緩存時，如果兩個session先后執(zhí)行l(wèi)oad或者get方法，只執(zhí)行一條語句第二次會從緩存中查找，先從一級緩存中查詢，如果沒有再去二級緩存中查找。

一級緩存同二級緩存交互

                禁止一級緩存與二級緩存交互，如下設置

session.setCacheMode(CacheMode.IGNORE);
打開一個session執(zhí)行查詢，它會先將查詢結果保存到一級緩存，待session關閉后，一級緩存中數據清空，由于禁止了一級緩存同二級緩存數據交互，因此，一級緩存關閉后不會將結構保存到二級緩存，打開第二個session后，后再發(fā)送一條查詢語句，因此二級緩存中沒有數據。


查詢緩存與二級緩存


開啟查詢，關閉二級
         如果兩次執(zhí)行query.list()，第一次發(fā)送查詢語句會將結果對象的id保存到查詢緩存中，第二次會先從查詢緩存中取出ID，根據id先去一級緩存查找，再二級緩存，如果沒有找到會去數據庫中查找，一級緩存同session沒有關系，只和表有關系。

                開啟查詢，開啟二級緩存

兩次執(zhí)行query.list()，第一次發(fā)送查詢語句將結果


       總結：

        緩存在一個項目中對于提高系統(tǒng)性能很重要，除了ehcache之外還有memcache、redis等緩存產品目前都很常用，redis具有豐富的數據類型以及單線程高效能訪問效率，memcache雖然是多線程但效率還是沒有redis高。

        這些緩存產品都可以實現分布式緩存，ehcache+rmi可以分布式緩存同步；memcache+redis都支持分布式，redis還提供了高可用性的解決方案：主從復制幾個服務器直接愛你可以切換。

        

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