Hibernate （开放源代码的对象关系映射框架）

Hibernate 中提供了两级Cache（高速缓冲存储器），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。 Hibernate还为查询结果提供了一个查询缓存，它依赖于第二级缓存。

第一级缓存 第二级缓存 存放数据的形式 相互关联的持久化对象的散装数据 缓存的范围

事务范围，每个事务都有单独的第一级缓存进程范围或集群范围，缓存被同一个进程或集群范围内的所有事务共享 并发访问策略由于每个事务都拥有单独的第一级缓存，不会出现并发问题，无需提供并发访问策略由于多个事务会同时访问第二级缓存中相同数据，因此必须提供适当的并发访问策略，来保证特定的事务隔离级别数据过期策略没有提供数据过期策略。处于一级缓存中的对象永远不会过期，除非应用程序显式清空缓存或者清除特定的对象必须提供数据过期策略，如基于内存的缓存中的对象的最大数目，允许对象处于缓存中的最长时间，以及允许对象处于缓存中的最长空闲时间。

物理存储介质内存和硬盘 对象的散装数据首先存放在基于内存的缓存中，当内存中对象的数目达到数据过期策略中指定上限时，就会把其余的对象写入基于硬盘的缓存中。

缓存的软件实现 在Hibernate的Session的实现中包含了缓存的实现由第三方提供，Hibernate仅提供了缓存适配器(CacheProvider)。用于把特定的缓存插件集成到Hibernate中。启用缓存的方式只要应用程序通过Session接口来执行保存、更新、删除、加载和查询数据库数据的操作，Hibernate就会启用第一级缓存，把数据库中的数据以对象的形式拷贝到缓存中，对于批量更新和批量删除操作，如果不希望启用第一级缓存，可以绕过Hibernate API，直接通过JDBC　API来执行指操作。用户可以在单个类或类的单个集合的粒度上配置第二级缓存。如果类的实例被经常读但很少被修改，就可以考虑使用第二级缓存。只有为某个类或集合配置了第二级缓存，Hibernate在运行时才会把它的实例加入到第二级缓存中。 用户管理缓存的方式第一级缓存的物理介质为内存，由于内存容量有限，必须通过恰当的检索策略和检索方式来限制加载对象的数目。Session的evit()方法可以显式清空缓存中特定对象，但这种方法不值得推荐。 第二级缓存的物理介质可以是内存和硬盘，因此第二级缓存可以存放大量的数据，数据过期策略的maxElementsInMemory属性值可以控制内存中的对象数目。管理第二级缓存主要包括两个方面：选择需要使用第二级缓存的持久类，设置合适的并发访问策略：选择缓存适配器，设置合适的数据过期策略。

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()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。

3.1. 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语句查询数据库，一次获得所有的数据对象。

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。

3.2. 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。

3.3. 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。

3.4. 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：

l 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。

l 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。

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

l 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。

上述4种缓存插件的对比情况列于表9-3中。

表9-3 4种缓存插件的对比情况

它们的提供器列于表9-4中。

表9-4 缓存策略的提供器

在默认情况下，Hibernate使用EhCache进行JVM级别的缓存。用户可以通过设置Hibernate配置文件中的hibernate.cache.provider_class的属性，指定其他的缓存策略，该缓存策略必须实现org.hibernate.cache.CacheProvider接口。

3.5. 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。

Hibernate对象关系映射提供延迟的与非延迟的对象初始化。非延迟加载在读取一个对象的时候会将与这个对象所有相关的其他对象一起读取出来。这有时会导致成百的（如果不是成千的话）select语句在读取对象的时候执行。这个问题有时出现在使用双向关系的时候，经常会导致整个数据库都在初始化的阶段被读出来了。当然，你可以不厌其烦地检查每一个对象与其他对象的关系，并把那些最昂贵的删除，但是到最后，我们可能会因此失去了本想在ORM工具中获得的便利。

一个明显的解决方法是使用Hibernate提供的延迟加载机制。这种初始化策略只在一个对象调用它的一对多或多对多关系时才将关系对象读取出来。这个过程对开发者来说是透明的，而且只进行了很少的数据库操作请求，因此会得到比较明显的性能提升。这项技术的一个缺陷是延迟加载技术要求一个Hibernate会话要在对象使用的时候一直开着。这会成为通过使用DAO模式将持久层抽象出来时的一个主要问题。为了将持久化机制完全地抽象出来，所有的数据库逻辑，包括打开或关闭会话，都不能在应用层出现。最常见的是，一些实现了简单接口的DAO实现类将数据库逻辑完全封装起来了。一种快速但是笨拙的解决方法是放弃DAO模式，将数据库连接逻辑加到应用层中来。这可能对一些小的应用程序有效，但是在大的系统中，这是一个严重的设计缺陷，妨碍了系统的可扩展性。

幸运的是，Spring框架为Hibernate延迟加载与DAO模式的整合提供了一  种方便的解决方法。以一个Web应用为例，Spring提供了OpenSessionInViewFilter和OpenSessionInViewInterceptor。我们可以随意选择一个类来实现相同的功能。两种方法唯一的不同就在于interceptor在Spring容器中运行并被配置在web应用的上下文中，而Filter在Spring之前运行并被配置在web.xml中。不管用哪个，他们都在请求将当前会话与当前（数据库）线程绑定时打开Hibernate会话。一旦已绑定到线程，这个打开了的Hibernate会话可以在DAO实现类中透明地使用。这个会话会为延迟加载数据库中值对象的视图保持打开状态。一旦这个逻辑视图完成了，Hibernate会话会在Filter的doFilter方法或者Interceptor的postHandle方法中被关闭。

实现方法在web.xml中加入

<filter>

<filter-name>hibernateFilter</filter-name>

<filter-class>

org.springframework.orm.hibernate3.support.OpenSessionInViewFilter

</filter-class>

</filter>

<filter-mapping>

<filter-name>hibernateFilter</filter-name>

<url-pattern>*.do</url-pattern>

</filter-mapping>

初用HIBERNATE的人也许都遇到过性能问题，实现同一功能，用HIBERNATE与用JDBC性能相差十几倍很正常，如果不及早调整，很可能影响整个项目的进度。 大体上，对于HIBERNATE性能调优的主要考虑点如下：

.数据库设计调整

.HQL优化

.API的正确使用(如根据不同的业务类型选用不同的集合及查询API)

.主配置参数(日志，查询缓存，fetch_size, batch_size等)

.映射文件优化(ID生成策略，二级缓存，延迟加载，关联优化)

.一级缓存的管理

.针对二级缓存，还有许多特有的策略

.事务控制策略。

a) 降低关联的复杂性

b) 尽量不使用联合主键

c) ID的生成机制，不同的数据库所提供的机制并不完全一样

d) 适当的冗余数据，不过分追求高范式

HQL如果抛开它同HIBERNATE本身一些缓存机制的关联，HQL的优化技巧同普通的SQL优化技巧一样，可以很容易在网上找到一些经验之谈。

a) 查询缓存，同下面讲的缓存不太一样，它是针对HQL语句的缓存，即完全一样的语句再次执行时可以利用缓存数据。但是，查询缓存在一个交易系统(数据变更频繁，查询条件相同的机率并不大)中可能会起反作用:它会白白耗费大量的系统资源但却难以派上用场。

b) fetch_size，同JDBC的相关参数作用类似，参数并不是越大越好，而应根据业务特征去设置

c) batch_size同上。

d) 生产系统中，切记要关掉SQL语句打印。

a) 数据库级缓存:这级缓存是最高效和安全的，但不同的数据库可管理的层次并不一样，比如，在Oracle中，可以在建表时指定将整个表置于缓存当中。

b) SESSION缓存:在一个HibernateSESSION有效，这级缓存的可干预性不强，大多于HIBERNATE自动管理，但它提供清除缓存的方法，这在大批量增加/更新操作是有效的。比如，同时增加十万条记录，按常规方式进行，很可能会发现OutofMemeroy的异常，这时可能需要手动清除这一级缓存:Session.evict以及 Session.clear

c) 应用缓存:在一个SESSIONFACTORY中有效，因此也是优化的重中之重，因此，各类策略也考虑的较多，在将数据放入这一级缓存之前，需要考虑一些前提条件：

i. 数据不会被第三方修改(比如，是否有另一个应用也在修改这些数据?)

ii. 数据不会太大

iii. 数据不会频繁更新(否则使用CACHE可能适得其反)

iv. 数据会被频繁查询

v. 数据不是关键数据(如涉及钱，安全等方面的问题)。

缓存有几种形式，可以在映射文件中配置:read-only(只读，适用于很少变更的静态数据/历史数据)，nonstrict-read- write，read-write(比较普遍的形式，效率一般)，transactional(JTA中，且支持的缓存产品较少)

d) 分布式缓存:同c)的配置一样，只是缓存产品的选用不同，oscache, jboss cache，的大多数项目，对它们的用于集群的使用(特别是关键交易系统)都持保守态度。在集群环境中，只利用数据库级的缓存是最安全的。

a) 实体延迟加载:通过使用动态代理实现

b) 集合延迟加载:通过实现自有的SET/LIST，HIBERNATE提供了这方面的支持

c) 属性延迟加载:

a) 完成同样一件事，Hibernate提供了可供选择的一些方式，但具体使用什么方式，可能用性能/代码都会有影响。显示，一次返回十万条记录 (List/Set/Bag/Map等)进行处理，很可能导致内存不够的问题，而如果用基于游标(ScrollableResults)或 Iterator的结果集，则不存在这样的问题。

b) Session的load/get方法，前者会使用二级缓存，而后者则不使用。

c) Query和list/iterator，如果去仔细研究一下它们，你可能会发现很多有意思的情况，二者主要区别(如果使用了Spring，在HibernateTemplate中对应find,iterator方法):

i. list只能利用查询缓存(但在交易系统中查询缓存作用不大)，无法利用二级缓存中的单个实体，但list查出的对象会写入二级缓存，但它一般只生成较少的执行SQL语句，很多情况就是一条(无关联)。

ii. iterator则可以利用二级缓存，对于一条查询语句，它会先从数据库中找出所有符合条件的记录的ID，再通过ID去缓存找，对于缓存中没有的记录，再构造语句从数据库中查出，因此很容易知道，如果缓存中没有任何符合条件的记录，使用iterator会产生N+1条SQL语句(N为符合条件的记录数)

iii. 通过iterator，配合缓存管理API，在海量数据查询中可以很好的解决内存问题，如:

while(it.hasNext()){

YouObject object = (YouObject)it.next();

session.evict(youObject);

sessionFactory.evice(YouObject.class, youObject.getId());

}

如果用list方法，很可能就出OutofMemory错误了。

在Hibernate3.1文档的“19.5. Understanding Collection performance”中有详细的说明。

事务方面对性能有影响的主要包括:事务方式的选用，事务隔离级别以及锁的选用

a) 事务方式选用:如果不涉及多个事务管理器事务的话，不需要使用JTA，只有

JDBC的事务控制就可以。

b) 事务隔离级别:参见标准的SQL事务隔离级别

c) 锁的选用:悲观锁(一般由具体的事务管理器实现)，对于长事务效率低，但安全。乐观锁(一般在应用级别实现)，如在HIBERNATE中可以定义 VERSION字段，显然，如果有多个应用操作数据，且这些应用不是用同一种乐观锁机制，则乐观锁会失效。因此，针对不同的数据应有不同的策略，同前面许多情况一样，很多时候我们是在效率与安全/准确性上找一个平衡点，无论如何，优化都不是一个纯技术的问题，你应该对你的应用和业务特征有足够的了解。

即使是使用JDBC，在进行大批数据更新时，BATCH与不使用BATCH有效率上也有很大的差别。可以通过设置batch_size来让其支持批量操作。

举个例子，要批量删除某表中的对象，如“delete Account”，打出来的语句，HIBERNATE找出了所有ACCOUNT的ID，再进行删除，这主要是为了维护二级缓存，这样效率肯定高不了，在后续的版本中增加了bulk delete/update，但这也无法解决缓存的维护问题。也就是说，由于有了二级缓存的维护问题，HIBERNATE的批量操作效率并不尽如人意。

hibernate工作原理：

1、通过Configuration().configure();读取并解析hibernate.cfg.xml配置文件。

2、由hibernate.cfg.xml中的<mappingresource="com/xx/User.hbm.xml"/>读取解析映射信息。

3、通过config.buildSessionFactory();//得到sessionFactory。

4、sessionFactory.openSession();//得到session。

5、session.beginTransaction();//开启事务。

6、persistent operate;

7、session.getTransaction().commit();//提交事务

8、关闭session;

9、关闭sessionFactory;