Hibernate的二级缓存

本文详细介绍了Hibernate二级缓存的工作原理,包括CLASS缓存、查询缓存和COLLECTION缓存的特点及使用方式。
Hibernate的二级缓存
SessionFactory级别的全局缓存,它底下可以使用不同的缓存类库,比如ehcache、oscache等,需要设置 hibernate.cache.provider_class。如果使用查询缓存,加上 hibernate.cache.use_query_cache=true 缓存可以简单的看成一个Map,通过key在缓存里面找value。
Hibernate的二级缓存细分为CLASS缓存,查询缓存和COLLECTION缓存。

1. CLASS缓存
当Hibernate的二级缓存被打开时,当任何一个已经配置缓存的对象被加载时候,都会被缓存到其二级缓存中。不论是执行list,iterator方法。不同的是list方法不会从二级缓存中加载数据(如果不使用查询缓存),每次执行都是去数据库直接抽取。而iterator方法因为使用的是延迟加载的策略,所以第一次加载的时候并未真正的加载数据,而是只加载了其中的ID,并且生成一个代理对象。而当对象被使用(也就是调用非getID方法)的时候,如果数据已经在缓存中,则从缓存中取出,否则真正执行SELECT方法从数据库加载数据(Iterator的方式类似于Load方法,只是Iterator先查询出所有的对象的ID,然后根据ID生成代理对象)。

2. 查询缓存
Hibernate二级缓存的缓存需要配置hibernate.cache.use_query_cache=true。在代码中使用query.setCacheable(true)激活查询缓存。对于查询缓存来说,缓存的key是根据hql生成的sql,再加上参数等信息的QueryKey对象进行管理。而缓存的value,并不是整个结果集,而是查询出来的这一串ID。第一次查询的时候, list执行一条SQL语句查询出所有的结果集,然后从结果集中取出其中的ID的集合作为该查询缓存的Value进行缓存。并且将相应的对象放入CLASS缓存中,并且返回整个结果集。到同样条件第二次查询的时候,先从查询缓存中取出这些ID,然后根据ID到Class缓存中取出具体的对象,并且返回。
对于List方法的查询缓存关键是使用查询语句缓存了ID,然后使用ID进行GET方法查找,那么这样就可以有效的使用Hiberante的一级和二级缓存了。注意Iterator方法因为使用的是延迟加载策略实现,所以Iterator方法不会使用查询缓存(即使显示的调用了query.setCacheable(true)也是没有任何效果的)。
对于查询缓存的过期维护,Hibernate会再查询缓存的VALUE结果集中维护一个查询缓存的建立时间。每次使用查询缓存之前都会先Check在该缓存时间之后是否有更新该表的操作。如果存在更新那么就放弃查询缓存结果。

3. COLLECTION缓存
Hibernate的Collection元素的缓存 需要在hbm的collection里面设置 <cache usage="***"> 。Collection的缓存和前面查询缓存的list一样,也是只保持一串id,但它不会因为这个表更新过就失效,一个collection缓存 仅在这个collection里面的元素有增删时才失效。 这样有一个问题,如果你的collection是根据某个字段排序的,当其中一个元素更新了该字段时,导致顺序改变时,collection缓存 里面的排序不会做更新。

个人感觉学习这块内容最好的方法是写一个简单的代码,然后debug跟踪看Hiberate的内部实现方法。下面添上一段代码,是Hibernate使用缓存的核心代码:

protected Object doLoad(
final LoadEvent event,
final EntityPersister persister,
final EntityKey keyToLoad,
final LoadEventListener.LoadType options) throws HibernateException {
Object entity = loadFromSessionCache( event, keyToLoad, options );
if ( entity == REMOVED_ENTITY_MARKER ) {
log.debug( "load request found matching entity in context, but it is scheduled for removal; returning null" );
return null;
}
if ( entity == INCONSISTENT_RTN_CLASS_MARKER ) {
log.debug( "load request found matching entity in context, but the matched entity was of an inconsistent return type; returning null" );
return null;
}
if ( entity != null ) {
if ( log.isTraceEnabled() ) {
log.trace("resolved object in session cache: " + MessageHelper.infoString( persister, event.getEntityId(), event.getSession().getFactory() ) );
}
return entity;
}

entity = loadFromSecondLevelCache(event, persister, options);
if ( entity != null ) {
if ( log.isTraceEnabled() ) {
log.trace("resolved object in second-level cache: " +
MessageHelper.infoString( persister, event.getEntityId(), event.getSession().getFactory() ) );
}
return entity;
}

if ( log.isTraceEnabled() ) {
log.trace("object not resolved in any cache: " +
MessageHelper.infoString( persister, event.getEntityId(), event.getSession().getFactory() ));
}

return loadFromDatasource(event, persister, keyToLoad, options);
}
本系统采用Python编程语言中的Flask框架作为基础架构,实现了一个面向二手商品交易的网络平台。该平台具备完整的前端展示与后端管理功能,适合用作学术研究、课程作业或个人技术能力训练的实际案例。Flask作为一种简洁高效的Web开发框架,能够以模块化方式支持网站功能的快速搭建。在本系统中,Flask承担了核心服务端的角色,主要完成请求响应处理、数据运算及业务流程控制等任务。 开发工具选用PyCharm集成环境。这款由JetBrains推出的Python专用编辑器集成了智能代码提示、错误检测、程序调试与自动化测试等多种辅助功能,显著提升了软件编写与维护的效率。通过该环境,开发者可便捷地进行项目组织与问题排查。 数据存储部分采用MySQL关系型数据库管理系统,用于保存会员资料、产品信息及订单历史等内容。MySQL具备良好的稳定性和处理性能,常被各类网络服务所采用。在Flask体系内,一般会配合SQLAlchemy这一对象关系映射工具使用,使得开发者能够通过Python类对象直接管理数据实体,避免手动编写结构化查询语句。 缓存服务由Redis内存数据库提供支持。Redis是一种支持持久化存储的开放源代码内存键值存储系统,可作为高速缓存、临时数据库或消息代理使用。在本系统中,Redis可能用于暂存高频访问的商品内容、用户登录状态等动态信息,从而加快数据获取速度,降低主数据库的查询负载。 项目归档文件“Python_Flask_ershou-master”预计包含以下关键组成部分: 1. 应用主程序(app.py):包含Flask应用初始化代码及请求路径映射规则。 2. 数据模型定义(models.py):通过SQLAlchemy声明与数据库表对应的类结构。 3. 视图控制器(views.py):包含处理各类网络请求并生成回复的业务函数,涵盖账户管理、商品展示、订单处理等操作。 4. 页面模板目录(templates):存储用于动态生成网页的HTML模板文件。 5. 静态资源目录(static):存放层叠样式表、客户端脚本及图像等固定资源。 6. 依赖清单(requirements.txt):记录项目运行所需的所有第三方Python库及其版本号,便于环境重建。 7. 参数配置(config.py):集中设置数据库连接参数、缓存服务器地址等运行配置。 此外,项目还可能包含自动化测试用例、数据库结构迁移工具以及运行部署相关文档。通过构建此系统,开发者能够系统掌握Flask框架的实际运用,理解用户身份验证、访问控制、数据持久化、界面动态生成等网络应用关键技术,同时熟悉MySQL数据库运维与Redis缓存机制的应用方法。对于入门阶段的学习者而言,该系统可作为综合性的实践训练载体,有效促进Python网络编程技能的提升。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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