hibernate学习笔记(session一级缓存)

本文深入探讨Session缓存的作用,包括减少数据库访问频率、保证数据一致性,并介绍Session的一级缓存机制,如对象持久化、加载策略及实体对象状态转换。同时,解释Hibernate中的实体对象状态以及Session的update方法和清理缓存机制。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Session缓存的作用:
1.减少访问数据库的频率,应用程序从内存中读取持久化对象的速度显然比到数据库查询数据的速度快多了,因此Session的缓存可以提高数据库的访问性能。

2.保证缓存中的对象与数据库中的记录保持同步,当缓存中持久化对象的状态发生了变化,Session并不会立即执行相关的SQL语句,这使得Session能够把几条相关的Sql语句合并为一条sql语句,以便减少访问数据库的次数,从而提高应用程序的性能。

session一级缓存:

1.当session的save()方法持久化一个对象时,对象会被加入到session的缓存中,即加入到内存中去,以后即使应用程序中的引用变量不再引用该对象,只要session的缓存没有被清空,该对象就仍然处于生命周期中
2. 当session的load()方法试图从数据库中加载一个对象时,session先判断缓存中是否存在这个对象,如果存在就不会再到数据库中查询了。 load方法在加载数据的时候并没有获取一个完整的对象,它只是获取到了一个该对象的OID,当你的程序使用到了这个对象时会先判断缓存中有没有这个对 象。如果有就不会到数据库中查询。如果没有就会再去数据库中查询。

hibernate中的实体对象的三种状态:

 

1.瞬时状态:刚刚用new语句创建,还没有被持久化,不处于session缓存中,与数据库没有建立任何联系。

2.持久化状态:已经被持久化,加入到session的缓存当中,即实体对象在hibernate框架所管理的状态。与数据中的数据建立了联系。

3.游离状态:已经持久化但不处于session的缓存当中,当session对象关闭时,但是对象和数据库中建立了联系,这时该对象并未受到session实例的管理。称之为游离状态。或者说是托管状态。

Session的update方法完成以下操作:

1.把对象重新加载到Session缓存当中,使他成为持久化对象,

2.计划执行一个update语句。值得注意的是:Session只有在清理缓存的时候才会执行update语句。并且在执行时才会把对象当前的属性值组装到update语句中。因此。即使程序中多次修改了对象的属性值在清理缓存的时候也只会执行一次update语句。

清理缓存 :是指按照缓存当中的对象的状态的变化来同步更新数据库。

session清理缓存的时间点:

1.当程序调用事物提交的时候,tx.commit()方法被执行时,commit()方法会先清理缓存,然后再向数据库提交事物。

2.当程序显示调用session的flush()方法的时候,也会清理缓存。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值