Hibernate 二级缓存

本文详细介绍了Hibernate二级缓存的概念及配置方法,包括缓存框架的选择、缓存策略的应用以及查询缓存的使用技巧。

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二级缓存:
Hibernate提供了基于应用程序级别的缓存, 可以跨多个session,即不同的session都可以访问缓存数据。 这个换存也叫二级缓存。
Hibernate提供的二级缓存有默认的实现,且是一种可插配的缓存框架!如果用户想用二级缓存,只需要在hibernate.cfg.xml中配置即可; 不想用,直接移除,不影响代码。
如果用户觉得hibernate提供的框架框架不好用,自己可以换其他的缓存框架或自己实现缓存框架都可以。
查看hibernate.properties配置文件,二级缓存如何配置?

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### Second-level Cache ###
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#hibernate.cache.use_second_level_cache false【二级缓存默认不开启,需要手动开启】
#hibernate.cache.use_query_cache true      【开启查询缓存】

## choose a cache implementation        【二级缓存框架的实现】

#hibernate.cache.provider_class org.hibernate.cache.EhCacheProvider
#hibernate.cache.provider_class org.hibernate.cache.EmptyCacheProvider
hibernate.cache.provider_class org.hibernate.cache.HashtableCacheProvider 默认实现
#hibernate.cache.provider_class org.hibernate.cache.TreeCacheProvider
#hibernate.cache.provider_class org.hibernate.cache.OSCacheProvider
#hibernate.cache.provider_class org.hibernate.cache.SwarmCacheProvider
二级缓存,使用步骤
1) 开启二级缓存
2)指定缓存框架
3)指定那些类加入二级缓存
缓存策略
<class-cache usage="read-only"/>     放入二级缓存的对象,只读; 
<class-cache usage="nonstrict-read-write"/>  非严格的读写
<class-cache usage="read-write"/>    读写; 放入二级缓存的对象可以读、写;
<class-cache usage="transactional"/>   (基于事务的策略)
集合缓存
<!-- 集合缓存[集合缓存的元素对象,也需加入二级缓存] -->
<collection-cache usage="read-write" collection="cn.itcast.b_second_cache.Dept.emps"/>

查询缓存

list() 默认情况只会放入缓存,不会从一级缓存中取!
使用查询缓存,可以让list()查询从二级缓存中取!

<!-- 开启查询缓存 -->
<property name="hibernate.cache.use_query_cache">true</property>
// HQL查询  【setCacheable  指定从二级缓存找,或者是放入二级缓存】
Query q = session1.createQuery("from Dept").setCacheable(true);
System.out.println(q.list());
session1.getTransaction().commit();
session1.close();


Session session2 = sf.openSession();
session2.beginTransaction();
q = session2.createQuery("from Dept").setCacheable(true);
System.out.println(q.list());  // 不查询数据库: 需要开启查询缓存
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
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