Hibernate中的锁和缓存机制

本文详细介绍了Hibernate中的悲观锁和乐观锁机制,并探讨了一级缓存与二级缓存的工作原理及配置方法。
一、Hibernate中的悲观锁(pessimistic)和乐观锁(optimistic)

1.hibernate悲观锁

1)hibernate自动设置悲观锁定

当使用Hibernate更新或者插入一行记录的时候,锁定级别自动设置为LockMode.WRITE。

当Hibernate在“可重复读”或者是“序列化”数据库隔离级别下读取数据的时候,锁定模式自动设置为LockMode.READ。这种模式也可以通过用户显式指定进行设置.

当事务结束,所有对象脱离锁定模式.

2)显式的用户指定悲观锁定方式

调用 Session.load()的时候指定锁定模式(LockMode)。

调用Session.lock()。

调用Query.setLockMode()。

当多个线程并发修改某条数据即对应的实体对象时,如果此时该对象正在被其中一个线程修改,那么,其他线程挂起,一直等待线程提交完成

如果在UPGRADE或者UPGRADE_NOWAIT锁定模式下调用Session.load(),并且要读取的对象尚未被session载入过,那么hibernate会发出sql语句载入对象。如果为一个session调用load()方法查询某个对象时,该对象已经在另一个较少限制的锁定模式下被载入了,那么Hibernate就对该对象调用lock()方法,即该对象被锁定。

session.load(Account.class, 1, LockMode.UPGRADE);

2.hibernate乐观锁

大多数基于数据版本记录机制(version)实现。一般是在数据库表中加入一个version字段

读取数据时,将版本号一同读出,之后更新数据时,版本号加1,如果提交的数据小于或者等于数据库表中的版本号,则认为数据是过时的,否则给予更新。

配置文件需要做如下改动,在<class>标签中加上optimistic-lock="version",在<class>内部<id>标签的下面定义<version ></version>
hibernate会自动维护version的版本号码,如果多个并发同时修改数据,先提交的会成功.
具体配置如下:
<class name="Account" table="tbl_account">
<id name="id" column="id">
<generator class="native"></generator>
</id>
<version name="version"></version>
<property name="name"></property>
<property name="balance"></property>

</class>

二、hibernate一级缓存

一级缓存生命周期很短和session的生命周期一致,一级缓存也叫session级缓存或事务级缓存

每个Session有自己的缓存,一级缓存只针对单个session,其他的session里面的缓存不会被查询到

哪些方法支持一级缓存:

* get()

* load()

* iterate(查询实体对象时),iterate查询普通属性,一级缓存不会缓存

Student student = (Student)session.createQuery("from Student s where s.id=1").iterate().next();

System.out.println("student.name=" + student.getName());

iterate会去数据库查ID,然后看这个ID的对象在一级缓存里面是否存在,如果存在的话就不会去数据库里面查

*list只会把对象放到缓存中,但不会从缓存中取对象

在同一个session中先save,在发出load查询save过的数据,不会查询数据库,sava支持缓存。



如何管理一级缓存:

* session.clear()

* session.evict()

如何避免一次性大量的实体数据入库导致内存溢出

* 分批导入强制先flush 然后再clear



for (int i=0; i<1000; i++) {

Student student = new Student();

student.setName("s_" + i);

session.save(student);

//每10条数据就强制session将数据持久化

//同时清除缓存,避免大量数据造成内存溢出

if ( i % 10 == 0) {

//flush是使数据持久化

session.flush();

//清空缓存clear,evict

//session.evict(Object object)

session.clear();

}

}

如果数据量特别大,考虑JDBC实现,如果JDBC也不能满足要求,可以考虑采用数据库本身的特定导入工具



三、hibernate二级缓存

二级缓存也称进程级的缓存,同时也称作sessionFactory级的缓存,二级缓存可以被同一个SessionFactory创建的所有session共享

二级缓存的生命周期和SessionFactory的生命周期一致,SessionFactory可以管理二级缓存

二级缓存的配置和使用:

默认情况下,Hibernate使用EHCache进行JVM级别的缓存

* 将ehcache.xml文件拷贝到src目录下,部分参数介绍

<ehcache>

<diskStore path="java.io.tmpdir"/>

<defaultCache

maxElementsInMemory="10000" <!-- 缓存最大的对象数目 -->

eternal="false" <!-- 缓存是否持久,不持久就会在规定时间内失效 -->

timeToIdleSeconds="120" <!-- 当缓存闲置n秒后销毁 -->

timeToLiveSeconds="120" <!-- 当缓存存活n秒后销毁-->

overflowToDisk="true" <!-- 是否保存到磁盘,当对象达到规定的最大数目时-->

/>

</ehcache>

* 开启二级缓存,修改hibernate.cfg.xml文件,加入如下配置

<property name="hibernate.cache.use_second_level_cache">true</property>

* 指定缓存产品提供商 修改hibernate.cfg.xml文件

<property name="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</property>

* 知道你过哪些实体类 使用二级缓存(两种方法)

* 在映射文件中采用<cache>标签,在class标签下配置<cache usage="read-only"/>必须配置到<id>标签的前面

* 在hiberanate.cfg.xml文件中,采用<class-cache>标签

<class-cache usage="read-only"/>

如何管理二级缓存:

* sessionFactory.evict(Student.class)从缓存中移除所有的Student类型的对象

* sessionFactory.evict(Student.class,id)从缓存中移除指定id的Student 类型的对象

二级缓存是缓存实体对象的

* 了解一级缓存和二级缓存的交互

CacheMode.NORMAL - 从二级缓存中读、写数据。默认

CacheMode.GET - 从二级缓存中读取数据,仅在数据更新时对二级缓存写数据。

CacheMode.PUT - 仅向二级缓存写数据,但不从二级缓存中读数据。



四、Hibernate查询缓存

查询缓存是针对普通属性结果集的缓存,对实体对象的结果集只缓存id(其ID不是对象的真正ID,它与查询的条件相关即where后的条件相关,不同的查询条件,其缓存的id也不一样)

查询缓存的生命周期,当前关联的表发生修改,或是查询条件改变时,那么查询缓存生命周期结束,它不受一级缓存和二级缓存 的生命周期的影响

查询缓存的配置和使用

* 在hiberante.cfg.xml文件中启用查询缓存,如:

<property name="hibernate.cache.use_query_cache">true</property>

* 在程序中必须手动启用查询缓存,如:

query.setCacheable(true);

启用了查询缓存query.list()就可以从查询缓存中取数据了,不用每次都重新发sql查询数据库了
内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移与断点问题;② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动与商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。
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