hibernate缓存机制

本文详细介绍了Hibernate框架的优势,包括对JDBC操作的封装、简化DAO层代码、实现ORM转换等。同时对比了session.load与session.get的区别,并阐述了Hibernate中缓存管理机制及查询缓存的配置与使用方法。
为什么使用hibernate
1、对JDBC操作提供封装,方便操作简化数据库访问的代码(connection,eparedStatement,resultSet);
2、简化DAO层的代码量ORM从关系型DB到面向对象(java)的转变
3、在java代码中充斥着大量的sql语句不便于维护,但是ORM映射可以减少此类代码,便于维护

session.load和session.get的区别
两者都是用缓存,load查询数据如果没有会出现Exception ,get会出现null
load支持lazy , get不支持lazy
load 查询 先查一级缓存,如果没有数据则会生成ciglib,在实际使用的时候(也就是lazy=true)查询二级缓存,还没有数据查询数据库,在没有就会出现异常,主意这里是Exception
get 先查询一级缓存,在查询二级缓存最后查询数据库如果没有数据则出现null

hibernate中lazy的有效期是在session打开状态下
<class>上的lazy特性会影响普通属性

一级缓存是session级别的二级缓存是sessionFactory级别的
session使用evict和clear来管理缓存,不同的session不能共享数据但是可以共享sessionFactory
session和sessionFactory中存储的形式类似于Map 的键值对
key为实体对象的ID value 为实体对象

get load iterator 使用一级缓存 save方法支持缓存

list和iterate的区别?
* list每次都会发出查询语句,list向缓存中放入数据,但不利用缓存中的数据
* iterate在默认情况下利用缓存中的数据,只有在缓存中根据id无法找到相应

list不使用一级缓存 只会向 缓存中插入数据 所以list 每次都会发出sql语句

iterator N+1 问题
iterator查询实体对象会发出查询 ID 列表的sql语句如果一级二级缓存有数据则不发出查询实体的sql语句,如果没有则直接查询DB
list N+1 问题
实用查询缓存
查询实体对象
二级缓存不存在或是过期或者是evict

关于查询缓存:
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会缓存id

查询缓存的生命周期,当关联的表发生修改,那么查询缓存的生命周期结束

查询缓存的配置和使用:
* 启用查询缓存,修改hibernate.cfg.xml文件
<property name="hibernate.cache.use_query_cache">true</property>
* 在程序中必须启用,如:
query.setCacheable(true);

----------------------------------------------

* 开启查询缓存,关闭二级缓存
开启一个session,分别调用两次query.list()查询普通属性
每次调用list 都要设置 query.setCacheable(true);

只发出一条sql语句;

* 开启查询缓存,关闭二级缓存
开启两个session,分别调用query.list()查询普通属性

第二次query.list()不会发出查询sql,因为查询缓存的生命周期和session无关

* 开启查询缓存,关闭二级缓存
开启两个session,分别调用query.iterate()查询普通属性

查询缓存只对query.list起作用,query.iterate不起作用,其实query.iterate不使用查询缓存

* 关闭查询缓存,关闭二级缓存
开启两个session,分别调用query.list()查询实体对象

发出查询sql,因为query.list默认情况下,每次都会发出查询sql

* 打开查询缓存,关闭二级缓存
开启两个session,分别调用query.list()查询实体对象

会发出n条查询语句,因为开启了查询缓存,关闭了二级缓存,而且是跨session查询
查询缓存会缓存实体对象的id,所以hibernate会根据实体对象的id加载相应的实体
如果缓存中存在则加载缓存中的数据,否则根据id发出相应的查询语句

* 打开查询缓存,开启二级缓存
开启两个session,分别调用query.list()查询实体对象

不会发出查询sql,因为开启了二级缓存和查询缓存,查询缓存缓存了实体对象的id列表
hibernate会根据实体对象的id到二级缓存中取得相应的数据



Transient状态的对象的特性?
* 在数据库中没有与之匹配的记录
* 没有纳入session的管理

persistent状态的对象的特性?
* 纳入session的管理
* persistent状态的对象在数据库中存在与之匹配的数据
* persistent状态的对象在清理缓存(脏数据检查),会和数据库同步

detached状态的对象的特性?
* 在数据库中存在与之对应的记录
* 没有纳入session的管理

session.flush方法主要做两件事:
* 清理缓存
* 执行sql

session在什么情况下执行flush
* 默认在事务提交时
* 显示调用flush
* 在执行查询前,如:iterate

按照save(insert),update,delete顺序执行
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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