Hibernate缓存原理与查询缓存的组合探究

最新推荐文章于 2022-10-16 10:41:44 发布
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本文探讨了Hibernate中的二级缓存和查询缓存的工作原理及其组合使用的效果。通过对比load和list方法在不同缓存配置下的表现，揭示了如何有效利用这两种缓存来提升应用性能。

来源：http://www.javaeye.com/topic/431603


0.前言

         由于对Hibernate的二级缓存和查询缓存的区别不了解，也不知道它们起什么作用。于是动手做了一些实验，对它们的组合使用有了一个表面的认识。

1.前提

         1) 不使用一级缓存（Session级别）的情况。因为大部分api对session的操作都进行n层封装，用完session就close，一般很少使用到一级缓存。

         2) 开启hibernate.show_sql=true，根据sql的是否输出来判断是否访问了数据库。

2.基础

2.1.二级缓存

         二级缓存是SessionFactory级别的全局缓存，它为每个类（或集合）提供缓存。凡是调用二级缓存的查询方法都会从中受益，比如load,list,iterate等方法（注意，get和find不使用缓存，直接访问数据库）。

         开启条件：

         1)hibernate.cache.provider_class=org.hibernate.cache.EhCacheProvider（这里指定了ehcache）

         2)hbm.xml配置<cache usage="read-write"/>

         3)ehcache.xml定义该类的cache

         简单地说，二级缓存是用来保存类对象的，并且填充它的所有属性值。

2.2.查询缓存

         查询缓存保存的是查询方法（list和iterate等）查询的sql语句和结果集，跟load这种装载对象的方法没有关系。也就是说，使用load方法，查询缓存不理睬。

         并且这个结果集只是对象id列表，对象的其他属性值不保存。例如，list执行的时候，先根据查询缓存中的sql语句，获取对象id列表，然后再load(id)来取对象。

         开启条件：

         1) hibernate.cache.use_query_cache=true

         2)Query或者Criteria使用时，设置setCacheable(true)

         简单地说，查询缓存是用来保存sql执行后获取的对象id列表。下一次执行同一条sql时，可直接从查询缓存中获取到对象id列表。

3.实验

         以下对最常用的load和list方法进行二级缓存和查询缓存的组合测试。load和list执行的结果，都是返回同一个对象。

3.1.四种组合

         二级缓存和查询缓存的组合，根据开启和不开启两种情况，划分为四种组合（√代表开启，×代表不开启）：

        

组合

二级缓存

查询缓存

1

√

×

2

×

√

3

√

√

4

×

×

3.2.load实验

         对同一个id，使用load执行两次，观察sql的输出现象，也就是判断第二次load是否访问了数据库。其中√代表输出，×代表未输出：

 

组合

第一次sql

第二次sql

结论

1

√

×

与查询缓存无关

2

√

√

3

√

×

4

√

√

 

         当开启了二级缓存，load先从缓存中获取对象，于是组合1和3的第二次sql都未输出，即第二次查询没有访问数据库。

         当没有开启二级缓存，load总是直接访问数据库的。也证明了，查询缓存与load方法无关。

3.3.list实验

         对同一条sql语句，使用list执行两次，观察sql的输出现象。其中√代表输出，×代表未输出：

 

组合

第一次sql

第二次sql

结论

1

√

√

list每次访问数据库都会填充二级缓存，相当于二级缓存无效

2

√

√（不一样）

这两条sql语句不一样，第一条是list的，第二条是load的

3

√

×

 

4

√

√

 

 

         对组合1现象的解释：

         当没有开启查询缓存时，list每次都会直接访问数据库，然后把二级缓存给重新填充。也就是说，list在不开启查询缓存的情况下，根本就没有利用到二级缓存的好处。

         对组合2现象的解释：

         第一条sql是list正常访问数据库的，但第二次执行list时，由于有了查询缓存，直接根据第一条sql获取对象的id，此时由于没有开启二级缓存，load(id)后也没法从二级缓存中拿数据，只好再次访问数据库。但在组合3中，load(id)可以从二级缓存中拿数据，所以不用访问数据库。

3.4.小结

         在load和list方法中，使用二级缓存和查询缓存的不同组合，效果出现了差别。特别强调的是，由于很多操作是基于list的，如果没有开启查询缓存，根本就使用不了二级缓存的数据，也就提高不了性能了（但是iterate可以使用到二级缓存）。

         另外，从表格中可以看出来，同时开启二级缓存和查询缓存，效果是最好的，第二次查询都不需要访问数据库。



4.维护

         当存在除hibernate之外的改变数据库数据的方式时，维护二级缓存和查询缓存是很麻烦的。比如使用jdbc或者第三方系统修改了数据库，hibernate都不知道，也就没法自行维护缓存了。这时需要手动维护，如果存在第三方系统，还需要让第三方系统发消息通知hibernate。

         维护手段也就是evict（清除某个类的二级缓存）和evictQuery（清除查询缓存）。针对数据修改的三种形式，分别维护：

         1)insert：evictQuery

         2)delete：evict和evictQuery

         3)update：evict


Hibernate 不能实时获取数据库中更新的记录问题解决



可以先看这个理解一下（N+1 问题，，，，

Hibernate二级缓存与查询缓存的组合探究



一般来讲ORM中的缓存分为以下几类:
         1: 事务级缓存:即在当前事务范围内的数据缓存. 就Hibernate来讲, 事务级缓存是基于Session的生命周期实现的,每个Session内部会存在一个数据缓存,它随着 Session的创建而存在,随着Session的销毁而灭亡,因此也称为Session Level Cache.
         2: 应用级缓存: 即在某个应用中或应用中某个独立数据库访问子集中的共享缓存,此缓存可由多个事务共享(数据库事务或应用事务),事务之间的缓存共享策略与应用的事务隔离 机制密切相关.在Hibernate中 ,应用级缓存由SessionFactory实现,所有由一个SessionFactory创建的 Session实例共享此缓存,因此也称为SessionFactory Level Cache.
         3: 分布式缓存:即在多个应用实例,多个JVM间共享的缓存策略.分布式缓存由多个应用级缓存实例组成,通过某种远程机制(RMI,JMS)实现各个缓存实例间的数据同步,任何一个实例的数据修改,将导致整个集群间的数据状态同步.

Hibernate缓存体系之查询缓存（http://www.ylzx8.cn/zonghe/other/999827.html）

  Hibernate的二级缓存策略，是针对于ID查询的缓存策略，对于条件查询则毫无作用。为此，Hibernate提供了针对条件查询的Query Cache。

查询缓存，缓存的key是hql语句，缓存的value是满足hql语句的记录的主键值。也就是说，查询缓存，只是缓存数据库记录的主键值，并不会缓存记录的所有字段值。

 

    默认hibernate不会开启查询缓存，这是因为查询缓存只有在hql/hql语句语义完全一致的时候，才能命中。而实际查询场景下，查询条件、分页、 排序等构成的复杂查询sql语句很难完全一致。可能是hibernate觉得命中率低，所以默认关闭了查询缓存。我们可以根据实际使用情况，决定是否开启 查询缓存，唯一的原则就是命中率要尽可能的高。如果针对A表的查询，查询sql语句基本都是完全一致的情况，就可以针对A使用查询缓存；如果B表的查询条 件经常变化，很难命中，那么就不要对B表使用查询缓存。这可能就是hibernate使用查询缓存的时候，既要在hibernate.cfg.xml中进 行配置，也需要query.setCacheable(true)的原因。

     查询缓存只对list有用，对iterate方式无用。iterate不会读也不会写查询缓存，list会读也会写查询缓存。查询缓存中的key是 sql语句（这些sql语句会被hibernate解析，保证语义相同的sql，能够命中查询缓存），缓存的value是记录的主键值

Q:什么样的数据适合存放到第二级缓存中？

    1.很少被修改的数据

    2.不是很重要的数据，允许出现偶尔并发的数据

    3.不会被并发访问的数据

    4.参考数据,指的是供应用参考的常量数据，它的实例数目有限，它的实例会被许多其他类的实例引用，实例极少或者从来不会被修改。

　不适合存放到第二级缓存的数据？

    1 经常被修改的数据

    2 财务数据，绝对不允许出现并发

    3 与其他应用共享的数据。


 hibernate缓存的数据实时性思考？当数据变化时hibernate缓存是否能自动更新？

下面是测试例子，经过测试hibernate查询缓存能“监听”到当前缓存实体的数据变化，即当对这个实体进行增加，删除，修改时，查询缓存将重新去数据库获得最新的数据然后再缓存起来。


前置配置：

http://www.360doc.com/content/14/0801/16/1073512_398635409.shtml

注意在实体映射文件中配置：<!--二级缓存一般设置为只读--><cache usage="read-only" />

实验：返回的是list

测试代码：

 DAO层的一个方法：

 public void testSession(){
        Session session=this.getSession();
    //List<TUser>    ls=session.createQuery("from TUser where username like '%h%'").setFirstResult(0).setMaxResults(2).list();
      List<TUser>    ls=session.createQuery("from TUser where username like ? ").setCacheable(true).setParameter(0, "%h%").setFirstResult(0).setMaxResults(30).list();
        for (TUser tUser : ls) {
            System.out.println(tUser.getUsername()+"=="+tUser.getId());
        }
    }

junit单元测试的一个方法：

    @Test
    public void testCache() {
        
        System.out.println("=====第一次读取=======");
        userManager.testCache();
        System.out.println("====第二次读取========");
        userManager.testCache();
        System.out.println("====添加一个用户=======");
        TUser user=new TUser();
        user.setUsername("htt");
        user.setPassword("123");
        userManager.saveUser(user);
        System.out.println("====添加用户后第一次读取======");
        userManager.testCache();
        System.out.println("====添加用户后第二次读取======");
        userManager.testCache();
        System.out.println("====修改用户=====");
        TUser user2=new TUser();
        user2.setId("1061");
        user2.setUsername("h22");
        user2.setPassword("123");
        userManager.update(user2);
        System.out.println("====修改用户后第一次读取======");
        userManager.testCache();
        System.out.println("====修改用户后第二次读取======");
        userManager.testCache();
        System.out.println("====删除用户=====");
        TUser user3=new TUser();
        user3.setId("1061");
        userManager.deleteUser(user3);
        System.out.println("====删除用户后第一次读取======");
        userManager.testCache();
        System.out.println("====删除用户后第二次读取======");
        userManager.testCache();
    }

场景一：开启“查询缓存”，关闭二级缓存。结果如下

=====第一次读取=======
Hibernate: select * from ( select tuser0_.ID as ID1_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.USERNAME like ? ) where rownum <= ?
htt==1081
htt==1087
htt==1086
htt==1084
hcc==1010
hzc==1004
h22==1061
htt==1082
htt==1083
htt==1085
====第二次读取========
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
htt==1081
htt==1087
htt==1086
htt==1084
hcc==1010
hzc==1004
h22==1061
htt==1082
htt==1083
htt==1085
====添加一个用户=======
Hibernate: select SEQ_USER.nextval from dual
Hibernate: insert into hzc.T_USER (USERNAME, PASSWORD, EMAIL, MOBILE, ID) values (?, ?, ?, ?, ?)
====添加用户后第一次读取======
Hibernate: select * from ( select tuser0_.ID as ID1_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.USERNAME like ? ) where rownum <= ?
htt==1081
htt==1087
htt==1086
htt==1084
hcc==1010
hzc==1004
h22==1061
htt==1082
htt==1083
htt==1085
htt==1088
====添加用户后第二次读取======
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
htt==1081
htt==1087
htt==1086
htt==1084
hcc==1010
hzc==1004
h22==1061
htt==1082
htt==1083
htt==1085
htt==1088
====修改用户=====
Hibernate: update hzc.T_USER set USERNAME=?, PASSWORD=?, EMAIL=?, MOBILE=? where ID=?
====修改用户后第一次读取======
Hibernate: select * from ( select tuser0_.ID as ID1_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.USERNAME like ? ) where rownum <= ?
htt==1081
htt==1087
htt==1086
htt==1084
hcc==1010
hzc==1004
h22==1061
htt==1082
htt==1083
htt==1085
htt==1088
====修改用户后第二次读取======
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
htt==1081
htt==1087
htt==1086
htt==1084
hcc==1010
hzc==1004
h22==1061
htt==1082
htt==1083
htt==1085
htt==1088
====删除用户=====
Hibernate: delete from hzc.T_USER where ID=?
====删除用户后第一次读取======
Hibernate: select * from ( select tuser0_.ID as ID1_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.USERNAME like ? ) where rownum <= ?
htt==1081
htt==1087
htt==1086
htt==1084
hcc==1010
hzc==1004
htt==1082
htt==1083
htt==1085
htt==1088
====删除用户后第二次读取======
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
Hibernate: select tuser0_.ID as ID1_0_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_0_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_0_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_0_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_0_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.ID=?
htt==1081
htt==1087
htt==1086
htt==1084
hcc==1010
hzc==1004
htt==1082
htt==1083
htt==1085
htt==1088

场景一：开启“查询缓存”，开启二级缓存。结果如下

log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner).
log4j:WARN Please initialize the log4j system properly.
SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".
SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementation
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details.
=====第一次读取=======
Hibernate: select * from ( select tuser0_.ID as ID1_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.USERNAME like ? ) where rownum <= ?
htt==1081
htt==1087
htt==1086
htt==1084
htt==1089
hcc==1010
hzc==1004
htt==1082
htt==1083
htt==1085
htt==1088
====第二次读取========
htt==1081
htt==1087
htt==1086
htt==1084
htt==1089
hcc==1010
hzc==1004
htt==1082
htt==1083
htt==1085
htt==1088
====添加一个用户=======
Hibernate: select SEQ_USER.nextval from dual
Hibernate: insert into hzc.T_USER (USERNAME, PASSWORD, EMAIL, MOBILE, ID) values (?, ?, ?, ?, ?)
====添加用户后第一次读取======
Hibernate: select * from ( select tuser0_.ID as ID1_, tuser0_.USERNAME as USERNAME1_, tuser0_.PASSWORD as PASSWORD1_, tuser0_.EMAIL as EMAIL1_, tuser0_.MOBILE as MOBILE1_ from hzc.T_USER tuser0_ where tuser0_.USERNAME like ? ) where rownum <= ?
htt==1081
htt==1087
htt==1086
htt==1084
htt==1089
hcc==1010
hzc==1004
htt==1082
htt==1083
htt==1085
htt==1088
htt==1090
====添加用户后第二次读取======
htt==1081
htt==1087
htt==1086
htt==1084
htt==1089
hcc==1010
hzc==1004
htt==1082
htt==1083
htt==1085
htt==1088
htt==1090
====修改用户=====




分布式缓存Hazelcast详解及原理探究_hazelcast底层原理(2)
2401_84301922的博客
04-29 560
Hazelcast 没有任何中心节点(每个节点都是可以运行在任意服务器的独立JVM)，在运行的过程中，它自己选定集群中的某个节点作为中心点来管理所有的节点。Hazelcast 的数据是分布式存储的。它会尽量将数据存储在需要使用该项数据的节点上，以实现数据去中心化的目的。在传统的数据存储模型中(MySql、MongDB、Redis等)，数据都是独立于应用单独存放的，当需要提升数据库的性能时，需要不断加固单个数据库应用的性能。
Hibernate旅程（九）Hibernate缓存机制--查询缓存
Xinghf
03-13 3154
Hibernate查询缓存 我们介绍了Hibernate一级缓存，二级缓存。而hibernate二级缓存时针对Id查询的缓存策略，对于条件查询则毫无作用。因此hibernate提供了针对条件查询的QueryCache（查询策略）。 下面来看session控制的查询缓存。 一、查询缓存配置 1、          在hibernate.cfg.xml中加入查询缓存
Hibernate的clear(),flush(),evict()方法详解
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1.Clear 方法       无论是Load 还是 Get 都会首先查找缓存（一级缓存） 如果没有，才会去数据库查找，调用Clear() 方法，可以强制清除Session缓存。 例： [c-sharp] view plaincopyprint? public void testClear(){           Session
【JAVA】缓存解读之EHcache
沐诩
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hibernate缓存
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缓存是位于应用程序与物理数据源之间，用于临时存放复制数据的内存区域，目的是为了减少应用程序对物理数据源访问的次数，从而提高应用程序的运行性能.   Hibernate在查询数据时，首先到缓存中去查找，如果找到就直接使用，找不到的时候就会从物理数据源中检索，所以，把频繁使用的数据加载到缓存区后，就可以大大减少应用程序对物理数据源的访问，使得程序的运行性能明显的提升.   Hibernate缓存分类：
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- 性能调优：学习如何对Hibernate应用程序进行性能调优，包括查询优化、缓存优化以及Hibernate Session的管理。 从文件名“JavaEE学习笔记之Hibernate的MySql查询.doc”来看，这份文档可能是某位开发者在学习...
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hibernate二级缓存 Ehcache配置详解
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一、hibernate缓存简介 一级缓存(session):内部缓存 事务范围：缓存只能被当前事务访问。缓存的生命周期依赖于事务的生命周期，当事务结束时，缓存也就结束生命周期。   二级缓存(sessionFactory): 缓存被应用范围内的所有事务共享。 这些事务有可能是并发访问缓存，因此必须对缓存进行更新。缓存的生命周期依赖于应用的生命周期，应用结束时， 缓存也
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clear() 方法，把缓冲区的全部对象强制清除Session缓存。 evict()方法：会把指定的缓冲对象进行清除。 flush()方法：强制进行从内存到数据库的同步。 在介绍方法使用之前，先介绍几个关键字段： insertions:session在要保存数据时，要在insertions中登记应用的插入行为（包括：引用对象、对象id、session、持久化处理类）； entityE...
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Hibernate 的三种查询模式
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什么是Hibernate的查询缓存呢？想一下这样的情况：如果A用户向hibernate发出了一个select * from student where name='aty'，过了一会儿B用户也发出了同样的查询语句，而在这期间student表数据没有任何的改动，也就是说A用户和B用户需要获取的数据都是相同。如果对A的查询结果进行了缓存，B用户就不用直接查数据库了，直接从缓存中获取数据即可。
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