Hibernate 缓存剖析

本文深入探讨Hibernate缓存机制,区分一级缓存与二级缓存,并分析类缓存和查询缓存的特点与应用场景。同时,文章指出类缓存主要用于load和get方法,而查询缓存在特定条件下能够提升list方法的效率。
引子:hibernate缓存分为一级缓存和二级缓存。从生命周期来分,可以称之为session级缓存和sessionFactory缓存。一级缓存是hibernate自带的,不可被卸载的。二级缓存要通过第三方组件来ehcache、oscache等手动配置。事实上session级缓存的存在时间是极短的,一般是没有意义的,除非你用了opensessioninview(见前文[url]http://supben.iteye.com/blog/801308[/url])。其实在hibernate3.x版本中,从使用的角度而言,二级缓存和一级缓存是一模一样的。所以不管你有没有使用二级缓存,以下讨论均成立。

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类(class)缓存[/color][/size][/b]

首先要强调下,当你在任何地方缓存某个类的时候,应该考虑一下那个类的hashcode和equals方法是否需要重写,不然可能会确保不了key的唯一性。

第一次执行:iterate()依赖于缓存,所以第一次iterate()没意义。list()会直接发出sql , 并把结果存到缓存中。假设结果是三条记录,id分别是1,2,3。

第二次执行: 因为你没有配置查询缓存,list()仍然会直接发出sql去数据库中查找。而iterate()则会先发出一条sql取出id串。然后当你迭代的时候,他才会在缓存里根据id去查找结果。如果每条id都能取到值当然很和谐。但是如果缓存清了,或者结果集id串变了,假设成了4,5,6。那么他就会再发3条根据id查找对象实体的sql去数据库中查找。这就是经典的1+n问题。

于是答案似乎很显然:第一次用list,第二次用iterate方法就可以了。实则不然!因为你没法知道什么时候是第一次,什么时候是第二次? 我这里所谓的第一次,第二次是因为我测试的时候先用list方法去取出数据了,我知道缓存里有。但是在项目中你是不知道的。

综上:iterate虽然看起来很好,但是根本就没有使用价值!事实上,类缓存主要是给load和get方法来使用的,这时候根据id去查对象就只要从缓存中读就可以了,缓存中没有,大不了再发sql嘛。

小提示:hibernate 2.x中get是不走二级缓存的(这个设计的确是没什么必要!)。3.x 中get也会走二级缓存!(这就是引子中最后一段话的原因!)至于load和get方法的区别,那就是另外一个问题了,很简单,本文就不做讨论了。


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查询(query)缓存[/size][/b][/color]

直接说查询缓存的特性和缺点

1.如果查询结果是当中的字段而不是整个对象。Hibernate会缓存整个结果集。这样会导致缓存大量的数据。占用大量的内存开销。

2.如果结果集是实体对象,此时只会缓存实体的id。他会依赖于类缓存。即,需要迭代的时候才会去类缓存中找。list方法此时就约等于iterate方法(后者是1+n问题,而前者是n问题…)。这也是为什么 iterate方法没有查询缓存的原因。

3.查询缓存的生命周期与session无关。当相关联的表数据做出任何修改时,查询缓存就会清空。所以查询缓存只适合在写操作极少的情况下使用。

4.多个程序访问一个数据库,或者是你用了非hibernate的方式,比如直接用jdbc修改了数据,查询缓存仍然不会清空。这就导致了脏数据!

综上: 对于多条记录来说list方法是唯一选择。如果没有以上所说的查询缓存的4点局限性,那么你可以配置查询缓存以提高list的效率。

另外如果设计到到分布部署,负载均衡之类的问题。Hibernate 二级缓存和查询缓存都不能开启!
一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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