延迟加载

在hibernate中,关于延迟加载配置

什么是延迟加载,以QX和jd表为例,假如不延迟加载,假如我们查询一个qx对象数据,那么该对象的数据中有一条为set的jd对象集合;那么就会把该set中的所有jd对象加载到内存,假如jd有关联了其它的表,又会把其它表页同步加载,这样不仅可能浪费内存,增加查询的时间,假如关联表过多,可能查询出的数据会是电脑内存崩溃!

延迟加载顾名思义就是不让一些属性在我们查询该对象的时候就立即加载到内存,而是根据加载等级来决定加载时间;

延迟模式

一般可以分为三种模式:

完全不延迟:所有的属性都加在进来,造成内存溢出,时间缓慢;

完全延迟:除了大容量的笨大属性,其它的普通name,id等属性也不实时加载进内存,

部分延迟:一般的属性实时加载,包含多对象的属性延迟加载;

延迟等级

除了加载的三种模式,延迟加载还有三种等级:

这三种等级在主表《set》中设置和在从表对象属性《pojo》中设置也有不同

set中:示例代码

第一种lazy=true是默认的等级,当获得该对象之后再获取对象属性,就加载该对象session.get(Student.class,1).getScore()

<set name="emps" inverse="true" cascade="all" lazy="true">
            <key>
                <column name="DEPTNO" precision="2" scale="0" />
            </key>
            <one-to-many class="com.bdqn.entitydao.Emp" />
        </set>

第二种lazy=false是不延迟等级,默认加载该对象时就加载该对象session.get(Student.class,1)

<set name="emps" inverse="true" cascade="all" lazy="false">
            <key>
                <column name="DEPTNO" precision="2" scale="0" />
            </key>
            <one-to-many class="com.bdqn.entitydao.Emp" />
        </set>

 第三种lazy=extra是最强延迟加载,只有当使用这个对象的具体属性时才进行加载session.get(Student.class,1).getScore().getcore;

<set name="emps" inverse="true" cascade="all" lazy="extra">
            <key>
                <column name="DEPTNO" precision="2" scale="0" />
            </key>
            <one-to-many class="com.bdqn.entitydao.Emp" />
        </set>

在对象属性中配置:

第一种是lazy=“false”不延迟加载

<many-to-one name="dept" class="com.bdqn.entitydao.Dept" fetch="select" lazy="false">
            <column name="DEPTNO" precision="2" scale="0" />
        </many-to-one>

第二种是lazy=“no-proxy”不代理,最强延迟加载,指的是内存不代理,所以等级最高只有当使用该对象的属性的时候才进行加载

<many-to-one name="dept" class="com.bdqn.entitydao.Dept" fetch="select" lazy="no-proxy">
            <column name="DEPTNO" precision="2" scale="0" />
        </many-to-one>

第三种是lazy=“proxy”代理比默认的等级,当获取该对象时就加载如内存

<many-to-one name="dept" class="com.bdqn.entitydao.Dept" fetch="select" lazy="proxy">
            <column name="DEPTNO" precision="2" scale="0" />
        </many-to-one>

在上面的几种方法中获取size条数的方法,只要等级达到最高延迟加载,即使代用getsession在get条数也不会触发加载进内存,因为它只是返回有几个这样的对象,并没有进行属性上的调用;

 

 

<think>好的,用户现在想了解在RESTAPI中如何实现或优化延时加载。首先,我需要回顾一下之前提供的关于RESTAPI的最佳实践,以及用户提供的引用内容。用户提到的引用中,有关于延迟加载的触发条件和实现原理,比如在Java中通过调用集合方法触发加载,还有在ListView中延迟加载项目以减少初始加载时间。另外,引用[3]和[4]提到了批量处理数据时的大小优化和基准测试的重要性,这可能和API的分页或部分响应有关。引用[5]则提到了性能优化的各种技巧,比如使用合适的算法和数据结构。用户的问题是将延迟加载应用到RESTAPI的设计或优化中。我需要将延迟加载的概念与RESTAPI的设计原则结合起来。首先,延迟加载在ORM中常见,比如Hibernate的延迟加载,避免一次性加载所有关联数据。那么在REST API中,如何实现类似的机制呢?可能的思路包括分页、部分响应、按需加载关联资源等。接下来,我需要考虑RESTful的最佳实践,比如使用HATEOAS,分页参数,字段过滤等。例如,当客户端请求一个资源时,不需要一次性返回所有关联数据,而是提供链接让客户端按需请求。这样可以减少初始响应的大小,提高性能。另外,用户提到的引用中有关于批量处理的数据大小优化,这可能涉及到在API设计中如何分批获取数据,比如使用分页参数,或者允许客户端指定需要哪些字段,避免传输不必要的数据。例如,使用GraphQL的查询语言,但用户的问题是关于REST API,所以可能需要使用fields参数来过滤返回的字段。 还需要考虑性能优化,比如缓存策略,使用ETag和Last-Modified头来减少重复传输,同时结合延迟加载,只在数据变更时触发加载。此外,异步处理可能也是一个方向,比如对于耗时操作,返回202 Accepted,让客户端轮询结果,但这可能不属于延迟加载的范畴。 然后,考虑到用户提供的Java代码示例,延迟加载是通过访问集合的方法触发的,那么在API中,可能需要设计不同的端点来访问关联资源。例如,主资源只返回基本信息和关联资源的链接,客户端可以按需请求关联资源的数据。此外,错误处理和标准化响应也很重要,比如当客户端请求未加载的数据时,返回适当的错误码或提示。同时,安全性方面,需要确保按需加载的端点有正确的权限控制,防止未授权访问。 总结起来,实现或优化延时加载的方法可能包括:分页处理、部分响应(字段过滤)、关联资源的按需加载(通过链接或单独端点)、缓存策略、异步处理,以及合理的API版本控制。同时,需要参考用户之前提到的批量处理优化,进行基准测试,确定合适的分批大小,避免性能问题。 现在需要将这些思路整理成结构化的回答,分点说明,结合引用中的内容,比如部分响应可以参考引用[3]和[4]中的批量处理建议,分页和字段过滤可以引用之前的REST最佳实践。同时,需要确保数学公式正确使用LaTeX格式,如分页的参数可以用数学表达式表示,比如每页数量$n$,页码$p$等。 可能还需要考虑HATEOAS的实现,在响应中包含相关资源的链接,这样客户端可以按需访问,减少初始负载。例如,用户资源返回时,包含订单的链接,而不是内嵌订单数据,这样只有当客户端访问订单链接时才会触发加载,类似于延迟加载的效果。 最后,生成相关问题,比如如何设计支持字段过滤的API,或者如何实现HATEOAS,这些都能帮助用户进一步探索相关主题。</think>### REST API 中延时加载的实现与优化方法 --- #### 一、延时加载的核心思想 延时加载(Lazy Loading)是一种资源按需加载的优化策略,其数学描述为: $$ L(d) = \begin{cases} \text{加载数据} & \text{当} \ d \in D_{\text{required}} \\ \text{保持未加载} & \text{其他情况} \end{cases} $$ 其中 $D_{\text{required}}$ 表示客户端实际需要的数据子集。该技术可显著降低网络传输负载和服务器计算开销[^1]。 --- #### 二、实现延时加载的 4 种核心方法 ##### 1. 分页与分段加载 - **基础分页**:通过 `page` 和 `size` 参数控制数据量 ```http GET /api/v1/products?page=2&size=20 ``` - **游标分页**:使用 `cursor` 标记分页位置,适用于大数据量场景 $$ \text{响应体} = \{ "data": [...], "next_cursor": "xYz123" \} $$ ##### 2. 部分响应(Partial Response) - 字段过滤参数:允许客户端指定需要的字段 ```http GET /api/v1/users?fields=id,name,email ``` - 嵌套资源延迟加载:关联资源通过独立端点访问 ```json { "user": { "id": 123, "links": { "orders": "/api/v1/users/123/orders" // 关联资源需单独请求[^1] } } } ``` ##### 3. 条件请求优化 - 缓存验证:通过 `ETag` 和 `If-None-Match` 避免重复传输 ```http GET /api/v1/articles/5 If-None-Match: "686897696a7c876b7e" ``` - 增量更新:使用 `Last-Modified` 配合 `If-Modified-Since` ##### 4. 异步资源加载 - 长期任务处理:返回 `202 Accepted` 状态码并异步处理 ```json { "status": "processing", "monitor_url": "/api/v1/tasks/5x8g9" } ``` --- #### 三、性能优化实践 1. **批量处理优化** 采用 Redis 批量操作模式,设置最佳批量大小 $n$: $$ \text{最佳批量大小} \ n = \arg\min_{k} \left( \frac{T_{\text{total}}}{k} + T_{\text{overhead}} \times k \right) $$ 建议通过基准测试确定具体值(参考 50-100 个 Key 的经验值)[^3][^4] 2. **缓存策略组合** ```mermaid graph LR A[客户端请求] --> B{缓存命中?} B -->|是| C[返回304 Not Modified] B -->|否| D[生成部分响应] D --> E[设置Cache-Control头] ``` 3. **智能预加载算法** 使用 Fisher-Yates 算法优化资源加载顺序: $$ \text{资源加载顺序} = \text{shuffle}(R, \text{seed}=t_{\text{access}}) $$ 其中 $R$ 为资源集合,$t_{\text{access}}$ 为访问时间戳[^5] --- #### 四、安全与监控 1. **访问控制** - 速率限制:`X-RateLimit-Limit: 1000` - 权限验证:JWT Token 的细粒度权限控制 ```http GET /api/v1/users/orders Authorization: Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9... ``` 2. **监控指标** 需监控的关键性能指标集合: $$ M = \{ \text{延迟}(ms), \text{缓存命中率}(\%), \text{分页深度}(p) \} $$ --- #### 五、代码实现示例(Python/Flask) ```python from flask import request, jsonify @app.route('/api/v1/products') def get_products(): # 实现字段过滤 fields = request.args.get('fields', 'id,name').split(',') # 实现分页 page = int(request.args.get('page', 1)) per_page = int(request.args.get('size', 20)) # 生成部分响应 data = Product.query.paginate(page, per_page).items return jsonify({ "data": [{f: getattr(p, f) for f in fields} for p in data], "next_page": f"/api/v1/products?page={page+1}&size={per_page}" }) ``` ---
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