hibernate缓存机制(二)

Hibernate缓存机制详解
本文详细介绍了Hibernate缓存机制,包括一级缓存和二级缓存的工作原理、应用场景及配置方法。并通过示例代码展示了如何利用缓存提升应用程序性能。

一、why(为什么要用Hibernate缓存?)

Hibernate是一个持久层框架,经常访问物理数据库。

为了降低应用程序对物理数据源访问的频次,从而提高应用程序的运行性能。

缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制,应用程序在运行时从缓存读写数据,在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。

 

二、what(Hibernate缓存原理是怎样的?)

Hibernate缓存包括两大类:Hibernate一级缓存和Hibernate二级缓存。

1.Hibernate一级缓存又称为“Session的缓存”。

Session内置不能被卸载,Session的缓存是事务范围的缓存(Session对象的生命周期通常对应一个数据库事务或者一个应用事务)。

一级缓存中,持久化类的每个实例都具有唯一的OID。


2.Hibernate二级缓存又称为“SessionFactory的缓存”。

由于SessionFactory对象的生命周期和应用程序的整个过程对应,因此Hibernate二级缓存是进程范围或者集群范围的缓存,有可能出现并发问题,因此需要采用适当的并发访问策略,该策略为被缓存的数据提供了事务隔离级别。

第二级缓存是可选的,是一个可配置的插件,默认下SessionFactory不会启用这个插件。

Hibernate提供了org.hibernate.cache.CacheProvider接口,它充当缓存插件与Hibernate之间的适配器。

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) 常量数据   

不适合存放到第二级缓存的数据?   

1) 经常被修改的数据   

2) 绝对不允许出现并发访问的数据,如财务数据,绝对不允许出现并发   

3) 与其他应用共享的数据。


3.Session的延迟加载实现要解决两个问题:正常关闭连接和确保请求中访问的是同一个session。

Hibernate session就是java.sql.Connection的一层高级封装,一个session对应了一个Connection。

http请求结束后正确的关闭session(过滤器实现了session的正常关闭);延迟加载必须保证是同一个session(session绑定在ThreadLocal)。


4.Hibernate查找对象如何应用缓存?

当Hibernate根据ID访问数据对象的时候,首先从Session一级缓存中查;

查不到,如果配置了二级缓存,那么从二级缓存中查;

如果都查不到,再查询数据库,把结果按照ID放入到缓存删除、更新、增加数据的时候,同时更新缓存。

 

5.一级缓存与二级缓存的对比图。


 

三、how(Hibernate的缓存机制如何应用?)

1.  一级缓存的管理:

evit(Object obj)  将指定的持久化对象从一级缓存中清除,释放对象所占用的内存资源,指定对象从持久化状态变为脱管状态,从而成为游离对象。

clear()  将一级缓存中的所有持久化对象清除,释放其占用的内存资源。

contains(Object obj) 判断指定的对象是否存在于一级缓存中。

flush() 刷新一级缓存区的内容,使之与数据库数据保持同步。

 

2.一级缓存应用: save()。当session对象调用save()方法保存一个对象后,该对象会被放入到session的缓存中。 get()和load()。当session对象调用get()或load()方法从数据库取出一个对象后,该对象也会被放入到session的缓存中。 使用HQL和QBC等从数据库中查询数据。

public class Client

{

    public static void main(String[] args)

    {

        Session session = HibernateUtil.getSessionFactory().openSession();

        Transaction tx = null;

        try

        {

            /*开启一个事务*/

            tx = session.beginTransaction();

            /*从数据库中获取id="402881e534fa5a440134fa5a45340002"的Customer对象*/

            Customer customer1 = (Customer)session.get(Customer.class, "402881e534fa5a440134fa5a45340002");

            System.out.println("customer.getUsername is"+customer1.getUsername());

            /*事务提交*/

            tx.commit();

            

            System.out.println("-------------------------------------");

            

            /*开启一个新事务*/

            tx = session.beginTransaction();

            /*从数据库中获取id="402881e534fa5a440134fa5a45340002"的Customer对象*/

            Customer customer2 = (Customer)session.get(Customer.class, "402881e534fa5a440134fa5a45340002");

            System.out.println("customer2.getUsername is"+customer2.getUsername());

            /*事务提交*/

            tx.commit();

            

            System.out.println("-------------------------------------");

            

            /*比较两个get()方法获取的对象是否是同一个对象*/

            System.out.println("customer1 == customer2 result is "+(customer1==customer2));

        }

        catch (Exception e)

        {

            if(tx!=null)

            {

                tx.rollback();

            }

        }

        finally

        {

            session.close();

        }

    }

}


结果


 

Hibernate:

    select

        customer0_.id as id0_0_,

        customer0_.username as username0_0_,

        customer0_.balance as balance0_0_

    from

        customer customer0_

    where

        customer0_.id=?

customer.getUsername islisi

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

customer2.getUsername islisi

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

customer1 == customer2 result is true

输出结果中只包含了一条SELECT SQL语句,而且customer1 == customer2 result is true说明两个取出来的对象是同一个对象。其原理是:第一次调用get()方法, Hibernate先检索缓存中是否有该查找对象,发现没有,Hibernate发送SELECT语句到数据库中取出相应的对象,然后将该对象放入缓存中,以便下次使用,第二次调用get()方法,Hibernate先检索缓存中是否有该查找对象,发现正好有该查找对象,就从缓存中取出来,不再去数据库中检索。

 

3.二级缓存的管理:

evict(Class arg0, Serializable arg1)将某个类的指定ID的持久化对象从二级缓存中清除,释放对象所占用的资源。

sessionFactory.evict(Customer.class, new Integer(1));  

evict(Class arg0)  将指定类的所有持久化对象从二级缓存中清除,释放其占用的内存资源。

sessionFactory.evict(Customer.class);  

evictCollection(String arg0)  将指定类的所有持久化对象的指定集合从二级缓存中清除,释放其占用的内存资源。

sessionFactory.evictCollection("Customer.orders"); 


4.二级缓存的配置

常用的二级缓存插件

EHCache  org.hibernate.cache.EhCacheProvide

OSCache  org.hibernate.cache.OSCacheProvider

SwarmCahe  org.hibernate.cache.SwarmCacheProvider

JBossCache  org.hibernate.cache.TreeCacheProvider

 

<!-- EHCache的配置,hibernate.cfg.xml -->

<hibernate-configuration>

    <session-factory>

       <!-- 设置二级缓存插件EHCache的Provider类-->

       <property name="hibernate.cache.provider_class">

          org.hibernate.cache.EhCacheProvider

       </property>

       <!-- 启动"查询缓存" -->

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

          true

       </property>

    </session-factory>

  </hibernate-configuration>
<!-- ehcache.xml -->

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<ehcache>

    <!--

        缓存到硬盘的路径

    -->

    <diskStore path="d:/ehcache"></diskStore>

    <!--

        默认设置

        maxElementsInMemory : 在內存中最大緩存的对象数量。

        eternal : 缓存的对象是否永远不变。

        timeToIdleSeconds :可以操作对象的时间。

        timeToLiveSeconds :缓存中对象的生命周期,时间到后查询数据会从数据库中读取。

        overflowToDisk :内存满了,是否要缓存到硬盘。

    -->

    <defaultCache maxElementsInMemory="200" eternal="false"

        timeToIdleSeconds="50" timeToLiveSeconds="60" overflowToDisk="true"></defaultCache>

    <!--

        指定缓存的对象。

        下面出现的的属性覆盖上面出现的,没出现的继承上面的。

    -->

    <cache name="com.suxiaolei.hibernate.pojos.Order" maxElementsInMemory="200" eternal="false"

        timeToIdleSeconds="50" timeToLiveSeconds="60" overflowToDisk="true"></cache>

</ehcache>

 

<!-- *.hbm.xml -->

<?xml version="1.0" encoding='UTF-8'?>

<!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC

 "-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN"

 "http://hibernate.sourceforge.net/hibernate-mapping-3.0.dtd" >

<hibernate-mapping>

   <class>

       <!-- 设置该持久化类的二级缓存并发访问策略 read-only read-write nonstrict-read-write transactional-->

       <cache usage="read-write"/>    

   </class>

</hibernate-mapping>

若存在一对多的关系,想要在在获取一方的时候将关联的多方缓存起来,需要在集合属性下添加<cache>子标签,这里需要将关联的对象的hbm文件中必须在存在<class>标签下也添加<cache>标签,不然Hibernate只会缓存OID。

<hibernate-mapping>

        <class name="com.suxiaolei.hibernate.pojos.Customer" table="customer">

            <!-- 主键设置 -->

            <id name="id" type="string">

                <column name="id"></column>

                <generator class="uuid"></generator>

            </id>

            

            <!-- 属性设置 -->

            <property name="username" column="username" type="string"></property>

            <property name="balance" column="balance" type="integer"></property>

            

            <set name="orders" inverse="true" cascade="all" lazy="false" fetch="join">

                <cache usage="read-only"/>

                <key column="customer_id" ></key>

                <one-to-many class="com.suxiaolei.hibernate.pojos.Order"/>

            </set>

            

        </class>

    </hibernate-mapping>

原文地址:http://www.cnblogs.com/wean/archive/2012/05/16/2502724.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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