hibernate缓存

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COMSOL后处理与可视化 公众号→【COMSOL仿真交流】←更多精彩内容 后处理是采用COMSOL建模的一个重要环节。通过软件自带的可视化工具，可以快速方便的展现仿真结果。 COMSOL为使用者提供了多种后处理工具，包括表面图、切面图、等值线图、流线图、线图、体图等等。可按功能分为数据集（储存数据的地方）、派生值和表单（对数据进行进一步的操作）、绘图组合绘图类型（显示数据结果的地方）、导出数据与生成报告。 　　如果想用origin、matlab对模拟数据做进一步的处理，导出excel格式的模拟结果，这可以通过“导出 阅读详情

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： 

Session缓存，一级缓存. 

SessionFactory的缓存分为内置缓存和外置缓存.内置缓存中存放的是SessionFactory对象的一些集合属性包含的数据(映射元素据及预定义SQL语句等),对于应用程序来说,它是只读的.外置缓存中存放的是数据库数据的副本,其作用和一级缓存类似.二级缓存除了以内存作为存储介质外,还可以选用硬盘等外部存储设备. 

Hibernate的缓存范围 

Hibernate的一级缓存和二级缓存都位于均位于持久层,且均用于存放数据库数据的副本,最大的区别就是缓存的范围各不一样. 

缓存的范围分为3类: 

1.事务范围 
   事务范围的缓存只能被当前事务访问,每个事务都有各自的缓存,缓存内的数据通常采用相互关联的对象形式.缓存的生命周期依赖于事务的生命周期,只有当事务结束时,缓存的生命周期才会结束.事务范围的缓存使用内存作为存储介质,一级缓存就属于事务范围. 
2.应用范围 
   应用程序的缓存可以被应用范围内的所有事务共享访问.缓存的生命周期依赖于应用的生命周期,只有当应用结束时,缓存的生命周期才会结束.应用范围的缓存可以使用内存或硬盘作为存储介质,二级缓存就属于应用范围. 
3.集群范围 
   在集群环境中,缓存被一个机器或多个机器的进程共享,缓存中的数据被复制到集群环境中的每个进程节点,进程间通过远程通信来保证缓存中的数据的一致,缓存中的数据通常采用对象的松散数据形式. 

  Hibernate的缓存管理 

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. 

  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.

Java代码 
  1. 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. 

  
Java代码 
  1. 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. 

  
Java代码 
  1. sessionFactory.evictCollection("Customer.orders");  



Hibernate的二级缓存的配置 

首先,不是所有的数据都适合放在二级缓存中,看一下,什么样的数据适合放在二级缓存中来?什么样的数据不适合放在二级缓存中来? 
  下面这几种情况就不适合加载到二级缓存中: 
  1.经常被修改的数据 
  2.绝对不允许出现并发访问的数据 
  3.与其他应用共享的数据 
  下面这己种情况合适加载到二级缓存中: 
  1.数据更新频率低 
  2.允许偶尔出现并发问题的非重要数据 
  3.不会被并发访问的数据 
  4.常量数据 
  5.不会被第三方修改的数据 

Hibernate的二级缓存功能是靠配置二级缓存插件来实现的,Hibernate为了集成这些插件,Hibernate提供了org.hibernate.cache.CacheProvider借口,它充当缓存插件与Hibernate之间的适配器 . 

常用的二级缓存插件 
EHCache  org.hibernate.cache.EhCacheProvider 
OSCache  org.hibernate.cache.OSCacheProvider 
SwarmCahe  org.hibernate.cache.SwarmCacheProvider 
JBossCache  org.hibernate.cache.TreeCacheProvider 
Hibernate的二级缓存

　　如前所述，Hibernate提供了两级缓存，第一级是Session的缓存。由于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，因此它的缓存是事务范围的缓存。第一级缓存是必需的，不允许而且事实上也无法比卸除。在第一级缓存中，持久化类的每个实例都具有唯一的OID。

　　第二级缓存是一个可插拔的的缓存插件，它是由SessionFactory负责管理。由于SessionFactory对象的生命周期和应用程序的整个过程对应，因此第二级缓存是进程范围或者集群范围的缓存。这个缓存中存放的对象的松散数据。第二级对象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。缓存适配器用于把具体的缓存实现软件与Hibernate集成。第二级缓存是可选的，可以在每个类或每个集合的粒度上配置第二级缓存。

Hibernate的二级缓存策略的一般过程如下：

1) 条件查询的时候，总是发出一条select * from table_name where …. （选择所有字段）这样的SQL语句查询数据库，一次获得所有的数据对象。

2) 把获得的所有数据对象根据ID放入到第二级缓存中。

3) 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；查不到，再查询数据库，把结果按照ID放入到缓存。

4) 删除、更新、增加数据的时候，同时更新缓存。

　　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缓存。

Hibernate的Query缓存策略的过程如下：

1) Hibernate首先根据这些信息组成一个Query Key，Query Key包括条件查询的请求一般信息：SQL, SQL需要的参数，记录范围（起始位置rowStart，最大记录个数maxRows)，等。

2) Hibernate根据这个Query Key到Query缓存中查找对应的结果列表。如果存在，那么返回这个结果列表；如果不存在，查询数据库，获取结果列表，把整个结果列表根据Query Key放入到Query缓存中。

3) Query Key中的SQL涉及到一些表名，如果这些表的任何数据发生修改、删除、增加等操作，这些相关的Query Key都要从缓存中清空。
简单介绍一下EHCache的配置 
hibernate.cfg.xml 

Xml代码 
  1. <hibernate-configuration>  
  2.    <session-factory>  
  3.       <!-- 设置二级缓存插件EHCache的Provider类-->  
  4.       <property name="hibernate.cache.provider_class">  
  5.          org.hibernate.cache.EhCacheProvider  
  6.       </property>  
  7.       <!-- 启动"查询缓存" -->  
  8.       <property name="hibernate.cache.use_query_cache">  
  9.          true  
  10.       </property>  
  11.    </session-factory>  
  12.  </hibernate-configuration>  



ehcache.xml

Xml代码 
  1. <ehcache>  
  2.   <!-- maxElementsInMemory为缓存对象的最大数目, eternal设置是否永远不过期,timeToIdleSeconds对象处于空闲状态的最多秒数,timeToLiveSeconds对象处于缓存状态的最多秒数 -->  
  3.   <diskStore path="java.io.tmpdir"/>  
  4.     <defaultCache maxElementsInMemory="10000" eternal="false"  timeToIdleSeconds="300" timeToLiveSeconds="600" overflowToDisk="true"/>  
  5. </ehcache>  



****.hbm.xml

Xml代码 
  1. <?xml version="1.0" encoding='UTF-8'?>  
  2. <!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC  
  3.                             "-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN"  
  4.                             "http://hibernate.sourceforge.net/hibernate-mapping-3.0.dtd" >  
  5.   
  6. <hibernate-mapping>  
  7.        
  8.    <class>  
  9.        <!-- 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-->  
  10.        <cache usage="read-write"/>      
  11.    </class>  
  12.   
  13. </hibernate-mapping>  

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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关于Hibernate的缓存

关于Hibernate的缓存 因为项目用到了Hibernate3.x版本，所以不又得重温了一下关于Hibernate的技巧和原理，其中主要是针对它的缓存进行那个了一番调研，于是想写点什么留下一点纪念。   (一)  Hibernate的缓存概念 Hibernate是干嘛的不用再解释了，它有两级缓存也是大家都知道的。简单来说一级缓存就是从你拿到Hibernate的session并且open

Ant Ren的专栏 1815

Hibernate 缓存

Hibernate缓存 后台取数据过程是： 先判断缓存里有没有数据，如果有从缓存里取数据让后返回，如果缓存里没有数据，则从数据库中取让后把数据存进缓存 使用缓存可以大幅度的提高查询速度和程序响应速度 1、hibernate一级缓存 2、hibernate二级缓存 3、hibernate查询缓存 ...

Java修炼者的博客 429

java hibernate 缓存_java之hibernate之hibernate缓存

这篇主要讲 hibernate缓存1.缓存的作用是为了提高效率2.Hibernate的开发效率比较高，但是执行效率相对较低。3.Hibernate提供了缓存来提高效率。hibernate缓存分为：一级缓存，二级缓存，查询缓存。4.一级缓存又称为 session缓存，是线程级别的缓存。get 和 load 方法查询数据 首先检查session缓存中是否有该数据，如果有，从缓存中直接获取数据，如果没有...

weixin_39775896的博客 136

Hibernate缓存——查询缓存

Hibernate缓存——查询缓存 默认情况下关闭设置的缓存对HQL和QBC查询时无效，需要打开查询缓存。 查询缓存依赖于二级缓存。 1.设置          true 2.在打开了查询缓存之后，需要注意，调用query.list()操作之前，必须显式调用query.setCachable(true)来标识某个查询使用缓存。   pu

fkngl的博客 1293

hibernate mysql缓存机制_理解hibernate缓存

简单理解Hibernate三种状态的概念及互相转化在Hibernate中有三种状态，对它的深入理解，才能更好的理解hibernate的运行机理，刚开始不太注意这些概念，后来发现它是重要的。对于理解hibernate，JVM和sql的关系有更好的理解。对于需要持久化的JAVA对象，在它的生命周期中有三种状态，而且互相转化。Hibernate三种状...文章文艺小青年2017-08-11800浏览量h...

weixin_33218578的博客 332

hibernate 缓存总结

缓存的分类:事务级别的缓存、应用程序级别的缓存、分布式缓存 hibernate 缓存: 分为三种缓存： 一级缓存\二级缓存\查询缓存（依赖于二级缓存） 一级缓存：session级别的缓存，依赖于session生命周期  不受我们管理，我们只能通过session.evict() 、session.clear() 清除一级缓存 save()、update()或 saveOrUpdate()

mydream1993的专栏 540

hibernate缓存介绍

hibernate缓存

lyf2233的博客 356

Hibernate缓存清除

<br />一、Hibernate一级缓存<br />（1）hibernate支持两个级别的缓存，默认只支持一级缓存；<br />（2）每个Session内部自带一个一级缓存；<br />（3）某个Session被关闭时，其对应的一级缓存自动清除；<br />（4）save、update、saveOrupdate、load、get、list、iterate、lock方法都会向缓存中存对象.<br />（5）可以从缓存中读数据的只有： get、load、iterate<br />（6）Query对象默认情况下

ksqqxq的专栏 843
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