Hibernate下数据批量处理解决方案

本文介绍如何通过合理配置Hibernate参数及适时调用flush()和clear()方法解决Java批量数据处理中的性能问题,尤其针对大量数据插入、更新场景。

很多人都对Java在批量数据的处理方面是否是其合适的场所持有怀疑的念头,由此延伸,那么就会认为ORM可能也不是特别适合数据的批量处理。 其实,我想如果我们应用得当的话,完全可以消除ORM批量处理性能问题这方面的顾虑。下面以Hibernate为例来做为说明,假如我们真的不得不在Java中使用Hibernate来对数据进行批量处理的话。 向数据库插入100 000条数据,用Hibernate可能像这样:

Session session = sessionFactory.openSession();
Transaction tx = session.beginTransaction();
for ( int i=0; i<100000; i++ ) {
Customer customer = new Customer(.....);
session.save(customer); }
tx.commit();
session.close();


  大概在运行到第50 000条的时候,就会出现内存溢出而失败。这是Hibernate把最近插入的Customer都以session-level cache在内存做缓存,我们不要忘记Hiberante并没有限制first-level cache 的缓存大小:

  # 持久对象实例被管理在事务结束时,此时Hibernate与数据库同步任何已经发生变 化的被管理的的对象。

  # Session实现了异步write-behind,它允许Hibernate显式地写操作的批处理。 这里,我给出Hibernate如何实现批量插入的方法:
首先,我们设置一个合理的JDBC批处理大小,hibernate.jdbc.batch_size 20。 然后在一定间隔对Session进行flush()和clear()。

Session session = sessionFactory.openSession();
Transaction tx = session.beginTransaction();
for ( int i=0; i<100000; i++ ) {
Customer customer = new Customer(.....);
session.save(customer);
if ( i % 20 == 0 ) {
//flush 插入数据和释放内存:
session.flush(); session.clear(); }
}
tx.commit();
session.close();

 

 

  很多人都对Java在批量数据的处理方面是否是其合适的场所持有怀疑的念头,由此延伸,那么就会认为ORM可能也不是特别适合数据的批量处理。 其实,我想如果我们应用得当的话,完全可以消除ORM批量处理性能问题这方面的顾虑。下面以Hibernate为例来做为说明,假如我们真的不得不在Java中使用Hibernate来对数据进行批量处理的话。 向数据库插入100 000条数据,用Hibernate可能像这样:

Session session = sessionFactory.openSession();
Transaction tx = session.beginTransaction();
for ( int i=0; i<100000; i++ ) {
Customer customer = new Customer(.....);
session.save(customer); }
tx.commit();
session.close();

  大概在运行到第50 000条的时候,就会出现内存溢出而失败。这是Hibernate把最近插入的Customer都以session-level cache在内存做缓存,我们不要忘记Hiberante并没有限制first-level cache 的缓存大小:

  # 持久对象实例被管理在事务结束时,此时Hibernate与数据库同步任何已经发生变 化的被管理的的对象。

  # Session实现了异步write-behind,它允许Hibernate显式地写操作的批处理。 这里,我给出Hibernate如何实现批量插入的方法:
首先,我们设置一个合理的JDBC批处理大小,hibernate.jdbc.batch_size 20。 然后在一定间隔对Session进行flush()和clear()。

Session session = sessionFactory.openSession();
Transaction tx = session.beginTransaction();
for ( int i=0; i<100000; i++ ) {
Customer customer = new Customer(.....);
session.save(customer);
if ( i % 20 == 0 ) {
//flush 插入数据和释放内存:
session.flush(); session.clear(); }
}
tx.commit();
session.close();

  那么,关于怎样删除和更新数据呢?那好,在Hibernate2.1.6或者更后版本,scroll() 这个方法将是最好的途径:

Session session = sessionFactory.openSession();
Transaction tx = session.beginTransaction();
ScrollableResults customers = session.getNamedQuery("GetCustomers")
.scroll(ScrollMode.FORWARD_ONLY);
int count=0;
while ( customers.next() ) {
Customer customer = (Customer) customers.get(0);
customer.updateStuff(...);
if ( ++count % 20 == 0 ) {
//flush 更新数据和释放内存:
session.flush(); session.clear(); } }
tx.commit(); session.close();

  这种做法并不困难,也不算不优雅。请注意,如果Customer启用了second-level caching ,我们仍然会有一些内存管理的问题。原因就是对于用户的每一次插入和更新,Hibernate在事务处理结束后不得不通告second-level cache 。因此,我们在批处理情况下将要禁用用户使用缓存。

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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