Hibernate Gossip: 二級快取(Second-level)

Hibernate的 Session level 快取 隨著Session生命週期起始與消滅。

第一個 Hibernate 中的範例來說,在未使用二級快取的情況下,如果使用以下的程式片段來查詢資料:
Session session = sessionFactory.openSession();
User user1 = (User) session.load(User.class, new Integer(1));
user1.getName();
session.close();

session = sessionFactory.openSession();
User user2 = (User) session.load(User.class, new Integer(1));
user2.getName();
session.close();  

則Hibernate將會使用以下的SQL來進行資料查詢:
Hibernate: select user0_.id as id0_, user0_.name as name0_0_, user0_.age as age0_0_ from user user0_ where user0_.id=?
Hibernate: select user0_.id as id0_, user0_.name as name0_0_, user0_.age as age0_0_ from user user0_ where user0_.id=?

由於Session被關閉,Session level無法起作用,所以第二次的查詢仍必須向資料庫直接查詢。

Hibernate二級快取可以跨越數個Session,二級快取由同一個SessionFactory所建立的Session所共享,因而又稱為 SessionFactory level快取。

Hibernate本身並未提供二級快取的實現,而是藉由第三方(Third-party)產品來實現,Hibernate預設使用EHCache作為其二級快取的實現,在最簡單的情況下,您只需在Hibernate下撰寫一個ehcache.xml作為EHCache的資源定義檔,可以在 Hibernate下載檔案中的etc目錄下找到一個已經撰寫好的ehcache.xml,以下撰寫最簡單的ehcache.xml:

  • ehcache.xml
<ehcache>
<diskStore path="java.io.tmpdir"/>
<defaultCache
maxElementsInMemory="10000"
eternal="false"
timeToIdleSeconds="120"
timeToLiveSeconds="120"
overflowToDisk="true"
/>
</ehcache>

將這個檔案放在Hibernate專案Classpath可存取到的路徑下,接著重新運行上面的程式片段,您可以發現Hibernate將使用以下的SQL進行查詢:
Hibernate: select user0_.id as id0_, user0_.name as name0_0_, user0_.age as age0_0_ from user user0_ where user0_.id=?

二級快取被同一個SessionFactory所建立的Session實例所共享,所以即使關閉了Session,下一個Session仍可使用二級快取,在查詢時,Session會先在Session level快取中查詢看有無資料,如果沒有就試著從二級快取中查詢資料,查到資料的話就直接返回該筆資料,所以在上例中,第二次無需再向資料庫進行SQL 查詢。

如果打算清除二級快取的資料,可以使用SessionFactory的evict()方法,例如:
sessionFactory.evict(User.class, user.getId());

如果打算在Hibernate中使用其它第三方產品進行快取,則可以在hibernate.cfg.xml中定義 hibernate.cache.provider_class屬性,例如:

  • hibernate.cfg.xml
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> 
<!DOCTYPE hibernate-configuration PUBLIC
"-//Hibernate/Hibernate Configuration DTD 3.0//EN"
"http://hibernate.sourceforge.net/hibernate-configuration-3.0.dtd">

<hibernate-configuration>

<session-factory>

....
<property name="hibernate.cache.provider_class">
org.hibernate.cache.HashtableCacheProvider
</property>
....

</session-factory>

</hibernate-configuration>

HashtableCache是Hibernate自己所提供的二級快取實現,不過性能與功能上有限,只用於開發時期的測試之用。

可以在映射文件中指定快取策略,使用<cache>標籤在映射實體或Collection上設定快取策略,例如:

  • User.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 name="onlyfun.caterpillar.User" table="user">
<cache usage="read-only"/>

<id name="id" column="id">
<generator class="native"/>
</id>

<property name="name" column="name"/>

<property name="age" column="age"/>

</class>

</hibernate-mapping>

可以設定的策略包括read-only、read-write、nonstrict-read-write與transactional,並不是每一個第三方快取實現都支援所有的選項,每一個選項的使用時機與支援的產品,可以直接參考Hibernate官方參考手冊的 20.2. The Second Level Cache
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标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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