Hibernate缓存

        Hibernate缓存是一种提高系统性能的比较好的工具，如果使用合理，则能极大地提高系统性能，但如果使用不合理也会使用系统性能下降。

 

Hibernate缓存分类：

Hibernate缓存我们通常分两类，一类称为一级缓存也叫内部缓存，另一类称为二级缓存。Hibernate的这两级缓存都位于持久化层，存放的都是数据库数据的拷贝，那么它们之间的区别是什么呢？为了理解二者的区别，需要深入理解持久化层的缓存的一个特性：缓存的范围。

缓存的范围决定了缓存的生命周期以及可以被谁访问。缓存的范围分为三类。

(1) 事务范围：缓存只能被当前事务访问。缓存的生命周期依靠于事务的生命周期，当事务结束时，缓存也就结束生命周期。在此范围下，缓存的介质是内存。事务可以是数据库事务或者应用事务，每个事务都有独自的缓存，缓存内的数据通常采用相互关联的的对象形式, 一级缓存就属于事务范围。

(2) 应用范围：缓存被应用范围内的所有事务共享。这些事务有可能是并发访问缓存，因此必须对缓存采取必要的事务隔离机制。缓存的生命周期依靠于应用的生命周期，应用结束时，缓存也就结束了生命周期，二级缓存存在于应用范围。

(3) 集群范围：在集群环境中，缓存被一个机器或者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性，缓存中的数据通常采用对象的松散数据形式，二级缓存也存在与应用范围。

注重：对大多数应用来说，应该慎重地考虑是否需要使用集群范围的缓存，因为访问它的速度不一定会比直接访问数据库数据的速度快多少，再加上集群范围还有数据同步的问题，所以应当慎用。

持久化层可以提供多种范围的缓存。假如在事务范围的缓存中没有查到相应的数据，还可以到应用范围或集群范围的缓存内查询，假如还是没有查到，那么只有到数据库中查询了。

 

Session缓存(一级缓存)：

当调用Session的保存、更新、查询操作时，在Session缓存中不存在相应对象，则把这些对象加入Session缓存。同一个Session操作，第一次通过ID调用load()或get()查询持久对象，先从Session缓存中查询发现该对象不命中，随即发送一条SQL语句生成一个持久对象并把该对象放入Session缓存。第二次再通过相同ID调用load()或get()查询时将直接从Session缓存将该对象返回，避免多余的数据库连接和查询的开销。

Session的load()和get()方法使用区别：

1、当数据库不存在对应ID数据时，调用load()方法将会抛出ObjectNotFoundException异常，get()方法将返回null。

2、当对象.hbm.xml配置文件<class>元素的lazy属性设置为true时（延迟加载），调用load()方法时则返回持久对象的代理类实例，此时的代理类实例是由运行时代理动态生成的类，该代理类实例包括原目标对象的所有属性和方法，该代理类实例的属性除了ID不为null外，所在属性为null值，查看日志并没有Hibernate SQL输出，说明没有执行查询操作，当代理类实例通过getXXX()方法获取属性值时，Hiberante才真正执行数据库查询操作。当对象.hbm.xml配置文件<class>元素的lazy属性设置为false时，调用load()方法则是立即执行数据库并直接返回实体类，并不返回代理类。而调用get()方法时不管lazy为何值，都直接返回实体类。

3、load()和get()都会先从Session缓存中查找，如果没有找到对应的对象，则查询Hibernate二级缓存，再找不到该对象，则发送一条SQL语句查询。

Session的evict()方法将持久对象从Session缓存中清除，clear()方法将清空整个缓存。

 

二级缓存(SesionFactory)：

二级缓存由SessionFactory创建的所有Session对象共享使用，我们什么情况下要使用二级缓存？假如满足以下条件，则可以将其纳入二级缓存：

(1)数据不会被第三放修改

(2)同一数据系统经常引用

(3)数据大小在可接受范围之内

(4)非要害数据，或不会被并发的数据

Hibernate本身并不提供二级缓存的产品化实现，而是为众多支持Hibernate的第三方缓存组件提供整和接口。

现在主流的EHCache，它更具备良好的调度性能。

配置：在hibernate中启动二级类缓存，需要在hibernate.cfg.xml配置以下参数：

<hibernate-configuration>

<session-factory>

    ……

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

     org.hibernate.cache.EhCacheProvider

    <./property>

</session-factory>

</hibernate-configuration>

另外还需要对ehcache.xml进行配置，这是一个单独的xml文件，示例如下：

ehcache.xml

<ehcache>

<diskStore path="java.io.tmpdir"/>

<defaultCache

    maxElementsInMemory="10000"

    eternal="false"

    timeToIdleSeconds="10000"

    timeToLiveSeconds="10000"

    overflowToDisk="true"

/>

<cache name="com.hour41.hibernate.vo.common.City"

    maxElementsInMemory="10000"

    eternal="false"

    timeToIdleSeconds="10000"

    timeToLiveSeconds="10000"

    overflowToDisk="true"

/>

</ehcache>

<diskStore>表示当内存缓存中对象数量超过类设置内存缓存数量时，将缓存对象写到硬盘，path=”java.io.tmpdir”表示把数据写到这个目录下。Java.io.tmpdir目录在运行时会根据相对路径生成。

<defaultCache>表示设定缓存的默认数据过期策略。

<cache>表示设定用具体的命名缓存的数据过期策略。

name表示具体的缓存命名。

maxElementsInMemory表示cache中最大允许保存的对象数据量。

eternal表示cache中数据是否为常量。

timeToIdleSeconds表示缓存数据钝化时间

timeToLiveSeconds表示缓存数据的生命时间。

overflowToDisk表示内存不足时，是否启用磁盘缓存。

 

Hibernate提供了四种缓存同步策略：

（1）read-only策略：只读，对于数据库表的数据不会改变的数据，可以使用只读型缓存。例如城市表的数据不会发生变化，则可配置类缓存为：

<?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="com.hour41.hibernate.vo.common.City" table="tbl_city" lazy="false" mutable="false">

       <cache usage="read-only" />

        <id name="id" type="java.lang.Integer">

            <column name="cityId" />

            <generator class="native"></generator>

        </id>

        <property name="cnName" type="java.lang.String">

            <column name="cityCnName"/>

        </property>

        <property name="enName" type="java.lang.String">

            <column name="cityEnName"/>

        </property>

        <property name="provinceId" type="java.lang.Integer">

            <column name="provinceId" />

        </property>

   </class>

</hibernate-mapping>

(2)nonstrict-read-write

不严格可读写缓存。假如应用程序对并发访问下的数据同步要求不是很严格的话，而且数据更新操作频率较低。采用本项，可获得良好的性能。

(3) read-write

对于经常被读但很少修改的数据，可以采用这种隔离类型，因为它可以防止脏读这类的并发问题.

(4)transactional（事物型）

在Hibernate中，事务型缓存必须运行在JTA事务环境中。

 

查询缓存：我们前面提到查询缓存（Query Cache）依靠二级缓存，这到底是怎么回事呢？我看看二级缓存策略的一般过程：

(1) Hibernate进行条件查询的时候，总是发出一条select * from XXX where …（XXX为 表名，类似的语句下文统称Select SQL）这样的SQL语句查询数据库，一次获得所有的符合条件的数据对象。

(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，首先从内部缓存中查找，假如在内部缓存中查不到就配置二级缓存，从二级缓存中查；假如还查不到，再查询数据库，把结果按照ID放入到缓存。

(4)添加数据、删除、更新操作时，同时更新二级缓存。这就是Hibernate做批处理的时候效率不高的原因，原来是要维护二级缓存消耗大量时间的缘故。

我们看到这个过程后，可以明显的发现什么？那就是Hibernate的二级缓存策略是针对ID查询的策略，和对象ID密切相关，那么对于条件查询就怎么适用了。对于这种情况的存在，Hibernate引入了“查询缓存”在一定程度上缓解这个问题。

那么我们先来看看我们为什么使用查询缓存？首先我们来思考一个问题，假如我们对数据表Student进行查询操作，查找age>20的所有学生信息，然后纳入二级缓存；第二次我们的查询条件变了，查找age>15的所有学生信息，显然第一次查询的结果完全满足第二次查询的条件，但并不是满足条件的全部数据。这样的话，我们就要再做一次查询得到全部数据才行。再想想，假如我们执行的是相同的条件语句，那么是不是可以利用之前的结果集呢？

 

Hibernate就是为了解决这个问题的而引入Query Cache的。

 

查询缓存策略的一般过程如下：

(1)Query Cache保存了之前查询的执行过的Select SQL，以及结果集等信息，组成一个Query Key。(2)当再次碰到查询请求的时候，就会根据Query Key 从Query Cache找，找到就返回。但 是两次查询之间，数据表发生数据变动的话，Hibernate就会自动清除Query Cache中对应的Query Key。

我们从查询缓存的策略中可以看出，Query Cache只是在特定的条件下才会发挥作用，而且要求相当严格：

(1)完全相同的Select SQL重复执行。

(2)重复执行期间，Query Key对应的数据表不能有数据变动（比如添、删、改操作）

为了启用Query Cache，我们需要在hibernate.cfg.xml中进行配置，参考配置如下（只列出核心配置项）：

<hibernate-configuration>

<session-factory> …………

<property name=”hibernate.cache.user_query_cache”>true</property> ………… </session-factory>

</hibernate-configuration>

应用程序中必须在查询执行之前，将Query.Cacheable设置为true,而且每次都应该这样。比如：

Query query=session.createQuery(hql).setInteger(0.15); query.setCacheable(true); ………