Hibernate的cache管理

Cache就是缓存,它往往是提高系统性能的最重要手段,对数据起到一个蓄水池和缓冲的作用。Cache对于大量依赖数据读取操作的系统而言尤其重要。在大并发量的情况下,如果每次程序都需要向数据库直接做查询操作,它们所带来的性能开销是显而易见的,频繁的网络舆,数据库磁盘的读写操作都会大大降低系统的性能。此时如果能让数据库在本地内存中保留一个镜像,下次访问的时候只需要从内存中直接获取,那么显然可以带来不小的性能提升。引入Cache机制的难点是如何保证内存中数据的有效性,否则脏数据的出现将会给系统带来难以预知的严重后果。虽然一个设计得很好的应用程序不用Cache也可以表现出让人接受的性能,但毫无疑问,一些对读取操作要求比较高的应用程序可以通过Cache获得更高的性能。对于应用程序,Cache通过内存或磁盘保存了数据库中的当前有关数据状态,它是一个存储在本地的数据备份。Cache位于数据库和应用程序之间,从数据库更新数据,并给程序提供数据。

Hibernate实现了良好的Cache机制,可以借助Hibernate内部的Cache迅速提高系统的数据读取性能。Hibernate中的Cache可分为两层:一级Cache和二级Cache。

一级Cache:

Session实现了第一级Cache,它属于事务级数据缓冲。一旦事务结束,这个Cache也随之失效。一个Session的生命周期对应一个数据库事务或一个程序事务。

Session-cache保证了一个Session中两次请求同一个对象时,取得的对象是同一个JAVA实例,有时它可以避免不必要的数据冲突。另外,它还能为另一些重要的性能提供保证:

1:在对一个对象进行自我循环引用时, 不至于产生堆栈溢出。

2:当数据库事务结束时,对于同一个数据库行,不会产生数据冲突,因为对于数据库中的一行,最多只有一个对象来表示它。

3:一个事务中可能会有很多个处理单元,在每一个处理单元中做的操作都会立即被另外的处理单元得知。

我们不用刻意去打开Session-cache,它总是被打开并且不能被关闭。当使用save(),update()或saveOrUpdate()来保存数据更改,或通过load(),find(),list()等方法来得到对象时,对象就会被加入到Session-cache。

如果要同步很多数据对象,就需要有效地管理Cache,可以用Session的evict()方法从一级Cache中移除对象。如下:  

 

代码
1 Session session = HibernateUtil.currentSession();
2
3 Transaction tx = session.beginTransaction();
4
5  for(int i = 0 ; i <100000 ; i++)
6
7  {
8
9 Student stu = new Student();
10
11 session.save(stu);
12
13  }
14
15 tx.commit();
16
17 session.close();
18
19  

 

 

在保存50000个或更多对象时,程序可能会抛出OutOfMemoryException异常,因为Hibernate在一级Cache缓存了新加入的所有对象。内存溢出。要解决这全问题就需要把JDBC批处理数量设置为一个合理的数值(一般是10~20)。在Hibernate的配置文件中可以加入以下属性

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工<property name="hibernate.jdbc.batch_size"> 20 </property>

然后我们在程序中一定时刻就提交并更新Session的Cache:

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工

代码
1 Session session = HibernateUtil.currentSession();
2
3 Transaction tx = session.beginTransaction();
4
5  for(int i = 0 ; i <100000 ; i++)
6
7  {
8
9 Student stu = new Student();
10
11 session.save(stu);
12
13 if(i%20 == 0) //每保存完20个对象后,进行如下操作
14  
15   {
16
17 session.flush();//这个会提交更新
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19 session.clear();//清除Cache,释放内存
20
21 }
22
23  }
24
25 tx.commit();
26
27 session.close();
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29

 

 

二级Cache

二级Cache是SessionFactory范围内的缓存,所有的Session共享同一个二级Cache。在二级Cache中保存持久性实例的散装形式的数据。二级Cache的内部如何实现并不重要,重要的是采用哪种正确的缓存策略,以及采用哪个Cache提供器。持久化不同的数据需要不同的Cache策略,比如一些因素将影响到Cache策略的选择:数据的读/写比例,数据表是否能被其他的应用程序扬访问等。对于一些读/写比例高的数据可以打开它的缓存,允许这些数据进入二级缓存容器有利于系统性能的优化;而对于能被其它应用程序访问的数据对象,最好将此对象的二级Cache选项关闭。

设置Hibernate的二级Cache需要分两步进行:首先确认使用什么数据并发策略,然后配置缓存过期时间并设置Cache提供器。

有4种内置的Hibernate数据并发冲突策略,代表数据库隔离级别,如下:

1:事务(Transaction)仅在受管理的环境中可用。它保证可重读的事务隔离级别,可以对读/写比例高,很少更新的数据采用该策略。

2:读写(read-write)使用时间戳机制维护读写提交事务隔离级别。可以对读/写比例高,很少更新的数据采用该策略。

3:非严格读写(notstrict-read-write)不保证Cache和数据库之间的数据库的一致性。使用此策略时,应该设置足够的缓存过期时间,否则可能从缓存中读出脏数据。当一些数据极少改变,并且当这些数据和数据库有一部份不量影响不大时,可以使用此策略。

4:只读(read-only)当确保数据永不改变时,可以使用此策略。

我们确定了Cache策略后,就要挑选一个高效的Cache提供器,它将作为插件被Hibernate调用。Hibernate允许使用下述几种缓存插件:

EhCache:可以在JVM中作为一个简单进程范围内的缓存,它可以把缓存的数据放入内存或磁盘,并支持Hibernate中可选用的查询缓存。

OpenSymphony OSCache:和EhCache相似,并且提供了丰富的缓存过期策略。

SwarmCache:可作为集群范围的缓存,但不支持查询缓存。

JBossCache:可作为集群范围的缓冲,但不支持查询缓存。

在Hibernate中使用EhCache

EhCache是一个纯JAVA程序,可以在Hibernate中作为一个插件引入。在Hibernate中使用EhCache需要在Hibernate的配置文件中设置如下:

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工<propery name="hibernate.cache.provider_class">

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工    org.hibernate.cache.EhCacheProvider

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EhCacheProvider类是位于Hibernate3.jar包中而不是ehcache-1.1.jar包中。EhCache有自己的配置文档,名为chcache.xml。Hibernate3.x中的etc目录下有ehcache.xml的示例文件,只须要将 它COPY到我们的应用程序src目录下(编译时会把ehcache.xmlCOPY到WEB-INF/classes目录下)。对其中的相关值进行更改以和自己的程序相适应。进行配置后,在ehcache.xml文件中的代码如下:

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工<ehcache>

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工    <diskStore path="c:\\cache"/>    //设置cache.data文件存放位置

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Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工    <defaultCache

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工                maxElementsInMemory="10000" //缓存中允许创建的最大对象数

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工                eternal="false"    //缓存中对象是否为永久的

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工                timeToIdleSeconds="120"//缓存数据钝化时间(即对象在它过期前的空闲时间)

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工                timeToLiveSeconds="120"//缓存数据生存时间(即对象在它过期前的生存时间)

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工                overflowToDisk="true"

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工    />

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工    

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工    <cache name="Student"    //用户自定义的Cache配置

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工                 maxElementsInMemory="10000"

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工                 eternal="false"

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工                 timeToIdleSeconds="300"

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工                 timeToLiveSeconds="600"

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工                 overflowToDisk="true"

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工                 />

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工</ehcache>

此外我们还需要在持久化类的映射文件中进行配置。例如,Group(班级)和Student(学生)是一对多的关系,它们对应的数据表分别是t_group和t_student。现在要把Student类的数据进行二级缓存,这需要在二个映射文件中都对二级缓存进行配置。

在Group.hbm.xml中如下

在其<set></set>中添加

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工<cache usage="read-write"/><!--集合中的数据被缓存-->

上述文件虽然在<set>标记中设置了<cache usage="read-write"/>,但Hibernate只是把Group相关的Student的主键ID加入到缓存中,如果希望把整个Student的散装属性都加入到二级缓存中,还需要在Student.hbm.xml文件的<class>标记中添加<cache>子标记。如下:

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工<class name="Student" table="t_student">

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工    <cache usage="read-write" /><!--cache标记需跟在class标记后-->

Hibernate的cache管理 - 挨踢民工 - 挨踢民工</class>

posted on 2010-01-07 15:50  挨踢民工  阅读(384)  评论(0编辑  收藏  举报

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