性能优化（一）Hibernate 利用缓存（一级、二级、查询）提高系统性能

向右看齐 2022-08-13 18:36 121阅读 0赞

在hibernate中我们最常用的有三类缓存，分别为一级缓存、二级缓存和查询缓存，下面我们对这三个缓存在项目中的使用以及优缺点分析一下。

缓存它的作用在于提高性能系统性能，介于应用系统与数据库之间而存在于内存或磁盘上的数据。

我们编程的模式一般是这样的page-->filter-->action-->server-->dao-->db,可以在这一个请求过程中的任何一点加入缓存，上一篇介绍的是在server层加缓存：[service利用aop加缓存][service_aop]。

为页面增加缓存：[为页面加缓存][Link 1]

首先，来看一下一级缓存它默认开启且很常用。

**一级缓存**

同是一种缓存常常可以有好几个名字，这是从不同的角度考虑的结果，从缓存的生命周期角度来看一级缓存又可以叫做：sessin缓存、线程级缓存、事务级缓存。我们编程中线程、事务、session这三个概念是绑定到一起的放到了threadlocal中，同时开启同时关闭即同生共死也有人叫做request-per-session-transaction编程；  
       当session关闭后缓存中的对象会丢失，也就是说两个不同的session中的缓存数据都是不一样的，缓存数据不能够跨session访问。

缓存数据的数据类型

在一级缓存中缓存的是实体对象，在使用查询方法get() 、load() 、iterate()三个方法查询时都会先查询session缓存，如果有对象则从缓存里面取出来，如果缓存中没有再去数据库里面查询。  
    load()测试：测试注意一定要在同一个事务里面，当我在Spring管理的session测试时调用两次load()总是查询两次发出两条SQL语句，还以为session级缓存没有起作用，原来是因为hibernate集成spring之后事务、session都由spring管理，每次调用前后事务一级session都自动打开和关闭，自己控制不了中间过程，于是将spring去掉拿到hibernate原session，再手动开发关闭事务这样做可以保证在同一个session、同一个事务里面操作方法，确实是发了一条SQL语句，看下面代码：  
    load()、get()方法：

@Test
        public void testLoad()
        {
            Session session=sf.openSession();
            session.beginTransaction();
            
            Category category1=(Category)session.load(Category.class,1);
            Category category2=(Category)session.load(Category.class,1);
            System.out.println(category1);
            System.out.println(category2);
            
            session.getTransaction().commit();
            session.close();
        }

结果

Hibernate: select category0_.id as id0_0_, category0_.name as name0_0_ from Category category0_ where category0_.id=?
    hibernate.Category@10efd7c
    hibernate.Category@10efd7c

结果不仅发送了一条语句而且两个对象打印出来也是一样的。  
load()、get()第一次查询时会发出sql语句，从数据库表里面查询；第二次查询时会先去缓存里面查找，如果没有发生更新修改操作，那么将从缓存中读取数据，否则查询数据库。  
save方法

@Test
        public void testGet()
        {
            Session session=sf.openSession();
            session.beginTransaction();
            
            Category category1=new Category();
            category1.setName("新闻");
            
            session.save(category1);
            Category category2=(Category)session.load(Category.class,category1.getId());
            
            System.out.println(category2.getName());
            session.getTransaction().commit();
            session.close();
        }

save也支持缓存，当执行save方法时首先往session缓存里面添加一条数据，等事务提交或者缓存刷新时才往数据库里面更新，从上面执行过程可以看出只发出了一条插入语句没有发查询语句，因为第二次是从缓存中查询出来的。

PS:save之后执行get或者load需要知道对象的ID，此时save方法执行后虽然数据库里没有数据，但是对象的ID已经生成可以通过这个ID查询对象。

批量插入数据

在批量插入数据的时候采取每次插入一部分数据，如下，每次插入20条数据不需要一条一条插入。

public void testInserBatch() {
    		Session session = sf.openSession();
    		session.beginTransaction();
    		
    		for(int i=0; i<1000; i++) {
    			Category c = new Category();
    			c.setName("test" + i);
    			session.save(c);
    			if (i%20==0) {
    				session.flush();
    			}
    		}
    			
    		session.getTransaction().commit();
    		session.close();
    	}

每次20条数据清理一下缓存，每次清理缓存调用session.flush()方法会发出20条insert语句，但是数据库里面还没有数据等所有数据都发出insert语句统一提交事务，事务同session是一个等级的因此需统一控制事务。

hibernate N+1问题

Hibernate 中常会用到 set 等集合表示 1 对多的关系，在我们做的这个铁科院项目中，在获取实体的时候就能根据关系将关联的对象或者对象集合取出，还可以设定 cacade 进行关联更新和删除。这不得不说 hibernate 的 orm 做得很好，很贴近 oo 的使用习惯了。  
  
      但是对数据库访问还是必须考虑性能问题的，在设定了 1 对多这种关系之后， 查询就会出现传说中的 n+1 问题。  
  
一对多：在一方，查找得到了 n 个对象，那么又需要将 n 个对象关联的集合取出，于是本来的一条 sql 查询变成了 n+1 条；  
  
多对一：在多方，查询得到了 m 个对象，那么也会将 m 个对象对应的 1 方的对象取出， 也变成了 m+1 ；  
  
      解决问题的方法：  
  
1、 使用 fetch 抓取， Hibernate 抓取策略分为单端代理和集合代理的抓取策略。  
  
Hibernate 抓取策略 ( 单端代理的抓取策略) ：  
  
保持默认也就是如下 :  
  
<many-to-one name="clazz"cascade="save-update" fetch="select" />  
  
fetch="select" 就是另外发送一条 select 语句抓取当前对象关联实体或者集合设置 fetch="join"  
  
<many-to-one name="clazz"cascade="save-update" fetch="join"/>  
  
Hibernate 会通过 select 语句使用外连接来加载器关联实体活集合此时 lazy 会失效  
  
Hibernate 抓取策略 ( 集合代理的抓取策略 ) ：  
  
保持默认（ fetch="select" ）也就是如下 :  
  
<set name="students"inverse="true">  
  
<key column="clazz"/>  
  
<one-to-many class="com.june.hibernate.Student"/>  
  
</set>  
  
1)fetch="select" 会另外发出一条语句查询集合  
  
2) 设置fetch="join" 采用外连接集合的 lazy 失效  
  
3) 这只fetch="subselect" 另外发出一条 select 语句抓取前面查询到的所有的实体对象的关联集合 fetch 只对 HQL 查询产生影响其他的则不会

OpenSessionInview问题

这个问题出现是由于load()懒加载导致的，第一次查询数据时使用了懒加载至查询出来数据的ID，当使用数据的时候还需要去数据库里面查询但是此时数据库的session已经关闭，解决此问题两种思路一种是不使用懒加载；其二是在web层开发关闭session，延长session的生命周期。

**二级缓存**

二级缓存也称为进程级缓存或sessionFactory缓存，也可以叫做集群范围内的缓存，需要第三方来实现，hibernate默认的二级缓存插件为ehcache这个缓存，由于二级缓存是进程级的可能出现多线程并发问题，需要设置缓存的并发策略。

hibernate二级缓存需要第三方插件支持，hibernate默认支持为ehcache关于配置请参考：[Spring AOP +EHcache为Service层方法增加缓存][Spring AOP _EHcache_Service]

开启二级缓存后对方法的影响

get()/load()

对于这两个方法没啥影响，第一次从数据库里面查询，第二次先判断缓存里面有没有数据如果没有再去数据库里面查询。

**查询缓存**

查询缓存是针对普通属性结果集的缓存，不缓存实体对象，当和查询缓存关联的表发生修改的时候，查询缓存生命周期结束，里面的数据也随即被清空了。  
  
      查询缓存的配置和使用：  
List方法读写查询缓存，Iterator不使用查询缓存（查询缓存只对query.list(）有效）  
  
      查询缓存的配置，默认不开启hibernate3配置：

<property name="cache.provider_class">org.hibernate.cache.NoCacheProvider</property>
    	  	<property name="hibernate.cache.use_second_level_cache">false</property> 
    	        <property name="hibernate.cache.use_query_cache">true</property>

代码中，加上一句话

query.setCacheable(true)

**一级、二级、查询之间的关系**

一级缓存总是开启状态，我们需要关注的是查询缓存和二级缓存，查询缓存可以只开启一个或者两个都打开。  
 开启二级缓存时，如果两个session先后执行load或者get方法，只执行一条语句第二次会从缓存中查找，先从一级缓存中查询，如果没有再去二级缓存中查找。  
  
 一级缓存同二级缓存交互

禁止一级缓存与二级缓存交互，如下设置

session.setCacheMode(CacheMode.IGNORE);  
 打开一个session执行查询，它会先将查询结果保存到一级缓存，待session关闭后，一级缓存中数据清空，由于禁止了一级缓存同二级缓存数据交互，因此，一级缓存关闭后不会将结构保存到二级缓存，打开第二个session后，后再发送一条查询语句，因此二级缓存中没有数据。

查询缓存与二级缓存

开启查询，关闭二级  
          如果两次执行query.list()，第一次发送查询语句会将结果对象的id保存到查询缓存中，第二次会先从查询缓存中取出ID，根据id先去一级缓存查找，再二级缓存，如果没有找到会去数据库中查找，一级缓存同session没有关系，只和表有关系。

开启查询，开启二级缓存

两次执行query.list()，第一次发送查询语句将结果

总结：

缓存在一个项目中对于提高系统性能很重要，除了ehcache之外还有memcache、redis等缓存产品目前都很常用，redis具有丰富的数据类型以及单线程高效能访问效率，memcache虽然是多线程但效率还是没有redis高。

这些缓存产品都可以实现分布式缓存，ehcache+rmi可以分布式缓存同步；memcache+redis都支持分布式，redis还提供了高可用性的解决方案：主从复制几个服务器直接爱你可以切换。

[service_aop]: http://blog.csdn.net/lilongsheng1125/article/details/40918059#comments
[Link 1]: http://www.iteye.com/topic/128458/
[Spring AOP _EHcache_Service]: http://blog.csdn.net/lilongsheng1125/article/details/40918059