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    北極心空

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    hibernate優(yōu)化
    2007-12-11 22:15
    本文依照HIBERNATE幫助文檔,一些網(wǎng)絡(luò)書籍及項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)整理而成,只提供要點(diǎn)和思路,具體做法可以留言探討,或是找一些更詳細(xì)更有針對性的資料。
    初用HIBERNATE的人也許都遇到過性能問題,實(shí)現(xiàn)同一功能,用HIBERNATE與用JDBC性能相差十幾倍很正常,如果不及早調(diào)整,很可能影響整個(gè)項(xiàng)目的進(jìn)度。
    大體上,對于HIBERNATE性能調(diào)優(yōu)的主要考慮點(diǎn)如下:
    Ø         數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)調(diào)整
    Ø         HQL優(yōu)化
    Ø         API的正確使用(如根據(jù)不同的業(yè)務(wù)類型選用不同的集合及查詢API
    Ø         主配置參數(shù)(日志,查詢緩存,fetch_size, batch_size等)
    Ø         映射文件優(yōu)化(ID生成策略,二級緩存,延遲加載,關(guān)聯(lián)優(yōu)化)
    Ø         一級緩存的管理
    Ø         針對二級緩存,還有許多特有的策略
    Ø         事務(wù)控制策略。
    1 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)
    a)         降低關(guān)聯(lián)的復(fù)雜性
    b)        盡量不使用聯(lián)合主鍵
    c)        ID的生成機(jī)制,不同的數(shù)據(jù)庫所提供的機(jī)制并不完全一樣
    d)        適當(dāng)?shù)娜哂鄶?shù)據(jù),不過分追求高范式
    2HQL優(yōu)化
    HQL如果拋開它同HIBERNATE本身一些緩存機(jī)制的關(guān)聯(lián),HQL的優(yōu)化技巧同普通的SQL優(yōu)化技巧一樣,可以很容易在網(wǎng)上找到一些經(jīng)驗(yàn)之談。
    3 主配置
    a)        查詢緩存,同下面講的緩存不太一樣,它是針對HQL語句的緩存,即完全一樣的語句再次執(zhí)行時(shí)可以利用緩存數(shù)據(jù)。但是,查詢緩存在一個(gè)交易系統(tǒng)(數(shù)據(jù)變更頻繁,查詢條件相同的機(jī)率并不大)中可能會(huì)起反作用:它會(huì)白白耗費(fèi)大量的系統(tǒng)資源但卻難以派上用場。
    b)       fetch_size,同JDBC的相關(guān)參數(shù)作用類似,參數(shù)并不是越大越好,而應(yīng)根據(jù)業(yè)務(wù)特征去設(shè)置
    c)        batch_size同上。
    d)        生產(chǎn)系統(tǒng)中,切記要關(guān)掉SQL語句打印。
    4 緩存
    a)         數(shù)據(jù)庫級緩存:這級緩存是最高效和安全的,但不同的數(shù)據(jù)庫可管理的層次并不一樣,比如,在ORACLE中,可以在建表時(shí)指定將整個(gè)表置于緩存當(dāng)中。
    b)        SESSION緩存:在一個(gè)HIBERNATE SESSION有效,這級緩存的可干預(yù)性不強(qiáng),大多于HIBERNATE自動(dòng)管理,但它提供清除緩存的方法,這在大批量增加/更新操作是有效的。比如,同時(shí)增加十萬條記錄,按常規(guī)方式進(jìn)行,很可能會(huì)發(fā)現(xiàn)OutofMemeroy的異常,這時(shí)可能需要手動(dòng)清除這一級緩存:Session.evict以及Session.clear
    c)        應(yīng)用緩存:在一個(gè)SESSIONFACTORY中有效,因此也是優(yōu)化的重中之重,因此,各類策略也考慮的較多,在將數(shù)據(jù)放入這一級緩存之前,需要考慮一些前提條件:
                             i.              數(shù)據(jù)不會(huì)被第三方修改(比如,是否有另一個(gè)應(yīng)用也在修改這些數(shù)據(jù)?)
                           ii.              數(shù)據(jù)不會(huì)太大
                          iii.              數(shù)據(jù)不會(huì)頻繁更新(否則使用CACHE可能適得其反)
                         iv.              數(shù)據(jù)會(huì)被頻繁查詢
                           v.              數(shù)據(jù)不是關(guān)鍵數(shù)據(jù)(如涉及錢,安全等方面的問題)。
    緩存有幾種形式,可以在映射文件中配置:read-only(只讀,適用于很少變更的靜態(tài)數(shù)據(jù)/歷史數(shù)據(jù))nonstrict-read-writeread-write(比較普遍的形式,效率一般),transactionalJTA中,且支持的緩存產(chǎn)品較少)
    d)        分布式緩存:同c)的配置一樣,只是緩存產(chǎn)品的選用不同,在目前的HIBERNATE中可供選擇的不多,oscache, jboss cache,目前的大多數(shù)項(xiàng)目,對它們的用于集群的使用(特別是關(guān)鍵交易系統(tǒng))都持保守態(tài)度。在集群環(huán)境中,只利用數(shù)據(jù)庫級的緩存是最安全的。
    5 延遲加載
    a)         實(shí)體延遲加載:通過使用動(dòng)態(tài)代理實(shí)現(xiàn)
    b)        集合延遲加載:通過實(shí)現(xiàn)自有的SET/LISTHIBERNATE提供了這方面的支持
    c)        屬性延遲加載:
    6 方法選用
    a)         完成同樣一件事,HIBERNATE提供了可供選擇的一些方式,但具體使用什么方式,可能用性能/代碼都會(huì)有影響。顯示,一次返回十萬條記錄(List/Set/Bag/Map等)進(jìn)行處理,很可能導(dǎo)致內(nèi)存不夠的問題,而如果用基于游標(biāo)(ScrollableResults)或Iterator的結(jié)果集,則不存在這樣的問題。
    b)        Sessionload/get方法前者會(huì)使用二級緩存,而后者則不使用。
    c)        Querylist/iterator,如果去仔細(xì)研究一下它們,你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)很多有意思的情況,二者主要區(qū)別(如果使用了Spring,在HibernateTemplate中對應(yīng)find,iterator方法)
                             i.              list只能利用查詢緩存(但在交易系統(tǒng)中查詢緩存作用不大),無法利用二級緩存中的單個(gè)實(shí)體,但list查出的對象會(huì)寫入二級緩存,但它一般只生成較少的執(zhí)行SQL語句,很多情況就是一條(無關(guān)聯(lián))。
                           ii.              iterator則可以利用二級緩存,對于一條查詢語句,它會(huì)先從數(shù)據(jù)庫中找出所有符合條件的記錄的ID,再通過ID去緩存找,對于緩存中沒有的記錄,再構(gòu)造語句從數(shù)據(jù)庫中查出,因此很容易知道,如果緩存中沒有任何符合條件的記錄,使用iterator會(huì)產(chǎn)生N+1SQL語句(N為符合條件的記錄數(shù))
                          iii.             ,如:
    while(it.hasNext()){
    YouObject object = (YouObject)it.next();
    session.evict(youObject);
    sessionFactory.evice(YouObject.class, youObject.getId());
    }
    如果用list方法,很可能就出OutofMemory錯(cuò)誤了
                         iv.              通過上面的說明,我想你應(yīng)該知道如何去使用這兩個(gè)方法了。
    7 集合的選用
    HIBERNATE 3.1文檔的19.5. Understanding Collection performance”中有詳細(xì)的說明。
    8 事務(wù)控制
    事務(wù)方面對性能有影響的主要包括:事務(wù)方式的選用,事務(wù)隔離級別以及鎖的選用
    a)         事務(wù)方式選用:如果不涉及多個(gè)事務(wù)管理器事務(wù)的話,不需要使用JTA,只有JDBC的事務(wù)控制就可以。
    b)        事務(wù)隔離級別:參見標(biāo)準(zhǔn)的SQL事務(wù)隔離級別
    c)        鎖的選用:悲觀鎖(一般由具體的事務(wù)管理器實(shí)現(xiàn)),對于長事務(wù)效率低,但安全。樂觀鎖(一般在應(yīng)用級別實(shí)現(xiàn)),如在HIBERNATE中可以定義VERSION字段,顯然,如果有多個(gè)應(yīng)用操作數(shù)據(jù),且這些應(yīng)用不是用同一種樂觀鎖機(jī)制,則樂觀鎖會(huì)失效。因此,針對不同的數(shù)據(jù)應(yīng)有不同的策略,同前面許多情況一樣,很多時(shí)候我們是在效率與安全/準(zhǔn)確性上找一個(gè)平衡點(diǎn),無論如何,優(yōu)化都不是一個(gè)純技術(shù)的問題,你應(yīng)該對你的應(yīng)用和業(yè)務(wù)特征有足夠的了解。
    9 批量操作
    即使是使用JDBC,在進(jìn)行大批數(shù)據(jù)更新時(shí),BATCH與不使用BATCH有效率上也有很大的差別。我們可以通過設(shè)置batch_size來讓其支持批量操作。
    舉個(gè)例子,要批量刪除某表中的對象,如“delete Account”,打出來的語句,會(huì)發(fā)現(xiàn)HIBERNATE找出了所有ACCOUNTID,再進(jìn)行刪除,這主要是為了維護(hù)二級緩存,這樣效率肯定高不了,在后續(xù)的版本中增加了bulk delete/update,但這也無法解決緩存的維護(hù)問題。也就是說,由于有了二級緩存的維護(hù)問題,HIBERNATE的批量操作效率并不盡如人意!
    從前面許多要點(diǎn)可以看出,很多時(shí)候我們是在效率與安全/準(zhǔn)確性上找一個(gè)平衡點(diǎn),無論如何,優(yōu)化都不是一個(gè)純技術(shù)的問題,你應(yīng)該對你的應(yīng)用和業(yè)務(wù)特征有足夠的了解,一般的,優(yōu)化方案應(yīng)在架構(gòu)設(shè)計(jì)期就基本確定,否則可能導(dǎo)致沒必要的返工,致使項(xiàng)目延期,而作為架構(gòu)師和項(xiàng)目經(jīng)理,還要面對開發(fā)人員可能的抱怨,必竟,我們對用戶需求更改的控制力不大,但技術(shù)/架構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)是應(yīng)該在初期意識(shí)到并制定好相關(guān)的對策。
    還有一點(diǎn)要注意,應(yīng)用層的緩存只是錦上添花,永遠(yuǎn)不要把它當(dāng)救命稻草,應(yīng)用的根基(數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì),算法,高效的操作語句,恰當(dāng)API的選擇等)才是最重要的
    posted on 2008-08-01 17:09 蘆葦 閱讀(437) 評論(0)  編輯  收藏 所屬分類: JAVAHibernate
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