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    Hibernate緩存管理
                                                                            ++YONG原創,轉載請注明
    1.    Cache簡介:
    緩存(Cache )是計算機領域非常通用的概念。它介于應用程序和永久性數據存儲源(如硬盤上的文件或者數據庫)之間,其作用是降低應用程序直接讀寫永久性數據存儲源的頻率,從而提高應用的運行性能。緩存中的數據是數據存儲源中數據的拷貝,應用程序在運行時直接讀寫緩存中的數據,只在某些特定時刻按照緩存中的數據來同步更新數據存儲源。
    緩存的物理介質通常是內存,而永久性數據存儲源的物理介質通常是硬盤或磁盤,應用程序讀寫內在的速度顯然比讀寫硬盤的速度快,如果緩存中存放的數據量非常大,也會用硬盤作為緩存的物理介質。
    緩存的實現不僅需要作為物理介質的硬件,同時還需要用于管理緩存的并發訪問和過期等策略的軟件。因此,緩存是通過軟件和硬件共同實現的。
    1.1.    持久化層的緩存的范圍
    緩存的范圍決定了緩存的生命周期以及可以被誰訪問。緩存的范圍分為三類。
    1) 事務范圍:緩存只能被當前事務訪問。緩存的生命周期依賴于事務的生命周期,當事務結束時,緩存也就結束生命周期。在此范圍下,緩存的介質是內存。事務可以是數據庫事務或者應用事務,每個事務都有獨自的緩存,緩存內的數據通常采用相互關聯的對象形式。
    2) 進程范圍:緩存被進程內的所有事務共享。這些事務有可能是并發訪問緩存,因此必須對緩存采取必要的事務隔離機制。緩存的生命周期依賴于進程的生命周期,進程結束時,緩存也就結束了生命周期。進程范圍的緩存可能會存放大量的數據,所以存放的介質可以是內存或硬盤。緩存內的數據既可以是相互關聯的對象形式也可以是對象的松散數據形式。松散的對象數據形式有點類似于對象的序列化數據,但是對象分解為松散的算法比對象序列化的算法要求更快。
    3) 集群范圍:在集群環境中,緩存被一個機器或者多個機器的進程共享。緩存中的數據被復制到集群環境中的每個進程節點,進程間通過遠程通信來保證緩存中的數據的一致性,緩存中的數據通常采用對象的松散數據形式。
    對大多數應用來說,應該慎重地考慮是否需要使用集群范圍的緩存,因為訪問的速度不一定會比直接訪問數據庫數據的速度快多少。
     
    持久化層可以提供多種范圍的緩存。如果在事務范圍的緩存中沒有查到相應的數據,還可以到進程范圍或集群范圍的緩存內查詢,如果還是沒有查到,那么只有到數據庫中查詢。事務范圍的緩存是持久化層的第一級緩存,通常它是必需的;進程范圍或集群范圍的緩存是持久化層的第二級緩存,通常是可選的。
    1.2.    持久化層的緩存的并發訪問策略
    當多個并發的事務同時訪問持久化層的緩存的相同數據時,會引起并發問題,必須采用必要的事務隔離措施。
    在進程范圍或集群范圍的緩存,即第二級緩存,會出現并發問題。因此可以設定以下四種類型的并發訪問策略,每一種策略對應一種事務隔離級別。
    1) 事務型(Transactional)策略:僅僅在受管理環境中適用。它提供了Repeatable Read事務隔離級別。對于經常被讀但很少修改的數據,可以采用這種隔離類型,因為它可以防止臟讀和不可重復讀這類的并發問題。
    2) 讀寫型(read-write)策略:提供了Read Committed事務隔離級別。僅僅在非集群的環境中適用。對于經常被讀但很少修改的數據,可以采用這種隔離類型,因為它可以防止臟讀這類的并發問題。
    3) 非嚴格讀寫型(nonstrict-read-write)策略:不保證緩存與數據庫中數據的一致性。如果存在兩個事務同時訪問緩存中相同數據的可能,必須為該數據配置一個很短的數據過期時間,從而盡量避免臟讀。對于極少被修改,并且允許偶爾臟讀的數據,可以采用這種并發訪問策略。
    4) 只讀型策略(read-only):對于從來不會修改的數據,如參考數據,可以使用這種并發訪問策略。
    事務型并發訪問策略是事務隔離級別最高,只讀型的隔離級別最低。事務隔離級別越高,并發性能就越低。
    2.    Hibernate中的緩存:
    Hibernate中提供了兩級Cache,第一級別的緩存是Session級別的緩存,它是屬于事務范圍的緩存。這一級別的緩存由hibernate管理的,一般情況下無需進行干預;第二級別的緩存是SessionFactory級別的緩存,它是屬于進程范圍或群集范圍的緩存。這一級別的緩存可以進行配置和更改,并且可以動態加載和卸載。
    Hibernate還為查詢結果提供了一個查詢緩存,它依賴于第二級緩存。
    2.1.    一級緩存和二級緩存的比較:
     
    第一級緩存
    第二級緩存
    存放數據的形式
    相互關聯的持久化對象
    對象的散裝數據
    緩存的范圍
    事務范圍,每個事務都有單獨的第一級緩存
    進程范圍或集群范圍,緩存被同一個進程或集群范圍內的所有事務共享
    并發訪問策略
    由于每個事務都擁有單獨的第一級緩存,不會出現并發問題,無需提供并發訪問策略
    由于多個事務會同時訪問第二級緩存中相同數據,因此必須提供適當的并發訪問策略,來保證特定的事務隔離級別
    數據過期策略
    沒有提供數據過期策略。處于一級緩存中的對象永遠不會過期,除非應用程序顯式清空緩存或者清除特定的對象
    必須提供數據過期策略,如基于內存的緩存中的對象的最大數目,允許對象處于緩存中的最長時間,以及允許對象處于緩存中的最長空閑時間
    物理存儲介質
    內存
    內存和硬盤。對象的散裝數據首先存放在基于內在的緩存中,當內存中對象的數目達到數據過期策略中指定上限時,就會把其余的對象寫入基于硬盤的緩存中。
    緩存的軟件實現
    在Hibernate的Session的實現中包含了緩存的實現
    由第三方提供,Hibernate僅提供了緩存適配器(CacheProvider)。用于把特定的緩存插件集成到Hibernate中。
    啟用緩存的方式
    只要應用程序通過Session接口來執行保存、更新、刪除、加載和查詢數據庫數據的操作,Hibernate就會啟用第一級緩存,把數據庫中的數據以對象的形式拷貝到緩存中,對于批量更新和批量刪除操作,如果不希望啟用第一級緩存,可以繞過Hibernate API,直接通過JDBC API來執行指操作。
    用戶可以在單個類或類的單個集合的粒度上配置第二級緩存。如果類的實例被經常讀但很少被修改,就可以考慮使用第二級緩存。只有為某個類或集合配置了第二級緩存,Hibernate在運行時才會把它的實例加入到第二級緩存中。
    用戶管理緩存的方式
    第一級緩存的物理介質為內存,由于內存容量有限,必須通過恰當的檢索策略和檢索方式來限制加載對象的數目。Session的evit()方法可以顯式清空緩存中特定對象,但這種方法不值得推薦。
    第二級緩存的物理介質可以是內存和硬盤,因此第二級緩存可以存放大量的數據,數據過期策略的maxElementsInMemory屬性值可以控制內存中的對象數目。管理第二級緩存主要包括兩個方面:選擇需要使用第二級緩存的持久類,設置合適的并發訪問策略:選擇緩存適配器,設置合適的數據過期策略。
     
    2.2.    一級緩存的管理:
    當應用程序調用Session的save()、update()、savaeOrUpdate()、get()或load(),以及調用查詢接口的list()、iterate()或filter()方法時,如果在Session緩存中還不存在相應的對象,Hibernate就會把該對象加入到第一級緩存中。當清理緩存時,Hibernate會根據緩存中對象的狀態變化來同步更新數據庫。
    Session為應用程序提供了兩個管理緩存的方法:
    evict(Object obj):從緩存中清除參數指定的持久化對象。
    clear():清空緩存中所有持久化對象。
    2.3.    二級緩存的管理:
    2.3.1.      Hibernate的二級緩存策略的一般過程如下:
    1) 條件查詢的時候,總是發出一條select * from table_name where …. (選擇所有字段)這樣的SQL語句查詢數據庫,一次獲得所有的數據對象。
    2) 把獲得的所有數據對象根據ID放入到第二級緩存中。
    3) 當Hibernate根據ID訪問數據對象的時候,首先從Session一級緩存中查;查不到,如果配置了二級緩存,那么從二級緩存中查;查不到,再查詢數據庫,把結果按照ID放入到緩存。
    4) 刪除、更新、增加數據的時候,同時更新緩存。
      Hibernate的二級緩存策略,是針對于ID查詢的緩存策略,對于條件查詢則毫無作用。為此,Hibernate提供了針對條件查詢的Query Cache。
    2.3.2.      什么樣的數據適合存放到第二級緩存中?
    1 很少被修改的數據
    2 不是很重要的數據,允許出現偶爾并發的數據
    3 不會被并發訪問的數據
    4 參考數據,指的是供應用參考的常量數據,它的實例數目有限,它的實例會被許多其他類的實例引用,實例極少或者從來不會被修改。
    2.3.3.      不適合存放到第二級緩存的數據?
    1 經常被修改的數據
    2 財務數據,絕對不允許出現并發
    3 與其他應用共享的數據。
     
    2.3.4.      常用的緩存插件
    Hibernater 的二級緩存是一個插件,下面是幾種常用的緩存插件:
    EhCache:可作為進程范圍的緩存,存放數據的物理介質可以是內存或硬盤,對Hibernate的查詢緩存提供了支持。
    OSCache:可作為進程范圍的緩存,存放數據的物理介質可以是內存或硬盤,提供了豐富的緩存數據過期策略,對Hibernate的查詢緩存提供了支持。
    SwarmCache:可作為群集范圍內的緩存,但不支持Hibernate的查詢緩存。
    JBossCache:可作為群集范圍內的緩存,支持事務型并發訪問策略,對Hibernate的查詢緩存提供了支持。
     
    2.3.5.      配置二級緩存的主要步驟:
    1)      選擇需要使用二級緩存的持久化類,設置它的命名緩存的并發訪問策略。這是最值得認真考慮的步驟。
    2)      選擇合適的緩存插件,然后編輯該插件的配置文件。
    2.4.    使用EhCache配置二級緩存:
    2.4.1.      配置準備:
    1)      把ehcache-1.2.3.jar加入到當前應用的classpath中。
    2)      在hibernate.cfg.xml文件中加入EhCache緩存插件的提供類。
    <!--配置緩存插件 -->
    <property name="hibernate.cache.provider_class">
        org.hibernate.cache.EhCacheProvider
    </property>
    3)      挎貝ehcache.xml文件到類路徑(項目工程的src目錄下),這個文件在Hibernate安裝目錄的etc下。
    2.4.2.      配置步驟:
    Hibernate允許在類和集合的粒度上設置第二級緩存。在映射文件中,<class>和<set>元素都有一個<cache>子元素,這個子元素用來配置二級緩存。
    示例:以category(產品類別)和product(產品)的映射為例:
    1)      修改要配置緩存的那個持久化類的對象關系映射文件:
    Category.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="org.qiujy.domain.cachedemo.Category" table="categories">
           <!—
                 配置緩存,必須緊跟在class元素后面
                對緩存中的Category對象采用讀寫型的并發訪問策略
            -->
           <cache usage="read-write"/>
          
           <id name="id" type="java.lang.Long">
               <column name="id" />
               <generator class="native" />
           </id>
           <!-- 配置版本號,必須緊跟在id元素后面 -->
           <version name="version" column="version" type="java.lang.Long" />
          
           <property name="name" type="java.lang.String">
               <column name="name" length="32" not-null="true"/>
           </property>
          
           <property name="description" type="java.lang.String">
               <column name="description" length="255"/>
           </property>
          
           <set name="products" table="products" cascade="all" inverse="true">
               <!-- Hibernate只會緩存對象的簡單屬性的值,
           要緩存集合屬性,必須在集合元素中也加入<cache>子元素
           Hibernate僅僅是把與當前持久對象關聯的對象的OID存放到緩存中。
    如果希望把整個關聯的對象的所有數據都存入緩存,
    則要在相應關聯的對象的映射文件中配置<cache>元素
               -->
               <cache usage="read-write"/>
              
               <key column="categoryId" not-null="true"/>
               <one-to-many class="org.qiujy.domain.cachedemo.Product"/>
           </set>
          
        </class>
    </hibernate-mapping>
     
    Product.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="org.qiujy.domain.cachedemo.Product" table="products">
          
           <cache usage="read-write"/>
          
           <id name="id" type="java.lang.Long">
               <column name="id" />
               <generator class="native" />
           </id>
           <!-- 配置版本號,必須緊跟在id元素后面 -->
           <version name="version" column="version" type="java.lang.Long" />
          
           <property name="name" type="java.lang.String">
               <column name="name" length="32" not-null="true"/>
           </property>
          
           <property name="description" type="java.lang.String">
               <column name="description" length="255"/>
           </property>
          
           <property name="unitCost" type="java.lang.Double">
               <column name="unitCost" />
           </property>
          
           <property name="pubTime" type="java.util.Date">
               <column name="pubTime" not-null="true" />
           </property>
          
           <many-to-one name="category"
                    column="categoryId"
                   class="org.qiujy.domain.cachedemo.Category"
                   cascade="save-update"
                    not-null="true">
            </many-to-one>
          
        </class>
    </hibernate-mapping>
     
     
    2)      編輯ehcache.xml文件:
    <ehcache>
        <diskStore path="c://ehcache/"/>
        <defaultCache
            maxElementsInMemory="10000"
            eternal="false"
            timeToIdleSeconds="120" 
            timeToLiveSeconds="120" 
            overflowToDisk="true"  
            />
           
        <!-- 設置Category類的緩存的數據過期策略 -->
        <cache name="org.qiujy.domain.cachedemo.Category"
            maxElementsInMemory="100"
            eternal="true"
            timeToIdleSeconds="0"
            timeToLiveSeconds="0"
            overflowToDisk="false"
            />
           
         <!-- 設置Category類的products集合的緩存的數據過期策略 -->
         <cache name="org.qiujy.domain.cachedemo.Category.products"
            maxElementsInMemory="500"
            eternal="false"
            timeToIdleSeconds="300"
            timeToLiveSeconds="600"
            overflowToDisk="true"
            />
           
        <cache name="org.qiujy.domain.cachedemo.Product"
            maxElementsInMemory="500"
            eternal="false"
            timeToIdleSeconds="300"
            timeToLiveSeconds="600"
            overflowToDisk="true"
            />
       
    </ehcache>
    配置的元素說明:
    元素或屬性
    描述
    <diskStore>
    設置緩存數據文件的存放目錄
    <defaultCache>
    設置緩存的默認數據過期策略
    <cache>
    設定具體的命名緩存的數據過期策略
    每個命名緩存代表一個緩存區域,每個緩存區域有各自的數據過期策略。命名緩存機制使得用戶能夠在每個類以及類的每個集合的粒度上設置數據過期策略。
    cache元素的屬性
     
    name
    設置緩存的名字,它的取值為類的全限定名或類的集合的名字
    maxInMemory
    設置基于內存的緩存中可存放的對象最大數目
    eternal
    設置對象是否為永久的,true表示永不過期,此時將忽略timeToIdleSecondstimeToLiveSeconds屬性;
    默認值是false
    timeToIdleSeconds
    設置對象空閑最長時間,超過這個時間,對象過期。當對象過期時,EHCache會把它從緩存中清除。
    如果此值為0,表示對象可以無限期地處于空閑狀態。
    timeToLiveSeconds
    設置對象生存最長時間,超過這個時間,對象過期。
    如果此值為0,表示對象可以無限期地存在于緩存中。
    overflowToDisk
    設置基于內在的緩存中的對象數目達到上限后,是否把溢出的對象寫到基于硬盤的緩存中
     
    3)      寫一測試類:
    package org.qiujy.test.cache;
     
    import java.util.List;
     
    import org.hibernate.HibernateException;
    import org.hibernate.Session;
    import org.hibernate.Transaction;
    import org.qiujy.common.HibernateSessionFactory;
    import org.qiujy.domain.cachedemo.Product;
     
    public class TestCache {
     
           public static void main(String[] args) {
           
                  //test cache.........
                  Session session2 = HibernateSessionFactory.getSession();
                  Transaction tx2 =null;
                 
                  try{
                         tx2 = session2.beginTransaction();
                        
                         List list = session2.createQuery("from Product").list();
                        
                         for(int i = 0 ; i < list.size(); i++){
                                Product prod = (Product)list.get(i);
                                System.out.println(prod.getName());
                         }
                        
                        tx2.commit();
                  }catch(HibernateException e){
                         if(tx2 != null){
                                tx2.rollback();
                         }
                         e.printStackTrace();
                  }finally{
                         HibernateSessionFactory.closeSession();
                  }
                 
                  //-------------------
                  Session session3 = HibernateSessionFactory.getSession();
                  Transaction tx3 =null;
                 
                  try{
                         tx3 = session3.beginTransaction();
                        
                         Product prod = (Product)session3.get(Product.class, new Long(1));
                         System.out.println("從cache中得到,不執行SQL---" + prod.getName());
                     
                        tx3.commit();
                  }catch(HibernateException e){
                         if(tx3 != null){
                                tx3.rollback();
                         }
                         e.printStackTrace();
                  }finally{
                         HibernateSessionFactory.closeSession();
                  }
           }
    }
    首先數據庫插入1000條產品記錄和1條類別記錄。此1000個產品都屬于這一類別。然后執行以上測試類,在Session2中查詢所有的產品,輸出它的產品名,Session2會把這些數據加載到二級緩存中,由于有1000個對象,而配置中定義內存中只能存放500個,剩下的對象就會寫到指定的磁盤目錄中緩存起來。所以在磁盤相應位置可看到數據文件:
    2.5.    查詢緩存(Query Cache)
    對于經常使用的查詢語句,如果啟用了查詢緩存,當第一次執行查詢語句時,Hibernate會把查詢結果存放在第二緩存中。以后再次執行該查詢語句時,只需從緩存中獲得查詢結果,從而提高查詢性能。
    2.5.1.      查詢緩存適用于以下場合:
    在應用程序運行時經常使用的查詢語句。
    很少對與查詢語句關聯的數據庫數據進行插入、刪除或更新操作。
    2.5.2.      HibernateQuery緩存策略的過程如下:
    1) Hibernate首先根據這些信息組成一個Query Key,Query Key包括條件查詢的請求一般信息:SQL, SQL需要的參數,記錄范圍(起始位置rowStart,最大記錄個數maxRows),等。
    2) Hibernate根據這個Query Key到Query緩存中查找對應的結果列表。如果存在,那么返回這個結果列表;如果不存在,查詢數據庫,獲取結果列表,把整個結果列表根據Query Key放入到Query緩存中。
    3) Query Key中的SQL涉及到一些表名,如果這些表的任何數據發生修改、刪除、增加等操作,這些相關的Query Key都要從緩存中清空。
    只有當經常使用同樣的參數進行查詢時,這才會有些用處。
    啟用查詢緩存的步驟:
    1)      配置二級緩存:
    Hibernate提供了三種和查詢相關的緩存區域:
    默認的查詢緩存區域:org.hibernate.cache.StandardQueryCache
    用戶自定義的查詢緩存區域:
    時間戳緩存區域:org.hibernate.cache.UpdateTimestampCache
    默認的查詢緩存區域以及用戶自定義的查詢緩存區域都用于存放查詢結果。而時間戳緩存區域存放了對與查詢結果相關的表進行插入、更新或刪除操作的時間戳。Hibernate通過時間戳緩存區域來判斷被緩存的查詢結果是否過期。所以,當應用程序對數據庫的相關數據做了修改,Hibernate會自動刷新緩存的查詢結果。但是如果其他應用程序對數據庫的相關數據做了修改,則無法監測,此時必須由應用程序負責監測這一變化,然后手工刷新查詢結果。Query接口的setForceCacheRefresh(true)可以手工刷新查詢結果。
    在ehcache.xml中添加如下配置:
    <!-- 設置默認的查詢緩存的數據過期策略 -->
        <cache name="org.hibernate.cache.StandardQueryCache"
           maxElementsInMemory="50"
           eternal="false"
           timeToIdleSeconds="3600"
           timeToLiveSeconds="7200"
           overflowToDisk="true"/>
            
        <!-- 設置時間戳緩存的數據過期策略 -->
        <cache name="org.hibernate.cache.UpdateTimestampsCache"
           maxElementsInMemory="5000"
           eternal="true"
           overflowToDisk="true"/>
       
        <!-- 設置自定義命名查詢緩存customerQueries的數據過期策略 -->
        <cache name="myCacheRegion"
            maxElementsInMemory="1000"
            eternal="false"
            timeToIdleSeconds="300"
            timeToLiveSeconds="600"
            overflowToDisk="true"
            />
     
    2)      打開查詢緩存:在hibernate.cfg.xml添加如下配置
    <!--啟用查詢緩存 -->
    <property name="cache.use_query_cache">true</property>
     
    3)      在程序中使用:
    雖然按以上設置好了查詢緩存,但Hibernate在執行查詢語句語句時仍不會啟用查詢緩存。對于希望啟用查詢緩存的查詢語句,應該調用Query接口的setCacheeable(true)方法:
           測試類如下:
    package org.qiujy.test.cache;
     
    import java.util.List;
     
    import org.hibernate.HibernateException;
    import org.hibernate.Query;
    import org.hibernate.Session;
    import org.hibernate.Transaction;
    import org.qiujy.common.HibernateSessionFactory;
    import org.qiujy.domain.cachedemo.Product;
     
    public class TessQueryCache {
     
           public static void main(String[] args) {
                  Session session = HibernateSessionFactory.getSession();
                  Transaction tx =null;
                 
                  try{
                         tx = session.beginTransaction(); 
                         Query query = session.createQuery("from Product");
                         //激活查詢緩存
                         query.setCacheable(true);
                         //使用自定義的查詢緩存區域,若不設置,則使用標準查詢緩存區域
                         query.setCacheRegion("myCacheRegion");
                        
                         List list = query.list();
                         for(int i = 0 ; i < list.size(); i++){
                                Product prod = (Product)list.get(i);
                                System.out.println(prod.getName());
                         }
                        
                        tx.commit();
                  }catch(HibernateException e){
                         if(tx != null){
                                tx.rollback();
                         }
                         e.printStackTrace();
                  }finally{
                         HibernateSessionFactory.closeSession();
                  }
           }
    }
    posted on 2012-03-14 23:59 abin 閱讀(1058) 評論(0)  編輯  收藏 所屬分類: struts2

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