Hibernate缓存
2011-12-16 22:49
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Hibernate缓存：缓存是在内存中的一块高速区域。
Hibernate缓存的作用：可以把查询出来的数据存储在内存或者磁盘，节省下次同样查询语句再次查询数据库，大幅减轻数据库压力。
在Hibernate中，缓存分为2种方式：
1.一级缓存： Hibernate默认支持的，是属于Session级别的，也就是说跟它跟Session的生命周期息息相关。
2.二级缓存：Hibernate二级缓存是一个可插拔的的缓存插件，它是由SessionFactory负责管理。由于SessionFactory对象的生命周期和应用程序的整个过程对应。
Hibernate的二级缓存策略的一般过程如下：
1.配置好二级缓存。
2.如：执行get(User.class,1);然后关闭session，这个时候，同样在执行一次get(User.class,1);这样的语句，它在执行第一次的时候，首先，先将第一次查询到的结果放到一级缓存中，并复制一份放到二级缓存中，然后把id为1作为key放入一个内存中的id列表里面，当第二次执行同样的代码的时候，会先在一级缓存里找，这个时候因为Session已经关闭了，那么就会到二级缓存里面找，先找在id列表里面找id为1的的id列表，很显然会找到，然后会根据这个id在相应的类缓存中找到对应的对象。
在二级缓存中还有一个查询缓存，它只对list起作用，对iterator不起作用。
Hibernate查询缓存 生命周期不固定 ，当数据库 表发生改变的使用Hibernate查询缓存马上消失。
Hibernate的查询缓存策略的过程如下：
1.启动查询缓存。
2.然后执行如：session.createQuery("fromUser where id=1").setCacheable(true).list();setCacheable(true)激活查询缓存，然后在Session关闭以后，在执行一条session.createQuery("fromUser where id=1").setCacheable(true).list();这样的语句，第一次执行的时候，会先将第一次查询到的结果放入到一级缓存中，并将该实体的id为key放入到二级缓存中，然后以SQL为key放入的二级缓存的查询缓存中，当第二次执行相同的语句的时候，系统会先在一级缓存中里面找，如果找不到，在到二级缓存中来找，系统会先根据id为因为是HQL语句来查询的所以没有id项，然后就会根据SQL来到二级缓存中的查询缓存里面来找，这次找到了，就返回该实体。
好了，说了那么多，接下来我们来实战一下：
首先是先在Hibernate-cfg.xml里面来配置二级缓存，配置如下:
1. <!-- 启动二级缓存 -->
2. <!-- 打开二级缓存 -->
3. <property name="cache.use_second_level_cache">true</property>
4. <!-- 设置Hibernate的缓存接口类，也就是选用缓存的组件 -->
5. <property name="cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</property>
6. <!-- 启动查询缓存 -->
7. <property name="cache.use_query_cache">true</property>
8. <mapping resource="com/lovo/po/User.hbm.xml"/>
9. <!-- 要缓存的类 -->
10. <class-cache class="com.lovo.po.User" usage="read-write"/>
这里，我们主要来说下usage的配置项有：
只读缓存（read-only）
如果应用程序需要读取一个持久化类的实例，但是并不打算修改它们，可以使用read-only缓存。这是最简单，也是实用性最好的策略。
对于从来不会修改的数据，如参考数据，可以使用这种并发访问策略。
读/写缓存（read-write）
如果应用程序需要更新数据，可能read-write缓存比较合适。如果需要序列化事务隔离级别，那么就不能使用这种缓存策略。
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。
不严格的读/写缓存（nonstrict-read-write）
如果程序偶尔需要更新数据（也就是说，出现两个事务同时更新同一个条目的现象很不常见），也不需要十分严格的事务隔离，可能适用nonstrict-read-write缓存。
对于极少被修改，并且允许偶尔脏读的数据，可以采用这种并发访问策略。
事务缓存（transactional）
transactional缓存策略提供了对全事务的缓存，仅仅在受管理环境中使用。它提供了Repeatable Read事务隔离级别。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和不可重复读这类的并发问题。
在上面所介绍的隔离级别中，事务型并发访问策略的隔离级别最高，然后依次是读/写型和不严格读写型，只读型的隔离级别最低。事务的隔离级别越高，并发性能就越低。
接着，就是在src目录下面加入ehcache.xml这个文件，这个文件可以在Hibernate源码包中找到，具体配置如下：
1. <diskStore path="D:/Java/temp"/><!-- 如果超出记录数量，将序列化到硬盘上，默认的是java.io.tmpdir -->
2. <!--缓存可以存储的总记录量-->
3. <!--缓存是否永远不销毁-->
4. <!--当缓存闲置时间超过该值，则缓存自动销毁-->
5. <!--缓存创建之后，到达该缓存自动销毁-->
6. <!--当缓存中的数据达到最大值时，是否把缓存数据写入磁盘-->
7. <defaultCache
8. maxElementsInMemory="1"
9. eternal="false"
10. timeToIdleSeconds="1200"
11. timeToLiveSeconds="1200"
12. overflowToDisk="true"
13. />
Hibernate缓存的作用：可以把查询出来的数据存储在内存或者磁盘，节省下次同样查询语句再次查询数据库，大幅减轻数据库压力。
在Hibernate中，缓存分为2种方式：
1.一级缓存： Hibernate默认支持的，是属于Session级别的，也就是说跟它跟Session的生命周期息息相关。
2.二级缓存：Hibernate二级缓存是一个可插拔的的缓存插件，它是由SessionFactory负责管理。由于SessionFactory对象的生命周期和应用程序的整个过程对应。
Hibernate的二级缓存策略的一般过程如下：
1.配置好二级缓存。
2.如：执行get(User.class,1);然后关闭session，这个时候，同样在执行一次get(User.class,1);这样的语句，它在执行第一次的时候，首先，先将第一次查询到的结果放到一级缓存中，并复制一份放到二级缓存中，然后把id为1作为key放入一个内存中的id列表里面，当第二次执行同样的代码的时候，会先在一级缓存里找，这个时候因为Session已经关闭了，那么就会到二级缓存里面找，先找在id列表里面找id为1的的id列表，很显然会找到，然后会根据这个id在相应的类缓存中找到对应的对象。
在二级缓存中还有一个查询缓存，它只对list起作用，对iterator不起作用。
Hibernate查询缓存 生命周期不固定 ，当数据库 表发生改变的使用Hibernate查询缓存马上消失。
Hibernate的查询缓存策略的过程如下：
1.启动查询缓存。
2.然后执行如：session.createQuery("fromUser where id=1").setCacheable(true).list();setCacheable(true)激活查询缓存，然后在Session关闭以后，在执行一条session.createQuery("fromUser where id=1").setCacheable(true).list();这样的语句，第一次执行的时候，会先将第一次查询到的结果放入到一级缓存中，并将该实体的id为key放入到二级缓存中，然后以SQL为key放入的二级缓存的查询缓存中，当第二次执行相同的语句的时候，系统会先在一级缓存中里面找，如果找不到，在到二级缓存中来找，系统会先根据id为因为是HQL语句来查询的所以没有id项，然后就会根据SQL来到二级缓存中的查询缓存里面来找，这次找到了，就返回该实体。
好了，说了那么多，接下来我们来实战一下：
首先是先在Hibernate-cfg.xml里面来配置二级缓存，配置如下:
1. <!-- 启动二级缓存 -->
2. <!-- 打开二级缓存 -->
3. <property name="cache.use_second_level_cache">true</property>
4. <!-- 设置Hibernate的缓存接口类，也就是选用缓存的组件 -->
5. <property name="cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</property>
6. <!-- 启动查询缓存 -->
7. <property name="cache.use_query_cache">true</property>
8. <mapping resource="com/lovo/po/User.hbm.xml"/>
9. <!-- 要缓存的类 -->
10. <class-cache class="com.lovo.po.User" usage="read-write"/>
这里，我们主要来说下usage的配置项有：
只读缓存（read-only）
如果应用程序需要读取一个持久化类的实例，但是并不打算修改它们，可以使用read-only缓存。这是最简单，也是实用性最好的策略。
对于从来不会修改的数据，如参考数据，可以使用这种并发访问策略。
读/写缓存（read-write）
如果应用程序需要更新数据，可能read-write缓存比较合适。如果需要序列化事务隔离级别，那么就不能使用这种缓存策略。
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。
不严格的读/写缓存（nonstrict-read-write）
如果程序偶尔需要更新数据（也就是说，出现两个事务同时更新同一个条目的现象很不常见），也不需要十分严格的事务隔离，可能适用nonstrict-read-write缓存。
对于极少被修改，并且允许偶尔脏读的数据，可以采用这种并发访问策略。
事务缓存（transactional）
transactional缓存策略提供了对全事务的缓存，仅仅在受管理环境中使用。它提供了Repeatable Read事务隔离级别。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和不可重复读这类的并发问题。
在上面所介绍的隔离级别中，事务型并发访问策略的隔离级别最高，然后依次是读/写型和不严格读写型，只读型的隔离级别最低。事务的隔离级别越高，并发性能就越低。
接着，就是在src目录下面加入ehcache.xml这个文件，这个文件可以在Hibernate源码包中找到，具体配置如下：
1. <diskStore path="D:/Java/temp"/><!-- 如果超出记录数量，将序列化到硬盘上，默认的是java.io.tmpdir -->
2. <!--缓存可以存储的总记录量-->
3. <!--缓存是否永远不销毁-->
4. <!--当缓存闲置时间超过该值，则缓存自动销毁-->
5. <!--缓存创建之后，到达该缓存自动销毁-->
6. <!--当缓存中的数据达到最大值时，是否把缓存数据写入磁盘-->
7. <defaultCache
8. maxElementsInMemory="1"
9. eternal="false"
10. timeToIdleSeconds="1200"
11. timeToLiveSeconds="1200"
12. overflowToDisk="true"
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