知识大全 Hibernate优化
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篇首语:一切节省,归根到底都归结为时间的节省。本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了知识大全 Hibernate优化相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Hibernate优化 以下文字资料是由(全榜网网www.cha138.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!
数据库设计
A 降低关联的复杂性
B 尽量不使用联合主键
C ID的生成机制 不同的数据库所提供的机制并不完全一样
D 适当的冗余数据 不过分追求高范式
HQL优化
HQL如果抛开它同HIBERNATE本身一些缓存机制的关联 HQL的优化技巧同普通的SQL优化技巧一样 可以很容易在网上找到一些经验之谈
主配置
A 查询缓存 同下面讲的缓存不太一样 它是针对HQL语句的缓存 即完全一样的语句再次执行时可以利用缓存数据 但是 查询缓存在一个交易系统(数据变更频繁 查询条件相同的机率并不大)中可能会起反作用:它会白白耗费大量的系统资源但却难以派上用场
B fetch_size 同JDBC的相关参数作用类似 参数并不是越大越好 而应根据业务特征去设置
C batch_size同上
D 生产系统中 切记要关掉SQL语句打印
缓存
A 数据库级缓存:这级缓存是最高效和安全的 但不同的数据库可管理的层次并不一样 比如 在ORACLE中 可以在建表时指定将整个表置于缓存当中
B SESSION缓存:在一个HIBERNATE SESSION有效 这级缓存的可干预性不强 大多于HIBERNATE自动管理 但它提供清除缓存的方法 这在大批量增加/更新操作是有效的 比如 同时增加十万条记录 按常规方式进行 很可能会发现OutofMemeroy的异常 这时可能需要手动清除这一级缓存:Session evict以及Session clear
C 应用缓存:在一个SESSIONFACTORY中有效 因此也是优化的重中之重 因此 各类策略也考虑的较多 在将数据放入这一级缓存之前 需要考虑一些前提条件:
数据不会被第三方修改(比如 是否有另一个应用也在修改这些数据?)
数据不会太大
数据不会频繁更新(否则使用CACHE可能适得其反)
数据会被频繁查询
数据不是关键数据(如涉及钱 安全等方面的问题)
缓存有几种形式 可以在映射文件中配置:read only(只读 适用于很少变更的静态数据/历史数据) nonstrict read write read write(比较普遍的形式 效率一般) transactional(JTA中 且支持的缓存产品较少)
D 分布式缓存:同c)的配置一样 只是缓存产品的选用不同 在目前的HIBERNATE中可供选择的不多 oscache jboss cache 目前的大多数项目 对它们的用于集群的使用(特别是关键交易系统)都持保守态度 在集群环境中 只利用数据库级的缓存是最安全的
延迟加载
A 实体延迟加载:通过使用动态代理实现
B 集合延迟加载:通过实现自有的SET/LIST HIBERNATE提供了这方面的支持
C 属性延迟加载:
方法选用
A 完成同样一件事 HIBERNATE提供了可供选择的一些方式 但具体使用什么方式 可能用性能/代码都会有影响 显示 一次返回十万条记录(List/Set/Bag/Map等)进行处理 很可能导致内存不够的问题 而如果用基于游标(ScrollableResults)或Iterator的结果集 则不存在这样的问题
B Session的load/get方法 前者会使用二级缓存 而后者则不使用
C Query和list/iterator 如果去仔细研究一下它们 你可能会发现很多有意思的情况 二者主要区别(如果使用了Spring 在HibernateTemplate中对应find iterator方法):
list只能利用查询缓存(但在交易系统中查询缓存作用不大) 无法利用二级缓存中的单个实体 但list查出的对象会写入二级缓存 但它一般只生成较少的执行SQL语句 很多情况就是一条(无关联)
iterator则可以利用二级缓存 对于一条查询语句 它会先从数据库中找出所有符合条件的记录的ID 再通过ID去缓存找 对于缓存中没有的记录 再构造语句从数据库中查出 因此很容易知道 如果缓存中没有任何符合条件的记录 使用iterator会产生N+ 条SQL语句(N为符合条件的记录数)
通过iterator 配合缓存管理API 在海量数据查询中可以很好的解决内存问题 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错误了
通过上面的说明 我想你应该知道如何去使用这两个方法了
集合的选用
在HIBERNATE 文档的 Understanding Collection performance 中有详细的说明
事务控制
事务方面对性能有影响的主要包括:事务方式的选用 事务隔离级别以及锁的选用
A 事务方式选用:如果不涉及多个事务管理器事务的话 不需要使用JTA 只有JDBC的事务控制就可以
B 事务隔离级别:参见标准的SQL事务隔离级别
C 锁的选用:悲观锁(一般由具体的事务管理器实现) 对于长事务效率低 但安全 乐观锁(一般在应用级别实现) 如在HIBERNATE中可以定义VERSION字段 显然 如果有多个应用操作数据 且这些应用不是用同一种乐观锁机制 则乐观锁会失效 因此 针对不同的数据应有不同的策略 同前面许多情况一样 很多时候我们是在效率与安全/准确性上找一个平衡点 无论如何 优化都不是一个纯技术的问题 你应该对你的应用和业务特征有足够的了解
批量操作
即使是使用JDBC 在进行大批数据更新时 BATCH与不使用BATCH有效率上也有很大的差别 我们可以通过设置batch_size来让其支持批量操作
举个例子 要批量删除某表中的对象 如 delete Account 打出来的语句 会发现HIBERNATE找出了所有ACCOUNT的ID 再进行删除 这主要是为了维护二级缓存 这样效率肯定高不了 在后续的版本中增加了bulk delete/update 但这也无法解决缓存的维护问题 也就是说 由于有了二级缓存的维护问题 HIBERNATE的批量操作效率并不尽如人意!
从前面许多要点可以看出 很多时候我们是在效率与安全/准确性上找一个平衡点 无论如何 优化都不是一个纯技术的问题 你应该对你的应用和业务特征有足够的了解 一般的 优化方案应在架构设计期就基本确定 否则可能导致没必要的返工 致使项目延期 而作为架构师和项目经理 还要面对开发人员可能的抱怨 必竟 我们对用户需求更改的控制力不大 但技术/架构风险是应该在初期意识到并制定好相关的对策
cha138/Article/program/Java/ky/201311/28234相关参考
Hibernate是对JDBC的轻量级封装因此在很多情况下Hibernate的性能比直接使用JDBC存取数据库要低然而通过正确的方法和策略在使用Hibernate的时候还是可以非常接近直接使用JD
为了进一步优化Hibernate的性能可以使用 延迟加载技术管理数据抓取策略进行缓存管理等方面考虑来提高Hibernate的性能 延迟加载(load) 延迟加载(load)是Hibernat
一批量修改和删除 在Hibernate中如果需要对任何数据进行修改和删除操作都需要先执行查询操作在得到要修改或者删除的数据后再对该数据进行相应的操作处理在数据量少的情况下采用这种处理方式没有问题
如何对Hibernate进行优化的方案 以下文字资料是由(全榜网网www.cha138.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧! &
事务概述 事务就是指作为单个逻辑工作单元执行的一组数据操作这些操作要么必须全部成功要么必须全部失败以保证数据的一致性和完整性事务具有ACID属性 原子性自然界最小的事务的内容要么都做要么都不做
通过以上的介绍可以看出hibernate主要从以下几个方面来优化查询性能 降低访问数据库的频率减少select语句的数目实现手段有使用迫切左外连接或迫切内连接对延迟检索或立即检索设置批量检索数目
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