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

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