hibernate缓存技术详解
Cache就是缓存，它往往是提高系统性能的最重要手段，对数据起到一个蓄水池和缓冲的作用。Cache对于大量依赖数据读取操作的系统而言尤其重要。在大并发量的情况下，如果每次程序都需要向数据库直接做查询操作，它们所带来的性能开销显而易见，频繁的网络传输、数据库磁盘的读写操作都会大大降低系统的整体性能。此时，如果能把数据在本地内存中保留一个镜像，下次访问时只需从内存中直接获取，那么显然可以带来显著的性能提升。引入Cache机制的难点是如何保证内存中数据的有效性，否则脏数据的出现将会给系统带来难以预知的严重后果。虽然一个设计得很好的应用程序不用Cache也可以表现出让人接受的性能，但毫无疑问，一些对读操作要求很高的应用程序可以通过Cache取得更高的性能。对于应用程序，Cache通过内存或磁盘保存了数据库中当前有关数据状态，它是一个存于当地的数据备份。Cache位于数据库和应用程序之间，从数据库中更新数据，并给程序提供数据。
Hibernate实现了良好的Cache机制，可以借助Hibernate内部的Cache迅速提高系统数据读取性能。Hibernate中的Cache可分为两层：一级Cache和二级Cache。
一级Cache
Session实现了第一级Cache，它属于事务级数据缓冲。一旦事务结束，这个Cache也随之失效。一个Session的生命周期对应一个数据库事务或一个程序事务。
Session-cache保证在一个Session中两次请求同一个对象时，取得的对象是同一个Java实例，有时它可以避免不必要的数据冲突。另外，它还能保证另一些重要的性能。
在对一个对象循环引用时，不至于产生堆栈溢出。
当数据库事务结束时，对于同一数据库行，不会产生数据冲突，因为对于数据库中的一行，至多有一个对象来表示它。
一个事务中可能会有很多个处理单元，在一个处理单元中做的操作都会立即被另外的处理单元得知。
不用刻意去打开Session-cache，它总是被打开并且不能被关闭。当使用save()、update()或saveOrUpdate()来保存数据更改，或通过load()、find()、list()等方法来得到对象时，对象就会被加入到Session-cache。
如果要同步很大数量的对象，这是需要有效地管理Cache，可以用Session的evict()方法从一级Cache中移除对象。例如：
| Session session = HibernateUtil.currentSession(); Transaction tx = session.beginTransaction() ; for(int i=0; i<100000 ;i++) { Student stu = new Student(); …. session.save(stu); } tx.commit(); session.close(); |
在保存50 000个对象时，程序可能抛出OutOfMemoryException异常，因为Hibernate在一级Cache缓存了新加入数据库的所有对象。要解决这个问题，首先设置JDBC批处理数量到一个合理的数值（一般是10～20）。在hibernate.properties配置文件中设置如下：
| hibernate.jdbc.batch_size 20 |
或在hibernate.cfg.xml中设置如下：
| |
然后在一定的时候提交更改并清空Session的Cache：
| Session session = HibernateUtil.currentSession(); Transaction tx = session.beginTransaction() ; for(int i=0; i<100000 ;i++) { Student stu = new Student(); …. session.save(stu); if(i%20==0) { //每保存完20个Student对象后，进行以下操作 session.flush(); //提交更新 session.clear(); //清除Cache，释放内存 } } tx.commit(); session.close(); |
二级Cache
二级Cache是SessionFactory范围内的缓存，所有的Session共享同一个二级Cache。在二级Cache中保存持久性实例的散装形式的数据。二级Cache的内部是如何实现的并不重要，重要的是采用哪种正确的缓存策略，以及采用哪种Cache Providers。持久化不同的数据需要不同的Cache策略，比如说一些因素将影响到Cache策略选择：数据的读/写比例、数据表是否能被其他的应用程序所访问等。对于一些读/写比例高的数据可以打开它的缓存，允许这些数据进入二级缓存容器有利于系统性能的优化；而对于能被其他应用程序访问的数据对象，最好将此对象的二级Cache选项关闭。
设置Hibernate的二级Cache需要分两步进行：首先确认使用什么数据并发策略，然后配置缓存过期时间和设置Cache提供器。
有4种内置的Hibernate数据并发冲突策略，代表了数据库隔离级别，如下所示。
transactional：仅在受管理的环境中可用。它保证可重读的实物隔离级别，可以对读/写比例高、很少更新的数据采用这种策略。
read-write：使用timestamp机制维护读已提交事务隔离级别。可以对读/写比例高、很少更新的数据采用这策略。
nonstrict-read-write：不保证Cache和数据库之间的数据一致性。使用此策略时，应该设置足够短的缓存过期时间，否则可能从缓存中读出脏数据。当一些数据极少改变，并且当这些数据和数据库有一部分不一致但影响不大时，可以使用此策略。
read-only：当确保数据永不改变时，可以使用此策略。
确定了Cache策略之后，就要挑选一个合适高效的Cache提供器，它作为插件被Hibernate调用。Hibernate允许使用下述几种缓存插件。
EhCache：可以在JVM中作为一个简单进程范围的缓存，它可以把缓存的数据放入内存或磁盘，并支持Hibernate中可选用的查询缓存。
OpenSymphony OSCache：和EhCache相似，并且它提供了丰富的缓存过期策略。 SwarmCache：可作为集群范围的缓存，但不支持查询缓存。 JBossCache：可作为集群范围的缓存，但不支持查询缓存。
上述4种缓存插件的对比情况列于表9-3中。 表9-3 4种缓存插件的对比情况
| 缓 存 插 件 |
支 持 只 读 |
支持非严格读写 |
支 持 读 写 |
支 持 事 务 |
| EhCache |
是 |
是 |
是 |
|
| OSCache |
是 |
是 |
是 |
|
| SwarmCache |
是 |
是 |
|
|
| JBossCache |
是 |
|
|
是 |
它们的提供器列于表9-4中。 表9-4 缓存策略的提供器
| 缓 存 插 件 |
提供器（Cache Providers） |
| Hashtable（只能测试时使用） |
org.hibernate.cache.HashtableCacheProvider |
| EhCache |
org.hibernate.cache.EhCacheProvider |
| OSCache |
org.hibernate.cache.OSCacheProvider |
| SwarmCache |
org.hibernate.cache.SwarmCacheProvider |
| JBossCache |
org.hibernate.cache.TreeCacheProvider |
在默认情况下，Hibernate使用EhCache进行JVM级别的缓存。用户可以通过设置Hibernate配置文件中的hibernate.cache.provider_class的属性，指定其他的缓存策略，该缓存策略必须实现org.hibernate.cache.CacheProvider接口。
在Hibernate中使用EhCache
EhCache是一个纯Java程序，可以在Hibernate中作为一个插件引入。它具有运行速度快、结构简单、占用内存小、很小的依赖性、支持多CPU服务器、文档齐全等特点。
在Hibernate中使用EhCache，需要在hibernate.cfg.xml中设置如下：
| |
EhCacheProvider类位于hibernate3.jar包中，而不是位于ehcache-1.1.jar包中。EhCache有自己的配置文档，名为ehcache.xml。在Hibernate3.x中的etc目录下有ehcache.xml的示范文件，将其复制应用程序的src目录下（编译时会把ehcache.xml复制到WEB-INF/classess目录下），对其中的相关值进行更改以和自己的程序相适合。进行配置后，在ehcache.xml文件中的全部代码如下：
| |
在映射文件中，对每个需要二级缓存的类和集合都做了单独的配置，与此对应，在ehcache.xml文件中通过
name：设置缓存的名字，它的取值为类的完整名字或者类的集合的名字，如果name属性为mypack.Category，表示 Category类的二级缓存；如果name属性为mypack.Category.items，表示Category类的items集合的二级缓存。
maxInMemory：设置基于内存的缓存可存放的对象的最大数目。
eternal：如果为true，表示对象永远不会过期，此时会忽略timeToIdleSeconds和timeToLiveSeconds属性。默认为false。
timeToIdleSeconds：设定允许对象处于空闲状态的最长时间，以秒为单位，当对象从最近一次被访问后，如果处于空闲状态的时间超过了指定的值，这个对象会过期，EHCache将把它从缓存中清除，只有当eternal属性为false，它才有效，值为0表示对象可以无限期地处于空闲状态。
timeToLiveSeconds：设定对象允许存在于缓存中的最长时间，以秒为单位，当对象自从被放入缓存中后，如果处于缓存中的时间超过了指定的值，这个对象就会过期，EHCache将把它从缓存中清除，只有当eternal属性为false，它才有效，值为0表示对象可以无限期地处于空闲状态。它的值必须大于或等于timeToIdleSeconds的值才有意义。
overflowToDisk：如果为true，表示当基于内存的缓存中的对象数目达到了maxInMemory界限，会把溢出的对象写到基于硬盘的缓存中。
此外，还需要在持久化类的映射文件中进行配置。例如，Group（班级）和Student（学生）是一对多的关系，它们对应的数据表分别是t_group和t_student。现在要把Student类的数据进行二级缓存，这需要在两个映射文件（Student.hbm.xml和Group.hbm.xml）中都对二级缓存进行配置。
在Group.hbm.xml中配置二级缓存如下：
| …… ＜hibernate-mapping＞ ＜class name="Group" table="t_group" lazy="false"＞ …… |
上述文件虽然在
| ＜class name="Student" table="t_student" ＞ |
增加点知识
测试二级缓存：现在仍用前面的类来测试，尽管第一个session关闭了，但是我们在第二个session查询时，仍不会连库，这也就是二级缓存的作用，通常情况下，hibernate查询时会首先在一级缓存中查询数据，再到二级缓存中查询，如果仍查不到才会连库。 这时请注意，尽管我们在一级缓存中清掉了数据，但是在二级缓存中还存有数据，所以在清掉数据后执行的查询操作也不会引起连库，这就是为什么我们最终只看到一条查询语句的原因。强调，前面说用evict或clear只是清掉一级缓存中的内容。
感知二级缓存：经过上面的测试我们不能明确感知到二级缓存的作用效果，下面我们配置“统计信息”属性来进行二级缓存信息的获取。首先我们在主配置文件中配置以下属性：
Statistics st = HibernateUtil.getSessionFactory().getStatistics();
System.out.println(st);
System.out.println("put:" + st.getSecondLevelCachePutCount());
System.out.println("hit:" + st.getSecondLevelCacheHitCount());
System.out.println("miss:" + st.getSecondLevelCacheMissCount());
执行后结果为：
put:1
hit:2
miss:1 在进行代码结果分析前先来说两个概念：命中，miss。命中是指在二级缓存中查到数据，没有找到就称为miss. 命中率：在查询时有多少次是从缓存中得到。 下面我们看上面的执行结果put＝1,说明hibernate放了一次数据到缓存中，这发生在第一次查询时，当不能在二级缓存中找到（这也是为什么会有一次miss的原因）时，会去连库并把数据放到缓存中去，使put变为1.随后进行的三次查找中：第一次仍是从一级缓存中查找到，后两次查找均在二级缓存中查到，所以命中hit=2。
4.二级缓存中的细节问题：
(1)体会save自动填充缓存，save填充缓存不支持id的native方式生成，所以我们先修改User的实体配置文件让id生成方式为：
后，这样修改后再来测试执行结果会发现执行结果为：
put:1
hit:3
miss:0
分析：当我们保存User对象到数据库时也会自动把此数据填充到缓存中，所以第一次put实质是发生在保存数据时。这样也就不难解释为什么hit=3,miss=0了。
(2)除了save外，update、saveOrUpdate、list、iterator、get、load(查询时从二级缓存中取数据的三个方法)、Query、Criteria都会填充二级缓存，且它们支持主键的nativa生成方式。
(3)让Query支持二级缓存：首先是主配置中配置如下属性：
(4)怎样清除二级缓存：HibernateUtil.getSessionFactory().evict(User.class);这样将清除二级缓存中所有的User类相关的数据。
分步式缓存：
首先我们用图来模拟分步式缓存
说明：在大型的web系统中，通常都会采用多个服务器来进行web服务，比如在上面的实例中，我们在服务器一存有“数据data”,在服务器二中也存有这个数据，但当我们在服务器N中更改这个数据时，如果我们继续访问在服务器一或二的数据，将不能得到正确的数据，这时采取的方式就是只要有服务器改变这个数据就在这些服务器组成的内网中广播这个信息来更新每个改变的数据。虽然服务器在内网中通讯，但是这种方式也是非常耗资源的，后来提出了“中央缓存”来解决此问题，如下图：
原理：当我们去某个服务器查询数据时，这个服务器会去中央缓存查询，同样如果下面的某个服务器修改数据时，中央缓存也会及时把数据更新到库并重新保存新数据。但是如果数据交互快的话，我们仍不能保证数据这些服务器访问中央缓存时是及时数据。比如在服务器一访问中央缓存修改数据时，其它的几个服务器也能访问修改，这样就不能保证及时获取正确信息。所以使用缓存的条件有如下几点：读取大于写入；数据量不能超过内存容量；对数据要有独立的控制；允许无效的数据存在。