hibernate性能优化的几点建议

1、针对oracle数据库而言，Fetch Size 是设定JDBC的Statement读取数据的时候每次从数据库中取出的记录条数，一般设置为30、50、100。Oracle数据库的JDBC驱动默认的Fetch Size=15，设置Fetch Size设置为：30、50，性能会有明显提升，如果继续增大，超出100，性能提升不明显，反而会消耗内存。

　　即在hibernate配制文件中进行配制：

1 ＜property name="hibernateProperties"＞
2 ＜props＞
3 ＜prop key="hibernate.dialect"＞org.hibernate.dialect.Oracle9Dialect＜/prop＞
4 ＜prop key="hibernate.show_sql"＞false＜/prop＞
5 ＜!-- Create/update the database tables automatically when the JVM starts up
6 ＜prop key="hibernate.hbm2ddl.auto"＞update＜/prop＞ --＞
7 ＜!-- Turn batching off for better error messages under PostgreSQL
8 ＜prop key="hibernate.jdbc.batch_size"＞100＜/prop＞ --＞
9 ＜prop key="hibernate.jdbc.batch_size"＞50＜/prop＞
10 ＜/props＞
11 ＜/property＞Fetch Size设的越大，读数据库的次数越少，速度越快；Fetch Size越小，读数据库的次数越多，速度越慢。


　　2、如果是超大的系统，建议生成htm文件。加快页面提升速度。

　　3、不要把所有的责任推在hibernate上，对代码进行重构，减少对数据库的操作，尽量避免在数据库查询时使用in操作，以及避免递归查询操作，代码质量、系统设计的合理性决定系统性能的高低。

　　4、 对大数据量查询时，慎用list()或者iterator()返回查询结果，

　　（1）. 使用List()返回结果时，Hibernate会所有查询结果初始化为持久化对象，结果集较大时，会占用很多的处理时间。

　　（2）. 而使用iterator()返回结果时，在每次调用iterator.next()返回对象并使用对象时，Hibernate才调用查询将对应的对象初始化，对于大数据量时，每调用一次查询都会花费较多的时间。当结果集较大，但是含有较大量相同的数据，或者结果集不是全部都会使用时，使用iterator()才有优势。

　　5、在一对多、多对一的关系中，使用延迟加载机制，会使不少的对象在使用时方会初始化，这样可使得节省内存空间以及减少数据库的负荷，而且若PO中的集合没有被使用时，就可减少互数据库的交互从而减少处理时间。

　　6、对含有关联的PO（持久化对象）时，若default-cascade="all"或者 “save-update”，新增PO时，请注意对PO中的集合的赋值操作，因为有可能使得多执行一次update操作。

　　7、 对于大数据量新增、修改、删除操作或者是对大数据量的查询，与数据库的交互次数是决定处理时间的最重要因素，减少交互的次数是提升效率的最好途径，所以在开发过程中，请将show_sql设置为true，深入了解Hibernate的处理过程，尝试不同的方式，可以使得效率提升。尽可能对每个页面的显示，对数据库的操作减少到100----150条以内。越少越好。

　　以上是在进行struts+hibernate+spring进行项目开发中，对hibernate性能优化的几点心得。


--------------------------------------------------------------------------------


　　本文依照HIBERNATE帮助文档，一些网络书籍及项目经验整理而成，只提供要点和思路，具体做法可以留言探讨，或是找一些更详细更有针对性的资料。

　　初用HIBERNATE的人也许都遇到过性能问题，实现同一功能，用HIBERNATE与用JDBC性能相差十几倍很正常，如果不及早调整，很可能影响整个项目的进度。

　　大体上，对于HIBERNATE性能调优的主要考虑点如下:

　　Ø 数据库设计调整

　　Ø HQL优化

　　Ø API的正确使用(如根据不同的业务类型选用不同的集合及查询API)

　　Ø 主配置参数(日志，查询缓存，fetch_size, batch_size等)

　　Ø 映射文件优化(ID生成策略，二级缓存，延迟加载，关联优化)

　　Ø 一级缓存的管理

　　Ø 针对二级缓存，还有许多特有的策略

　　Ø 事务控制策略。

　　1、 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

　　2、 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。

　　3、 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。

　　4、 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:

　　i. 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?)

　　ii. 数据不会太大

　　iii. 数据不会频繁更新(否则使用CACHE可能适得其反)

　　iv. 数据会被频繁查询

　　v. 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。

　　5、 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:

　　6、 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):

　　i. 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)。

　　ii. 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+1条SQL语句(N为符合条件的记录数)

　　iii. 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。

　　iv. 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。

　　7、 集合的选用

　　在HIBERNATE 3.1文档的“19.5. Understanding Collection performance”中有详细的说明。

　　8、 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。

　　9、 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。

　　还有一点要注意，应用层的缓存只是锦上添花，永远不要把它当救命稻草，应用的根基(数据库设计，算法，高效的操作语句，恰当API的选择等)才是最重要的。


--------------------------------------------------------------------------------




Robbin总结的Hibernate性能优化要点：

1.尽量使用many-to-one，避免使用单项one-to-many

2.灵活使用单向one-to-many

3.不用一对一，使用多对一代替一对一

4.配置对象缓存，不使用集合缓存

5.一对多使用Bag 多对一使用Set

6.继承使用显示多态 HQL:from object polymorphism="exlicit" 避免查处所有对象

7.消除大表，使用二级缓存

    对于上面这些，Robbin进行了详细的讲解。

one-to-many：

     使用inverse=false(default)，对象的关联关系是由parent对象来维护的

     而inverse=true的情况下，一般用户双向多对多关联，由子对象维护关联关系，增加子对象的时候需要显示：child.setParent(child)

     为了提高性能，应该尽量使用双向one-to-many inverse=true，在MVC结构中的DAO接口中应该直接用Session持久化对象，避免通过关联关系（这句话有点不理解），而在单项关系中正确使用二级缓存，则可以大幅提高以查询为主的应用。

     多对一性能问题比较少，但是要避免经典N+1问题。

     通过主键进行关联，相当于大表拆分小表。（这个是区分面向对象设计和面向过程设计的一个关键点）

list、bag、set的正确运用

     one-to-many：

     A、使用list 需要维护Index Column字段，不能被用于双向关联，而且必须使用inverse=false，需要谨慎使用在某些稀有场合（基本上是不予考虑使用）

     B、bag/set在one-to-many中语义基本相同，推荐使用bag

     many-to-one：

     A、bag和set不同，bag允许重复插入，建议使用set

在庞大的集合分页中应该使用session.createFilter

    session.createFilter(parent.getChildren(),""),setFirstResult(0),setMaxResult(10))

避免N+1 参考（http://www.iteye.com/post/266972）

    在多对一的情况下，查询child对象，当在页面上显示每个子类的父类对象的时候会导致N+1次查询，需要采用下面的方法避免：many-to-one fetch="join|select"（该方法可能有问题）

inverse=true 无法维护集合缓存（还不是很理解集合缓存和对象缓存）

OLTP类型的web应用，可以群集水平扩展，不可避免的出现数据库瓶颈

    框架能降低访问数据库的压力，采用缓存是衡量一个框架是否优秀的重要标准，从缓存方面看Hibernate

    A、对象缓存，细颗粒度，是针对表的级别，透明化访问，因为有不改变代码的好处，所以是ORM提高性能的法宝

    B、Hibernate是目前ORM框架中缓存性能最好的框架

    C、查询缓存

最后Robbin还针对大家经常出现的Hibernate vs iBatis的讨论进行了一个总结：

   对于OLTP应用，使用ORM框架 而OLEB应用（不确定是什么应用）最好采用JDBC或者其他方法处理

   Hibernate倾向于细颗粒度设计，面向对象，将大表拆分为多个小表，消除冗余字段，通过二级缓存提升性能。

iBatis倾向于粗颗粒度设计，面向关系，尽量把表合并，通过Column冗余，消除关联关系，但是iBatis没有有效的缓存手段。

   可以说Robbin的性能总结对于使用Hibernate的开发人员有着很重要的点拨作用。非常感谢他无私奉献自己的经验。

来自：http://chenhongbin007.blog.163.com/blog/static/3406992120094582657104/


本文来自CSDN博客http://blog.csdn.net/mmm123lmj/archive/2009/09/06/4523920.aspx