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Hibernate二级缓存攻略

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Hibernate二级缓存攻略

  很多人对二级缓存都不太了解,或者是有错误的认识,我一直想写一篇文章介绍一下hibernate的二级缓存的,今天终于忍不住了。

  我的经验主要来自hibernate2.1版本,基本原理和3.0、3.1是一样的,请原谅我的顽固不化。

  hibernate的session提供了一级缓存,每个session,对同一个id进行两次load,不会发送两条sql给数据库,但是session关闭的时候,一级缓存就失效了。

  二级缓存是SessionFactory级别的全局缓存,它底下可以使用不同的缓存类库,比如ehcache、oscache等,需要设置hibernate.cache.provider_class,我们这里用ehcache,在2.1中就是 hibernate.cache.provider_class=net.sf.hibernate.cache.EhCacheProvider如果使用查询缓存,加上hibernate.cache.use_query_cache=true

  缓存可以简单的看成一个Map,通过key在缓存里面找value。

  Class的缓存

  对于一条记录,也就是一个PO来说,是根据ID来找的,缓存的key就是ID,value是POJO。无论list,load还是iterate,只要读出一个对象,都会填充缓存。但是list不会使用缓存,而iterate会先取数据库select id出来,然后一个id一个id的load,如果在缓存里面有,就从缓存取,没有的话就去数据库load。假设是读写缓存,需要设置:

<cache usage="read-write"/>

  如果你使用的二级缓存实现是ehcache的话,需要配置ehcache.xml

<cache name="com.xxx.pojo.Foo" maxElementsInMemory="500" eternal="false" timeToLiveSeconds="7200" timeToIdleSeconds="3600" overflowToDisk="true" />

  其中eternal表示缓存是不是永远不超时,timeToLiveSeconds是缓存中每个元素(这里也就是一个POJO)的超时时间,如果eternal="false",超过指定的时间,这个元素就被移走了。timeToIdleSeconds是发呆时间,是可选的。当往缓存里面put的元素超过500个时,如果overflowToDisk="true",就会把缓存中的部分数据保存在硬盘上的临时文件里面。

  每个需要缓存的class都要这样配置。如果你没有配置,hibernate会在启动的时候警告你,然后使用defaultCache的配置,这样多个class会共享一个配置。

  当某个ID通过hibernate修改时,hibernate会知道,于是移除缓存。

  这样大家可能会想,同样的查询条件,第一次先list,第二次再iterate,就可以使用到缓存了。实际上这是很难的,因为你无法判断什么时候是第一次,而且每次查询的条件通常是不一样的,假如数据库里面有100条记录,id从1到100,第一次list的时候出了前50个id,第二次iterate的时候却查询到30至70号id,那么30-50是从缓存里面取的,51到70是从数据库取的,共发送1+20条sql。所以我一直认为iterate没有什么用,总是会有1+N的问题。

  (题外话:有说法说大型查询用list会把整个结果集装入内存,很慢,而iterate只select id比较好,但是大型查询总是要分页查的,谁也不会真的把整个结果集装进来,假如一页20条的话,iterate共需要执行21条语句,list虽然选择若干字段,比iterate第一条select id语句慢一些,但只有一条语句,不装入整个结果集hibernate还会根据数据库方言做优化,比如使用mysql的limit,整体看来应该还是list快。)

  如果想要对list或者iterate查询的结果缓存,就要用到查询缓存了

  查询缓存

  首先需要配置hibernate.cache.use_query_cache=true

  如果用ehcache,配置ehcache.xml,注意hibernate3.0以后不是net.sf的包名了:

<cache name="net.sf.hibernate.cache.StandardQueryCache"
maxElementsInMemory="50" eternal="false" timeToIdleSeconds="3600"
timeToLiveSeconds="7200" overflowToDisk="true"/>
<cache name="net.sf.hibernate.cache.UpdateTimestampsCache"
maxElementsInMemory="5000" eternal="true" overflowToDisk="true"/>

  然后

query.setCacheable(true);//激活查询缓存
query.setCacheRegion("myCacheRegion");//指定要使用的cacheRegion,可选

  第二行指定要使用的cacheRegion是myCacheRegion,即你可以给每个查询缓存做一个单独的配置,使用setCacheRegion来做这个指定,需要在ehcache.xml里面配置它:

<cache name="myCacheRegion" maxElementsInMemory="10" eternal="false" timeToIdleSeconds="3600" timeToLiveSeconds="7200" overflowToDisk="true" />

  如果省略第二行,不设置cacheRegion的话,那么会使用上面提到的标准查询缓存的配置,也就是:net.sf.hibernate.cache.StandardQueryCache

  对于查询缓存来说,缓存的key是根据hql生成的sql,再加上参数,分页等信息(可以通过日志输出看到,不过它的输出不是很可读,最好改一下它的代码)。

  比如hql:

from Cat c where c.name like ?

  生成大致如下的sql:

select * from cat c where c.name like ?

  参数是"tiger%",那么查询缓存的key*大约*是这样的字符串(我是凭记忆写的,并不精确,不过看了也该明白了):

select * from cat c where c.name like ? , parameter:tiger%

  这样,保证了同样的查询、同样的参数等条件下具有一样的key。

  现在说说缓存的value,如果是list方式的话,value在这里并不是整个结果集,而是查询出来的这一串ID。也就是说,不管是list方法还是iterate方法,第一次查询的时候,它们的查询方式很它们平时的方式是一样的,list执行一条sql,iterate执行1+N条,多出来的行为是它们填充了缓存。但是到同样条件第二次查询的时候,就都和iterate的行为一样了,根据缓存的key去缓存里面查到了value,value是一串id,然后在到class的缓存里面去一个一个的load出来。这样做是为了节约内存。

  可以看出来,查询缓存需要打开相关类的class缓存。list和iterate方法第一次执行的时候,都是既填充查询缓存又填充class缓存的。
这里还有一个很容易被忽视的重要问题,即打开查询缓存以后,即使是list方法也可能遇到1+N的问题!相同条件第一次list的时候,因为查询缓存中找不到,不管class缓存是否存在数据,总是发送一条sql语句到数据库获取全部数据,然后填充查询缓存和class缓存。但是第二次执行的时候,问题就来了,如果你的class缓存的超时时间比较短,现在class缓存都超时了,但是查询缓存还在,那么list方法在获取id串以后,将会一个一个去数据库load!因此,class缓存的超时时间一定不能短于查询缓存设置的超时时间!如果还设置了发呆时间的话,保证class缓存的发呆时间也大于查询的缓存的生存时间。这里还有其他情况,比如class缓存被程序强制evict了,这种情况就请自己注意了。

  另外,如果hql查询包含select字句,那么查询缓存里面的value就是整个结果集了。

  当hibernate更新数据库的时候,它怎么知道更新哪些查询缓存呢?

  hibernate在一个地方维护每个表的最后更新时间,其实也就是放在上面net.sf.hibernate.cache.UpdateTimestampsCache所指定的缓存配置里面。

  当通过hibernate更新的时候,hibernate会知道这次更新影响了哪些表。然后它更新这些表的最后更新时间。每个缓存都有一个生成时间和这个缓存所查询的表,当hibernate查询一个缓存是否存在的时候,如果缓存存在,它还要取出缓存的生成时间和这个缓存所查询的表,然后去查找这些表的最后更新时间,如果有一个表在生成时间后更新过了,那么这个缓存是无效的。

  可以看出,只要更新过一个表,那么凡是涉及到这个表的查询缓存就失效了,因此查询缓存的命中率可能会比较低。
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评论
1 楼 mikey_5 2012-05-07  
非常感谢[color=red][/color]

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