Hibernate的Cache管理

Hibernate的Cache管理

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。

1 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：

<property name=”hibernate.jdbc.batch_size”> 20 </property>

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();

2 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。

3 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：

<property name=” hibernate.cache.provider_class”>
org.hibernate.cache.EhCacheProvider
</property>

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：

 <diskStore path="d://cache"/> //设置cache.data文件的存放位置

 <defaultCache
maxElementsInMemory="10000" //缓存中允许创建的最大对象数
eternal="false" //缓存中对象是否为永久的
timeToIdleSeconds="120" //缓存数据钝化时间（即对象在它过期前的空闲时间）
timeToLiveSeconds="120" //缓存数据生存时间（即对象在它过期前的生存时间）
overflowToDisk="true" //是否启用磁盘缓存
/>

 <cache name="Student" //用户自定义的Cache配置
maxElementsInMemory="10000"
eternal="false"
timeToIdleSeconds="300"
timeToLiveSeconds="600"
overflowToDisk="true"
/>
</ehcache>

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"＞
……
<set name="students" cascade="save-update" 
inverse="true" <!--关系由Student维护-->
lazy="true"
>
<cache usage="read-write"/> //<!--集合中的数据将被缓存-->
<key column="id"/>
<one-to-many class="Student"/>
</set>
＜/class＞
＜/hibernate-mapping＞
……

上述文件虽然在<set>标记中设置了<cache usage="read-write"/>，但Hibernate仅把和Group相关的Student的主键id加入到缓存中，如果希望把整个Student的散装属性都加入到二级缓存中，还需要在Student.hbm.xml文件的<class>标记中加入<cache>子标记，如下所示：

＜class name="Student" table="t_student" ＞
<cache usage="read-write" /> <!--cache标记需跟在class标记后-->
……
＜/class＞