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Hibernate的缓存机制介绍

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缓存是介于应用程序和物理数据源之间,其作用是为了降低应用程序对物理数据源访问的频次,从而提高了应用的运行性能。缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制,应用程序在运行时从缓存读写数据,在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。


缓存的介质一般是内存,所以读写速度很快。但如果缓存中存放的数据量非常大时,也会用硬盘作为缓存介质。缓存的实现不仅仅要考虑存储的介质,还要考虑到管理缓存的并发访问和缓存数据的生命周期。

Hibernate的缓存包括Session的缓存和SessionFactory的缓存,其中SessionFactory的缓存又可以分为两类:内 置缓存和外置缓存。Session的缓存是内置的,不能被卸载,也被称为Hibernate的第一级缓存。SessionFactory的内置缓存和 Session的缓存在实现方式上比较相似,前者是SessionFactory对象的一些集合属性包含的数据,后者是指Session的一些集合属性包 含的数据。SessionFactory的内置缓存中存放了映射元数据和预定义SQL语句,映射元数据是映射文件中数据的拷贝,而预定义SQL语句是在 Hibernate初始化阶段根据映射元数据推导出来,SessionFactory的内置缓存是只读的,应用程序不能修改缓存中的映射元数据和预定义 SQL语句,因此SessionFactory不需要进行内置缓存与映射文件的同步。SessionFactory的外置缓存是一个可配置的插件。在默认 情况下,SessionFactory不会启用这个插件。外置缓存的数据是数据库数据的拷贝,外置缓存的介质可以是内存或者硬盘。 SessionFactory的外置缓存也被称为Hibernate的第二级缓存。

Hibernate的这两级缓存都位于持久化层,存放的都是数据库数据的拷贝,那么它们之间的区别是什么呢?为了理解二者的区别,需要深入理解持久化层的缓存的两个特性:缓存的范围和缓存的并发访问策略。

持久化层的缓存的范围

缓存的范围决定了缓存的生命周期以及可以被谁访问。缓存的范围分为三类。

1 事务范围:缓存只能被当前事务访问。缓存的生命周期依赖于事务的生命周期,当事务结束时,缓存也就结束生命周期。在此范围下,缓存的介质是内存。事务可以是数据库事务或者应用事务,每个事务都有独自的缓存,缓存内的数据通常采用相互关联的的对象形式。

2 进程范围:缓存被进程内的所有事务共享。这些事务有可能是并发访问缓存,因此必须对缓存采取必要的事务隔离机制。缓存的生命周期依赖于进程的生命周期,进 程结束时,缓存也就结束了生命周期。进程范围的缓存可能会存放大量的数据,所以存放的介质可以是内存或硬盘。缓存内的数据既可以是相互关联的对象形式也可 以是对象的松散数据形式。松散的对象数据形式有点类似于对象的序列化数据,但是对象分解为松散的算法比对象序列化的算法要求更快。

3 集群范围:在集群环境中,缓存被一个机器或者多个机器的进程共享。缓存中的数据被复制到集群环境中的每个进程节点,进程间通过远程通信来保证缓存中的数据的一致性,缓存中的数据通常采用对象的松散数据形式。

对大多数应用来说,应该慎重地考虑是否需要使用集群范围的缓存,因为访问的速度不一定会比直接访问数据库数据的速度快多少。

持久化层可以提供多种范围的缓存。如果在事务范围的缓存中没有查到相应的数据,还可以到进程范围或集群范围的缓存内查询,如果还是没有查到,那么只有到 数据库中查询。事务范围的缓存是持久化层的第一级缓存,通常它是必需的;进程范围或集群范围的缓存是持久化层的第二级缓存,通常是可选的。

持久化层的缓存的并发访问策略

当多个并发的事务同时访问持久化层的缓存的相同数据时,会引起并发问题,必须采用必要的事务隔离措施。

在进程范围或集群范围的缓存,即第二级缓存,会出现并发问题。因此可以设定以下四种类型的并发访问策略,每一种策略对应一种事务隔离级别。

事务型:仅仅在受管理环境中适用。它提供了Repeatable Read事务隔离级别。对于经常被读但很少修改的数据,可以采用这种隔离类型,因为它可以防止脏读和不可重复读这类的并发问题。

读写型:提供了Read Committed事务隔离级别。仅仅在非集群的环境中适用。对于经常被读但很少修改的数据,可以采用这种隔离类型,因为它可以防止脏读这类的并发问题。

非严格读写型:不保证缓存与数据库中数据的一致性。如果存在两个事务同时访问缓存中相同数据的可能,必须为该数据配置一个很短的数据过期时间,从而尽量 避免脏读。对于极少被修改,并且允许偶尔脏读的数据,可以采用这种并发访问策略。   只读型:对于从来不会修改的数据,如参考数据,可以使用这种并发访问策略。

事务型并发访问策略是事务隔离级别最高,只读型的隔离级别最低。事务隔离级别越高,并发性能就越低。

什么样的数据适合存放到第二级缓存中?

1、很少被修改的数据

2、不是很重要的数据,允许出现偶尔并发的数据

3、不会被并发访问的数据

4、参考数据

不适合存放到第二级缓存的数据?

1、经常被修改的数据

2、财务数据,绝对不允许出现并发

3、与其他应用共享的数据。

Hibernate的二级缓存

如前所述,Hibernate提供了两级缓存,第一级是Session的缓存。由于Session对象的生命周期通常对应一个数据库事务或者一个应用事 务,因此它的缓存是事务范围的缓存。第一级缓存是必需的,不允许而且事实上也无法比卸除。在第一级缓存中,持久化类的每个实例都具有唯一的OID。

第二级缓存是一个可插拔的的缓存插件,它是由SessionFactory负责管理。由于SessionFactory对象的生命周期和应用程序的整个 过程对应,因此第二级缓存是进程范围或者集群范围的缓存。这个缓存中存放的对象的松散数据。第二级对象有可能出现并发问题,因此需要采用适当的并发访问策 略,该策略为被缓存的数据提供了事务隔离级别。缓存适配器用于把具体的缓存实现软件与Hibernate集成。第二级缓存是可选的,可以在每个类或每个集 合的粒度上配置第二级缓存。

Hibernate的二级缓存策略的一般过程如下:

1) 条件查询的时候,总是发出一条select * from table_name where …. (选择所有字段)这样的SQL语句查询数据库,一次获得所有的数据对象。

2) 把获得的所有数据对象根据ID放入到第二级缓存中。

3) 当Hibernate根据ID访问数据对象的时候,首先从Session一级缓存中查;查不到,如果配置了二级缓存,那么从二级缓存中查;查不到,再查询数据库,把结果按照ID放入到缓存。

4) 删除、更新、增加数据的时候,同时更新缓存。

Hibernate的二级缓存策略,是针对于ID查询的缓存策略,对于条件查询则毫无作用。为此,Hibernate提供了针对条件查询的Query缓存。

Hibernate的Query缓存策略的过程如下:

1) Hibernate首先根据这些信息组成一个Query Key,Query Key包括条件查询的请求一般信息:SQL, SQL需要的参数,记录范围(起始位置rowStart,最大记录个数maxRows),等。

2) Hibernate根据这个Query Key到Query缓存中查找对应的结果列表。如果存在,那么返回这个结果列表;如果不存在,查询数据库,获取结果列表,把整个结果列表根据Query Key放入到Query缓存中。

3) Query Key中的SQL涉及到一些表名,如果这些表的任何数据发生修改、删除、增加等操作,这些相关的Query Key都要从缓存中清空。

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评论
1 楼 smallsnake 2008-06-17  
对于事务范围,我有一个疑问,一级缓存中,在service中一个事务中哦你有两个DAO,这两个DAO是共享session缓存的不?现实中是的,因为我遇到这种问题,在前一个DAO中加载了一个对象,而我又在另一个DAO中加载相同OID的对象,呵呵,就错了org.hibernate.NonUniqueObjectException:,解释一下吧(我用的是Spring申明事务的)

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