`

Hibernate性能优化1

阅读更多
有很多人认为Hibernate天生效率比较低,确实,在普遍情况下,需要将执行转换为SQL语句的 Hibernate的效率低于直接JDBC存取,然而,在经过比较好的性能优化之后,Hibernate的性能还是让人相当满意的,特别是应用二级缓存之后,甚至可以获得比较不使用缓存的JDBC更好的性能,下面介绍一些通常的Hibernate的优化策略:
    1.抓取 优化
     抓取是指Hibernate如何在关联关系之间进行导航的时候,Hibernate如何获取关联对象的策略,其主要定义了两个方面:如何抓取和何时抓取
     1)如何抓取。
     Hibernate3主要有两种种抓取方式,分别应用于对象关联实例(many-to-one、one-to-one)和对象关联集合(set、map等),总共是四种变种
     JOIN抓取: 通过在SELECT语句中使用OUTER JOIN来获得对象的关联实例或者关联集合)
     SELECT抓取: 另外发送一条SELECT语句来抓取当前对象的关联实体和集合
     在我的开发经历中,此处对性能的优化是比较有限的,并不值得过多关注
     例:
     A.应用于对象关联实例(默认是false)
     <many-to-one name=".." outer-join="true/false/auto"   .../>
     B.应用于对象关联集合(默认是auto)
     <set name=".." fetch="join/select" ... >
        ....
     </set>
     2)何时抓取
     主要分为延迟加载和立即抓取,默认的情况下Hibernate3对对象关联实采用延迟加载,普通属性采用立即抓取,通过延迟加载和采用适当的抓取粒度,与不采用优化相比往往可以将性能提升数倍
     立即抓取:当抓取宿主对象时,同时抓取其关联对象和关联集以及属性
     延迟加载:当抓取宿主对象时,并不抓取其关联对象,而是当对其对象进行调用时才加载
     例:
     A.应用于对象关联实例(默认是延迟加载)
     <many-to-one name=".."   lazy="true/false" .../>
     B.应用于对象关联集合(默认是延迟加载)
     <set name=".." lazy="true/false" ... >
        ....
     </set>
     对于延迟加载,需要注意的时,对延迟对象的使用必须在Session关闭之前进行,Hibernate的 LazyInitalizationException往往就是由于在Session的生命期外使用了延迟加载的对象。当我们进行Web开发时,可以使用 OpenSessionInView模式,当请求开始时打开session,当请求响应结束时才关闭session,不过,在使用 OpenSessionInView模式时,需要注意如果响应时间比较长(业务比较复杂或者客户端是低速网络),将Session资源(也就是数据库的连接)占用太久的话可以会导致资源耗尽
     3)抓取粒度
     抓取粒度指的是对象在关联关系之间被导航时一次预先加载的数量,Hibernate程序的性能比较差往往就在于没有对抓取粒度仔细考虑,当加载一个列表并在列表中的每个对象中对其关联进行导航时,往往导致N+1条SQL语句查询。
     例:
     A.应用于对象关联实例(默认为1),注意,对对象关联实例的设 置是在被关联的对象之上的,譬如
     class User
     {
         Group g;
     }
     那么抓取粒度应该在Group的配置文件之上,见下
     <class name="Group" table="group" batch-size="..">
         ...
     </class>
     对该值并没有一个约定俗成的值,根据情况而定,如果被关联表数据比较少,则可以设置地小一些,3-20,如果比较大则可以设到30-50,注意的时候,并不是越多越好,当其值超过50之后,对性能并没有多大改善但却无谓地消耗内存
     假设有如下例子:
        List<User> users = query.list();
     如果有20个User,并对这20个User及其Group进行遍历,如果不设置batch-size(即batch-size="1"),则在最糟糕的情况
     下,需要1 + 20条SQL语句,如果设置batch-size="10",则最好的情况下只需要1 + 2条SQL语句
     B.应用于对象关联集合(默认为1)
     <set name=".." batch-size="" ... >
        ....
     </set>
     2.二级缓存
     Hibernate 对数据的缓存包括两个级:一级缓存,在Session的级别上进行,主要是对象缓存,以其id为键保存对象,在Session的生命期间存在;二级缓存,在SessionFactory的级别上进行,有对象缓存和查询缓存,查询缓存以查询条件为键保存查询结果,在SessionFactory的生命期间存在。默认地,Hibernate只启用一级缓存,通过正确地使用二级缓存,往往可以获得意想不到的性能。
     1)对象缓存:
     当抓取一个对象之后,Hiberate将其以id为键缓存起来,当下次碰到抓取id相同的对象时,可以使用如下配置
     方法1:在缓存对象上配置
     <class ...>
        <cache useage="read-only/write/...." regions="group" />
     </class>
     useage 表示使用什么类型的缓存,譬如只读缓存、读写缓存等等(具体参见Hibernate参考指南),值得注意的时,有部分缓存在Hibernate的实现中不支持读写缓存,譬如JBossCache在Hibernate的实现中只是一种只读缓存,具体缓存实现对缓存类型的支持情况,可以参见 org.hibernate.cache包
     regions表示缓存分块,大部分的缓存实现往往对缓存进行分块,该部分是可选的,详细参见各缓存实现
     方法2:在hibernate.cfg.xml中配置
     <cache class=".." useage=".." regions=".."/>
     我认为第二种更好,可以统一管理
     2)查询缓存
     查询时候将查询结果以查询条件为键保存起来,需要配置如下
     A.在hibernate.cfg.xml中配置(启用查询缓存)
     <property name="hibernate.cache.use_query_cache">true</property>   (前面的属性名可参见常量
org.hibernate.cfg.Enviroment.USE_QUERY_CACHE)
     B.程序
     query.setCacheable(true);
     query.setCacheRegions(...);
     需要注意的是,查询缓存与对象缓存要结合更有效,因为查询缓存仅缓存查询结果列表的主键数据
     一般情况下在开发中,对一些比较稳定而又被频繁引用的数据,譬如数据字典之类的,将其进行二级缓存,对一些查询条件和查询数据变化不频繁而又常常被使用的查询,将其进行二级缓存。由于二级缓存是放在内存中,而且Hibernate的缓存不是弱引用缓存(WeekReference),所以注意不要将大块的数据放入其中,否则可能会被内存造成比较大的压力。
     3.批量数据操作
     当进行大批量数据操作(几万甚至几十几百万)时,需要注意两点,一,批量提交,二,及时清除不需要的一级缓存数据
     1)所谓的批量提交,就是不要频繁使用session的flush,每一次进行flush,Hibernate将PO数据于数据库进行同步,对于海量级数据操作来说是性能灾难(同时提交几千条数据和提交一条数据flush一次性能差别可能会是几十倍的差异)。一般将数据操作放在事务中,当事务提交时 Hibernate自动帮你进行flush操作。
     2)及时清除不需要的一级缓存数据:由于Hibernate默认采用一级缓存,而在 session的生命期间,所有数据抓取之后会放入一级缓存中,而当数据规模比较庞大时,抓取到内存中的数据会让内存压力非常大,一般分批操作数据,被一次操作之后将一级缓存清除,譬如
     session.clear(User.class)
     4.杂项
     dynamic-insert,dynamic-update,动态插入和动态更新,指的是让Hibernate插入数据时仅插入非空数据,当修改数据时只修改变化的数据,譬如对于
     class User
     {
        id
        username
        password
     }
     如果u.id=1, u.username="ayufox",u.password=null,那么如果不设置动态插入,则其sql语句是 insert into users(id, username, password) values (1, 'ayufox', '),如果设置则其 sql语句是insert into users(username) valeus('ayufox')
     在如上的情况下,如果修改 u.password='11',那么如果不设置动态更新,则sql语句为update users set username='ayufox', password='11' where id = 1,如果设置则为update user set password='11' where d = 1
     设置是在class的映射文件中,如下
     <class name="User" table="users" dynamic-insert="true/false" dynamic-update="true/false" ...>
     </class>
  该设置对性能的提升比较有限
分享到:
评论

相关推荐

    铅笔头识别数据集,1692张原始训练图,640*640分辨率,91.1%的正确识别率,标注支持coco json格式

    铅笔头识别数据集,1692张原始训练图,640*640分辨率,91.1%的正确识别率,标注支持coco json格式

    高校网络教学的体系规划与创建.docx

    高校网络教学的体系规划与创建.docx

    SpringBoot的学生心理咨询评估系统,你看这篇就够了(附源码)

    SpringBoot的学生心理咨询评估系统,你看这篇就够了(附源码)

    遗传算法优化BP神经网络提升交通流量预测精度的技术实现与应用

    内容概要:本文详细介绍了如何使用遗传算法优化BP神经网络,以提高交通流量预测的准确性。文中首先解释了BP神经网络的基本结构及其局限性,即容易陷入局部最优解的问题。随后,作者展示了遗传算法的工作原理,并将其应用于优化BP神经网络的权重和偏置。通过定义适应度函数、选择、交叉和变异等步骤,实现了对BP神经网络的有效改进。实验结果显示,优化后的BP神经网络在交通流量预测中的精度显著高于传统的BP神经网络,特别是在处理复杂的非线性问题时表现出色。 适用人群:对机器学习、深度学习以及交通流量预测感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标:适用于需要进行精确交通流量预测的应用场景,如智能交通系统、城市规划等领域。主要目标是通过遗传算法优化BP神经网络,解决其易陷入局部最优的问题,从而提高预测精度和稳定性。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,帮助读者更好地理解和实践这一优化方法。同时,强调了遗传算法在全局搜索方面的优势,以及其与BP神经网络结合所带来的性能提升。此外,还讨论了一些具体的实施技巧,如适应度函数的设计、交叉和变异操作的选择等。 标签1,标签2,标签3,标签4,标签5

    H5U PLC与触摸屏集成框架:总线伺服控制及跨平台移植的最佳实践

    内容概要:本文详细介绍了H5U框架在PLC与触摸屏集成方面的应用,特别是在总线伺服控制和跨平台移植方面。文章首先解析了伺服控制的核心代码,如使能模块和绝对定位指令,强调了标准化控制流程的优势。接着讨论了触摸屏交互,通过直接映射PLC的DB块地址简化了数据处理。然后介绍了总线配置,尤其是EtherCAT总线初始化及其容错设计。此外,文章还探讨了框架的移植性和报警处理设计,展示了其在不同PLC品牌间的易用性和高效的故障恢复能力。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,特别是有PLC编程经验和需要进行伺服控制系统开发的人群。 使用场景及目标:①快速搭建和调试基于PLC和触摸屏的自动化控制系统;②提高多轴设备的调试效率;③实现跨平台的无缝移植;④优化报警管理和故障恢复机制。 其他说明:该框架不仅提供了详细的代码示例和注释,还包含了丰富的实战经验和最佳实践,使得新手能够快速上手,而资深工程师可以在此基础上进一步创新。

    游戏开发UE5引擎核心技术解析与应用:涵盖安装配置、项目创建及蓝图编辑器详解文档的主要内容

    内容概要:本文档《UE5开发.txt》全面介绍了Unreal Engine 5(UE5)的基本概念、安装配置、项目创建、文件结构及常用功能。UE5是一款强大的游戏引擎,支持实时渲染、蓝图创作、C++编程等功能。文档详细描述了UE5的安装步骤,包括硬件要求和环境配置;项目创建过程,涵盖项目模板选择、质量预设、光线追踪等设置;文件结构解析,重点介绍了Config、Content和.uproject文件的重要性。此外,文档深入讲解了蓝图编辑器的使用,包括变量、数组、集合、字典等数据类型的操作,以及事件、函数、宏和事件分发器的应用。蓝图作为一种可视化脚本工具,使开发者无需编写C++代码即可快速创建逻辑,适用于快速开发和迭代。 适合人群:具备一定编程基础的游戏开发者、设计师和对游戏开发感兴趣的初学者,尤其是希望深入了解UE5引擎及其蓝图系

    餐馆点菜系统概要设计说明书.doc

    餐馆点菜系统概要设计说明书.doc

    5+1档轿车手动变速箱设计说明书.doc

    5+1档轿车手动变速箱设计说明书.doc

    1万吨自来水厂详细设计说明书.doc

    1万吨自来水厂详细设计说明书.doc

    wordpress外贸电商企业产品主题

    wordpress外贸电商企业产品主题 页面展示图https://i-blink.csdnimg.cn/direct/e45b2e2e8e27423eb79bda5f4c1216d7.png

    低效林改造作业设计说明书.doc

    低效林改造作业设计说明书.doc

    西门子200smart编程软件V2.8.2.1

    西门子200smart编程软件V2.8.2.1

    135调速器操纵手柄 设计说明书.doc

    135调速器操纵手柄 设计说明书.doc

    蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才竞赛指导文档.pdf

    内容概要:本文档为蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才竞赛提供了全面的指导,涵盖竞赛概述、流程与规则、核心考点与备赛策略、实战技巧与避坑指南以及备赛资源推荐。蓝桥杯竞赛由工信部人才交流中心主办,涉及算法设计、软件开发、嵌入式系统、电子设计等领域。文档详细介绍了参赛流程(报名、省赛、国赛、国际赛),并针对软件类和电子类竞赛分别阐述了高频考点和备赛建议。对于软件类,强调了算法与数据结构的重要性,如排序、动态规划、图论等;对于电子类,则侧重于硬件基础和开发工具的使用。此外,还提供了详细的答题策略、常见陷阱规避方法及工具调试技巧。; 适合人群:高校本专科生、研究生,尤其是对算法设计、软件开发、嵌入式系统等领域感兴趣的计算机科学及相关专业的学生。; 使用场景及目标:①帮助参赛选手熟悉竞赛流程和规则,明确各阶段任务;②提供系统的备赛策略,包括高频考点的学习和专项突破;③指导选手掌握实战技巧,避免常见错误,提高答题效率和准确性。; 阅读建议:此文档不仅提供了理论知识,还包含了大量实战经验和备赛资源推荐,建议读者结合自身情况制定个性化的备赛计划,充分利用提供的资源进行练习和准备。

    基于行块抽取正文内容的java版本的改进算法.zip

    基于行块抽取正文内容的java版本的改进算法.zip

    基于S7-200 PLC和MCGS的快递分拣系统设计与实现:硬件配置、梯形图编程及组态应用

    内容概要:本文详细介绍了基于西门子S7-200 PLC和MCGS组态软件的快递分拣系统的设计与实现方法。首先阐述了硬件配置的关键要点,包括IO分配表的具体设置以及传感器和执行机构的连接方式。接着深入解析了PLC程序中的梯形图逻辑,涵盖主传送带的连锁保护、机械臂动作的自保持逻辑和安全复位机制等核心部分。同时探讨了MCGS组态画面的应用,展示了如何通过脚本实现动态效果和数据统计功能。此外,文中还分享了一些调试经验和常见问题的解决方案,如防止传感器抖动、优化数据传输效率等。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是对PLC编程和组态软件有一定了解的人群。 使用场景及目标:适用于需要构建高效可靠的快递分拣系统的物流企业或相关项目开发者。目标是帮助读者掌握从硬件选型到软件编程的一整套实施流程,确保系统能够稳定运行并达到预期性能指标。 其他说明:文章不仅提供了理论指导,还结合实际案例进行了详细的步骤讲解,有助于读者更好地理解和应用于实践中。

    joblib-0.12.5-py2.py3-none-any.whl

    该资源为joblib-0.12.5-py2.py3-none-any.whl,欢迎下载使用哦!

    机器学习分类算法实战:基于sklearn的决策树、随机森林与KNN Python实现

    内容概要:本文详细介绍了三种经典的机器学习分类算法——决策树、随机森林和KNN分类器,在Python的sklearn库中的具体实现方法。首先,通过加载鸢尾花数据集进行数据准备,并将其划分为训练集和测试集。接着分别实现了决策树、随机森林和KNN分类器,展示了每种算法的关键参数配置及其对模型性能的影响。对于决策树,重点讨论了max_depth参数的作用以及如何通过可视化工具理解其分裂过程;随机森林部分强调了n_estimators参数的选择和特征重要性的评估;而KNN分类器则着重于特征标准化的重要性和n_neighbors参数的优化。此外,文中还提供了关于模型选择的指导,帮助读者根据不同应用场景选择合适的算法。 适合人群:对机器学习感兴趣的初学者和有一定编程基础的研发人员。 使用场景及目标:①理解并掌握决策树、随机森林和KNN分类器的工作原理;②学会使用sklearn库快速构建和评估分类模型;③能够根据具体问题特点选择最适合的分类算法。 其他说明:本文不仅提供了详细的代码示例,还分享了许多实践经验,如参数调优技巧、模型评估方法等,有助于读者更好地理解和应用这些算法。

    带式输送机传动装置设计课程设计说明书.doc

    带式输送机传动装置设计课程设计说明书.doc

    gh毕业论文 伦潭水利枢纽工程土石坝设计说明书.doc

    gh毕业论文 伦潭水利枢纽工程土石坝设计说明书.doc

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics