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hibernate 如何实现延迟加载

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延迟加载机制是为了避免一些无谓的性能开销而提出来的,所谓延迟加载就是当在真正需要数据的时候,才真正执行数据加载操作。在Hibernate中提供了对实体对象的延迟加载以及对集合的延迟加载,另外在Hibernate3中还提供了对属性的延迟加载。下面我们就分别介绍这些种类的延迟加载的细节。  
 
A、实体对象的延迟加载:  
 
如果想对实体对象使用延迟加载,必须要在实体的映射配置文件中进行相应的配置,如下所示:  
 
<hibernate-mapping>  
 
<class name=”net.ftng.entity.user” table=”user” lazy=”true”>  
 
    ……  
 
</class>  
 
</hibernate-mapping>  
 
通过将class的lazy属性设置为true,来开启实体的延迟加载特性。如果我们运行下面的代码:  
 
User user=(User)session.load(User.class,”1”);(1)  
 
System.out.println(user.getName());(2)  
 
当运行到(1)处时,Hibernate并没有发起对数据的查询,如果我们此时通过一些调试工具(比如JBuilder2005的Debug工具),观察此时user对象的内存快照,我们会惊奇的发现,此时返回的可能是User$EnhancerByCGLIB$$bede8986类型的对象,而且其属性为null,这是怎么回事?还记得前面我曾讲过session.load()方法,会返回实体对象的代理类对象,这里所返回的对象类型就是User对象的代理类对象。在Hibernate中通过使用CGLIB,来实现动态构造一个目标对象的代理类对象,并且在代理类对象中包含目标对象的所有属性和方法,而且所有属性均被赋值为null。通过调试器显示的内存快照,我们可以看出此时真正的User对象,是包含在代理对象的CGLIB$CALBACK_0.target属性中,当代码运行到(2)处时,此时调用user.getName()方法,这时通过CGLIB赋予的回调机制,实际上调用CGLIB$CALBACK_0.getName()方法,当调用该方法时,Hibernate会首先检查CGLIB$CALBACK_0.target属性是否为null,如果不为空,则调用目标对象的getName方法,如果为空,则会发起数据库查询,生成类似这样的SQL语句:select * from user where id=’1’;来查询数据,并构造目标对象,并且将它赋值到CGLIB$CALBACK_0.target属性中。  
 
    这样,通过一个中间代理对象,Hibernate实现了实体的延迟加载,只有当用户真正发起获得实体对象属性的动作时,才真正会发起数据库查询操作。所以实体的延迟加载是用通过中间代理类完成的,所以只有session.load()方法才会利用实体延迟加载,因为只有session.load()方法才会返回实体类的代理类对象。  
 
B、        集合类型的延迟加载:  
 
在Hibernate的延迟加载机制中,针对集合类型的应用,意义是最为重大的,因为这有可能使性能得到大幅度的提高,为此Hibernate进行了大量的努力,其中包括对JDK Collection的独立实现,我们在一对多关联中,定义的用来容纳关联对象的Set集合,并不是java.util.Set类型或其子类型,而是net.sf.hibernate.collection.Set类型,通过使用自定义集合类的实现,Hibernate实现了集合类型的延迟加载。为了对集合类型使用延迟加载,我们必须如下配置我们的实体类的关于关联的部分:  
 
<hibernate-mapping>  
 
    <class name=”net.ftng.entity.User” table=”user”>  
 
…..  
 
<set name=”addresses” table=”address” lazy=”true” inverse=”true”>  
 
<key column=”user_id”/>  
 
<one-to-many class=”net.ftng.entity.Arrderss”/>  
 
</set>  
 
    </class>  
 
</hibernate-mapping>  
 
通过将<set>元素的lazy属性设置为true来开启集合类型的延迟加载特性。我们看下面的代码:  
 
User user=(User)session.load(User.class,”1”);  
 
Collection addset=user.getAddresses();       (1)  
 
Iterator it=addset.iterator();                (2)  
 
while(it.hasNext()){  
 
Address address=(Address)it.next();  
 
System.out.println(address.getAddress());  
 
}  
 
当程序执行到(1)处时,这时并不会发起对关联数据的查询来加载关联数据,只有运行到(2)处时,真正的数据读取操作才会开始,这时Hibernate会根据缓存中符合条件的数据索引,来查找符合条件的实体对象。  
 
这里我们引入了一个全新的概念——数据索引,下面我们首先将接一下什么是数据索引。在Hibernate中对集合类型进行缓存时,是分两部分进行缓存的,首先缓存集合中所有实体的id列表,然后缓存实体对象,这些实体对象的id列表,就是所谓的数据索引。当查找数据索引时,如果没有找到对应的数据索引,这时就会一条select SQL的执行,获得符合条件的数据,并构造实体对象集合和数据索引,然后返回实体对象的集合,并且将实体对象和数据索引纳入Hibernate的缓存之中。另一方面,如果找到对应的数据索引,则从数据索引中取出id列表,然后根据id在缓存中查找对应的实体,如果找到就从缓存中返回,如果没有找到,在发起select SQL查询。在这里我们看出了另外一个问题,这个问题可能会对性能产生影响,这就是集合类型的缓存策略。如果我们如下配置集合类型:  
 
<hibernate-mapping>  
 
    <class name=”net.ftng.entity.User” table=”user”>  
 
…..  
 
<set name=”addresses” table=”address” lazy=”true” inverse=”true”>  
 
<cache usage=”read-only”/>  
 
<key column=”user_id”/>  
 
<one-to-many class=”net.ftng.entity.Arrderss”/>  
 
</set>  
 
    </class>  
 
</hibernate-mapping>  
 
这里我们应用了<cache usage=”read-only”/>配置,如果采用这种策略来配置集合类型,Hibernate将只会对数据索引进行缓存,而不会对集合中的实体对象进行缓存。如上配置我们运行下面的代码:  
 
User user=(User)session.load(User.class,”1”);  
 
Collection addset=user.getAddresses();        
 
Iterator it=addset.iterator();                 
 
while(it.hasNext()){  
 
Address address=(Address)it.next();  
 
System.out.println(address.getAddress());  
 
}  
 
System.out.println(“Second query……”);  
 
User user2=(User)session.load(User.class,”1”);  
 
Collection it2=user2.getAddresses();  
 
while(it2.hasNext()){  
 
Address address2=(Address)it2.next();  
 
System.out.println(address2.getAddress());  
 
}  
 
运行这段代码,会得到类似下面的输出:  
 
Select * from user where id=’1’;  
 
Select * from address where user_id=’1’;  
 
Tianjin  
 
Dalian  
 
Second query……  
 
Select * from address where id=’1’;  
 
Select * from address where id=’2’;  
 
Tianjin  
 
Dalian  
 
我们看到,当第二次执行查询时,执行了两条对address表的查询操作,为什么会这样?这是因为当第一次加载实体后,根据集合类型缓存策略的配置,只对集合数据索引进行了缓存,而并没有对集合中的实体对象进行缓存,所以在第二次再次加载实体时,Hibernate找到了对应实体的数据索引,但是根据数据索引,却无法在缓存中找到对应的实体,所以Hibernate根据找到的数据索引发起了两条select SQL的查询操作,这里造成了对性能的浪费,怎样才能避免这种情况呢?我们必须对集合类型中的实体也指定缓存策略,所以我们要如下对集合类型进行配置:  
 
<hibernate-mapping>  
 
    <class name=”net.ftng.entity.User” table=”user”>  
 
…..  
 
<set name=”addresses” table=”address” lazy=”true” inverse=”true”>  
 
<cache usage=”read-write”/>  
 
<key column=”user_id”/>  
 
<one-to-many class=”net.ftng.entity.Arrderss”/>  
 
</set>  
 
    </class>  
 
</hibernate-mapping>  
 
此时Hibernate会对集合类型中的实体也进行缓存,如果根据这个配置再次运行上面的代码,将会得到类似如下的输出:  
 
Select * from user where id=’1’;  
 
Select * from address where user_id=’1’;  
 
Tianjin  
 
Dalian  
 
Second query……  
 
Tianjin  
 
Dalian  
 
这时将不会再有根据数据索引进行查询的SQL语句,因为此时可以直接从缓存中获得集合类型中存放的实体对象。  
 
C、       属性延迟加载:  
 
   在Hibernate3中,引入了一种新的特性——属性的延迟加载,这个机制又为获取高性能查询提供了有力的工具。在前面我们讲大数据对象读取时,在User对象中有一个resume字段,该字段是一个java.sql.Clob类型,包含了用户的简历信息,当我们加载该对象时,我们不得不每一次都要加载这个字段,而不论我们是否真的需要它,而且这种大数据对象的读取本身会带来很大的性能开销。在Hibernate2中,我们只有通过我们前面讲过的面性能的粒度细分,来分解User类,来解决这个问题(请参照那一节的论述),但是在Hibernate3中,我们可以通过属性延迟加载机制,来使我们获得只有当我们真正需要操作这个字段时,才去读取这个字段数据的能力,为此我们必须如下配置我们的实体类:  
 
<hibernate-mapping>  
 
<class name=”net.ftng.entity.User” table=”user”>  
 
……  
 
<property name=”resume” type=”java.sql.Clob” column=”resume” lazy=”true”/>  
 
    </class>  
 
</hibernate-mapping>  
 
通过对<property>元素的lazy属性设置true来开启属性的延迟加载,在Hibernate3中为了实现属性的延迟加载,使用了类增强器来对实体类的Class文件进行强化处理,通过增强器的增强,将CGLIB的回调机制逻辑,加入实体类,这里我们可以看出属性的延迟加载,还是通过CGLIB来实现的。CGLIB是Apache的一个开源工程,这个类库可以操纵java类的字节码,根据字节码来动态构造符合要求的类对象。根据上面的配置我们运行下面的代码:  
 
String sql=”from User user where user.name=’zx’ ”;  
 
Query query=session.createQuery(sql);    (1)  
 
List list=query.list();  
 
for(int i=0;i<list.size();i++){  
 
User user=(User)list.get(i);  
 
System.out.println(user.getName());  
 
System.out.println(user.getResume());    (2)  
 
}  
 
当执行到(1)处时,会生成类似如下的SQL语句:  
 
Select id,age,name from user where name=’zx’;  
 
这时Hibernate会检索User实体中所有非延迟加载属性对应的字段数据,当执行到(2)处时,会生成类似如下的SQL语句:  
 
Select resume from user where id=’1’;  
 
这时会发起对resume字段数据真正的读取操作。

 

 

 

本文来自 http://zhidao.baidu.com/question/206269550.html

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