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Hibernate性能优化策略2 (zt)

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本文依照HIBERNATE幫助文檔,一些網路書籍及項目經驗整理而成,只提供要點和思路,具體做法可以留言探討,或是找一些更詳細更有針對性的資料。

  初用HIBERNATE的人也許都遇到過性能問題,實現同一功能,用HIBERNATE與用JDBC性能相差十幾倍很正常,如果不及早調整,很可能影響整個項目的進度。

  大體上,對於HIBERNATE性能調優的主要考慮點如下:

  Ø 數據庫設計調整

  Ø HQL優化

  Ø API的正確使用(如根據不同的業務類型選用不同的集合及查詢API)

  Ø 主配置參數(日誌,查詢緩存,fetch_size, batch_size等)

  Ø 映射文件優化(ID生成策略,二級緩存,延遲載入,關聯優化)

  Ø 一級緩存的管理

  Ø 針對二級緩存,還有許多特有的策略

  Ø 事務控制策略。

  1、 數據庫設計

  a) 降低關聯的複雜性

  b) 儘量不使用聯合主鍵

  c) ID的生成機制,不同的數據庫所提供的機制並不完全一樣

  d) 適當的冗余數據,不過分追求高範式

  2、 HQL優化

  HQL如果拋開它同HIBERNATE本身一些緩存機制的關聯,HQL的優化技巧同普通的SQL優化技巧一樣,可以很容易在網上找到一些經驗之談。

  3、 主配置

  a) 查詢緩存,同下面講的緩存不太一樣,它是針對HQL語句的緩存,即完全一樣的語句再次執行時可以利用緩存數據。但是,查詢緩存在一個交易系統(數據變更頻繁,查詢條件相同的機率並不大)中可能會起反作用:它會白白耗費大量的系統資源但卻難以派上用場。

  b) fetch_size,同JDBC的相關參數作用類似,參數並不是越大越好,而應根據業務特徵去設置

  c) batch_size同上。

  d) 生產系統中,切記要關掉SQL語句列印。

  4、 緩存

  a) 數據庫級緩存:這級緩存是最高效和安全的,但不同的數據庫可管理的層次並不一樣,比如,在ORACLE中,可以在建表時指定將整個表置於緩存當中。

  b) SESSION緩存:在一個HIBERNATE SESSION有效,這級緩存的可干預性不強,大多於HIBERNATE自動管理,但它提供清除緩存的方法,這在大批量增加/更新操作是有效的。比如,同時增加十萬條記錄,按常規方式進行,很可能會發現OutofMemeroy的異常,這時可能需要手動清除這一級緩存:Session.evict以及Session.clear

  c) 應用緩存:在一個SESSIONFACTORY中有效,因此也是優化的重中之重,因此,各類策略也考慮的較多,在將數據放入這一級緩存之前,需要考慮一些前提條件:

  i. 數據不會被第三方修改(比如,是否有另一個應用也在修改這些數據?)

  ii. 數據不會太大

  iii. 數據不會頻繁更新(否則使用CACHE可能適得其反)

  iv. 數據會被頻繁查詢

  v. 數據不是關鍵數據(如涉及錢,安全等方面的問題)。

  緩存有幾種形式,可以在映射文件中配置:read-only(只讀,適用於很少變更的靜態數據/歷史數據),nonstrict-read-write,read-write(比較普遍的形式,效率一般),transactional(JTA中,且支援的緩存產品較少)

  d) 分佈式緩存:同c)的配置一樣,只是緩存產品的選用不同,在目前的HIBERNATE中可供選擇的不多,oscache, jboss cache,目前的大多數項目,對它們的用於集群的使用(特別是關鍵交易系統)都持保守態度。在集群環境中,只利用數據庫級的緩存是最安全的。

  5、 延遲載入

  a) 實體延遲載入:通過使用動態代理實現

  b) 集合延遲載入:通過實現自有的SET/LIST,HIBERNATE提供了這方面的支援

  c) 屬性延遲載入:

  6、 方法選用

  a) 完成同樣一件事,HIBERNATE提供了可供選擇的一些方式,但具體使用什麼方式,可能用性能/代碼都會有影響。顯示,一次返回十萬條記錄(List/Set/Bag/Map等)進行處理,很可能導致記憶體不夠的問題,而如果用基於遊標(ScrollableResults)或Iterator的結果集,則不存在這樣的問題。

  b) Session的load/get方法,前者會使用二級緩存,而後者則不使用。

  c) Query和list/iterator,如果去仔細研究一下它們,你可能會發現很多有意思的情況,二者主要區別(如果使用了Spring,在HibernateTemplate中對應find,iterator方法):

  i. list只能利用查詢緩存(但在交易系統中查詢緩存作用不大),無法利用二級緩存中的單個實體,但list查出的對象會寫入二級緩存,但它一般只生成較少的執行SQL語句,很多情況就是一條(無關聯)。

  ii. iterator則可以利用二級緩存,對於一條查詢語句,它會先從數據庫中找出所有符合條件的記錄的ID,再通過ID去緩存找,對於緩存中沒有的記錄,再構造語句從數據庫中查出,因此很容易知道,如果緩存中沒有任何符合條件的記錄,使用iterator會產生N+1條SQL語句(N為符合條件的記錄數)

  iii. 通過iterator,配合緩存管理API,在海量數據查詢中可以很好的解決記憶體問題,如:

  while(it.hasNext()){

  YouObject object = (YouObject)it.next();

  session.evict(youObject);

  sessionFactory.evice(YouObject.class, youObject.getId());

  }

  如果用list方法,很可能就出OutofMemory錯誤了。

  iv. 通過上面的說明,我想你應該知道如何去使用這兩個方法了。

  7、 集合的選用

  在HIBERNATE 3.1文檔的“19.5. Understanding Collection performance”中有詳細的說明。

  8、 事務控制

  事務方面對性能有影響的主要包括:事務方式的選用,事務隔離級別以及鎖的選用

  a) 事務方式選用:如果不涉及多個事務管理器事務的話,不需要使用JTA,只有JDBC的事務控制就可以。

  b) 事務隔離級別:參見標準的SQL事務隔離級別

  c) 鎖的選用:悲觀鎖(一般由具體的事務管理器實現),對於長事務效率低,但安全。樂觀鎖(一般在應用級別實現),如在HIBERNATE中可以定義VERSION字段,顯然,如果有多個應用操作數據,且這些應用不是用同一種樂觀鎖機制,則樂觀鎖會失效。因此,針對不同的數據應有不同的策略,同前面許多情況一樣,很多時候我們是在效率與安全/準確性上找一個平衡點,無論如何,優化都不是一個純技術的問題,你應該對你的應用和業務特徵有足夠的了解。

  9、 批量操作

  即使是使用JDBC,在進行大批數據更新時,BATCH與不使用BATCH有效率上也有很大的差別。我們可以通過設置batch_size來讓其支援批量操作。

  舉個例子,要批量刪除某表中的對象,如“delete Account”,打出來的語句,會發現HIBERNATE找出了所有ACCOUNT的ID,再進行刪除,這主要是為了維護二級緩存,這樣效率肯定高不了,在後續的版本中增加了bulk delete/update,但這也無法解決緩存的維護問題。也就是說,由於有了二級緩存的維護問題,HIBERNATE的批量操作效率並不盡如人意!

  從前面許多要點可以看出,很多時候我們是在效率與安全/準確性上找一個平衡點,無論如何,優化都不是一個純技術的問題,你應該對你的應用和業務特徵有足夠的了解,一般的,優化方案應在架構設計期就基本確定,否則可能導致沒必要的返工,致使項目延期,而作為架構師和項目經理,還要面對開發人員可能的抱怨,必竟,我們對用戶需求更改的控制力不大,但技術/架構風險是應該在初期意識到並制定好相關的對策。

  還有一點要注意,應用層的緩存只是錦上添花,永遠不要把它當稻草,應用的根基(數據庫設計,演算法,高效的操作語句,恰當API的選擇等)才是最重要的。

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