1.Session 级别的缓存,它同session邦定。它的生命周期和session相同。Session消毁,它也同时消毁;管理一级缓存,一级缓存无法取消,用两个方法管理,clear(),evict()
2.两个session 不能共享一级缓存,因它会伴随session的生命周期的创建和消毁;
3.Session缓存是实体级别的缓存,就是只有在查询对象级别的时候才使用,如果使用HQL和SQL是查询属性级别的,是不使用一级缓存的!切记!!!!
4.iterate 查询使用缓存,会发出查询Id的SQL和HQL语句,但不会发出查实体的,它查询完会把相应的实体放到缓存里边,一些实体查询如果缓存里边有,就从缓存中查询,但还是会发出查询id的SQL和HQL语句。如果缓存中没有它会数据库中查询,然后将查询到的实体一个一个放到缓存中去,所以会有N+1问题出现。
3.Session缓存是实体级别的缓存,就是只有在查询对象级别的时候才使用,如果使用HQL和SQL是查询属性级别的,是不使用一级缓存的!切记!!!!
4.iterate 查询使用缓存,会发出查询Id的SQL和HQL语句,但不会发出查实体的,它查询完会把相应的实体放到缓存里边,一些实体查询如果缓存里边有,就从缓存中查询,但还是会发出查询id的SQL和HQL语句。如果缓存中没有它会数据库中查询,然后将查询到的实体一个一个放到缓存中去,所以会有N+1问题出现。
每一个Hibernate Session实例和一个数据库事务绑定通常将每一个Hibernate Session实例和一个数据处理库事务绑定就是说,每执行一个数据库事务(操作),都应该先创建一个新的Hibernate Session实例.
如果事务执行中出现异常,应该撤消事务.不论事务执行成功与否,最后都应该调用Session的close()方法,从而释放Hibernate Session实例占用的资源.
如何获得Session对象
首先创建SessionFactory对象,如果访问多个数据源时,则应该产生多个SessionFactory;
但是仅仅为了服务与某个请求时,不要创建一个新的SessionFactory,因为创建SessionFactory需要消耗大量的资源,然后根据SessionFactory再创建Session对象
Session session=factory.openSession();
Transaction ts = null;
try {
ts=session.beginTransaction(); //开始一个事务
................... //执行事务
ts.commit(); //提交事务
} catch (HibernateException e) { //如果出现异常就撤销事务
if(ts!=null){
ts.rollback(); //回滚事务
}
e.printStackTrace();
} finally{
session.close();//不管事务执行成功与否,最后都关闭Session并且放在finally中以提高安全性
}
Transaction ts = null;
try {
ts=session.beginTransaction(); //开始一个事务
................... //执行事务
ts.commit(); //提交事务
} catch (HibernateException e) { //如果出现异常就撤销事务
if(ts!=null){
ts.rollback(); //回滚事务
}
e.printStackTrace();
} finally{
session.close();//不管事务执行成功与否,最后都关闭Session并且放在finally中以提高安全性
}
Hibernate缓存分为二级,第一级存放于session中称为一级缓存,默认带有且不能卸载
因为Session的生命期往往很短,存在于Session内部的最快缓存的生命期当然也很短,所以第一级缓存的命中率是很低的。其对系统性能的改善也是很有限的。当然,这个Session内部缓存的主要作用是保持Session内部数据状态同步。并非是hibernate为了大幅提高系统性能所提供的。
为了提高使用hibernate的性能,除了常规的一些需要注意的方法比如:使用延迟加载、迫切外连接、查询过滤等以外,还需要配置hibernate的二级缓存。其对系统整体性能的改善往往具有立竿见影的效果。.
应用
Hibernate的一级缓存是由Session提供的,因此它只存在于Session的生命周期中,当程序调用save(),update(),saveorupdate()等方法 及调用查询接口list,filter,iterate时,如session缓存中还不存在相应的对象,Hibernate会把该对象加入到一级缓存中,
当Session关闭的时候该Session所管理的一级缓存也会立即被清除
Hibernate的一级缓存是Session所内置的,不能被卸载,也不能进行任何配置
一级缓存采用的是key-value的Map方式来实现的,在缓存实体对象时,对象的主关键字ID是Map的key,实体对象就是对应的值。所以说,一级缓存是以实体对象为单位进行存储的,在访问的时候使用的是主关键字ID
虽然,Hibernate对一级缓存使用的是自动维护的功能,没有提供任何配置功能,但是可以通过Session中所提供的方法来对一级缓存的管理进行手工干预。Session中所提供的干预方法包括以下两种
●evict() :用于将某个对象从Session的一级缓存中清除
evict()方法适用于以下二种情况:
1)不需要该对象进行同步的数据更新
2)在批量进行更新与删除时,当更新删除每一个对象后,要释对此对象所占用的内存.
●clear() :用于将一级缓存中的所有对象全部清除。
在进行大批量数据一次性更新的时候,会占用非常多的内存来缓存被更新的对象。这时就应该阶段性地调用clear()方法来清空一级缓存中的对象,控制一级缓存的大小,以避免产生内存溢出的情况。
Hibernate大批量更新时缓存的处理方法:
(假设我们user表的age有5000条大于0的记录,)
用Hibernate处理大批数据时..都必须先执行5000次的update语句,然后才能更新5000个user 对象..
这样就影响到了操作上的性能....在项目当我们遇到性能与空间的问题时,,,要以性能为主..这也就是说要牺牲空间
所以程序最好跳过Hibernate API 而直接通过JDBC API来执来...
我们改一下上面的代码:
虽说这是通过JDBC API.但本质上还是通过Hibernater Transaction的事务这个接口来声明事务的边界的...
其实最好的解决方法就是以创建存储过程,,用底层的数据库运行..这样性能好,速度快....
我就简单的以Oracle数据库为例子.创建一个名为UserUpdate的存储过程...然后在程序中进行调用...
下面的是在程序中如何调用我们命名的存储过程
当Session关闭的时候该Session所管理的一级缓存也会立即被清除
Hibernate的一级缓存是Session所内置的,不能被卸载,也不能进行任何配置
一级缓存采用的是key-value的Map方式来实现的,在缓存实体对象时,对象的主关键字ID是Map的key,实体对象就是对应的值。所以说,一级缓存是以实体对象为单位进行存储的,在访问的时候使用的是主关键字ID
虽然,Hibernate对一级缓存使用的是自动维护的功能,没有提供任何配置功能,但是可以通过Session中所提供的方法来对一级缓存的管理进行手工干预。Session中所提供的干预方法包括以下两种
●evict() :用于将某个对象从Session的一级缓存中清除
evict()方法适用于以下二种情况:
1)不需要该对象进行同步的数据更新
2)在批量进行更新与删除时,当更新删除每一个对象后,要释对此对象所占用的内存.
●clear() :用于将一级缓存中的所有对象全部清除。
在进行大批量数据一次性更新的时候,会占用非常多的内存来缓存被更新的对象。这时就应该阶段性地调用clear()方法来清空一级缓存中的对象,控制一级缓存的大小,以避免产生内存溢出的情况。
Hibernate大批量更新时缓存的处理方法:
(假设我们user表的age有5000条大于0的记录,)
Session session =SessionFactory.openSession();
Transaction tx =session.beginTransaction();
Itertaor users=session.find("from User u where u.age>0").itertaor();//HSL语句就不做解释了
while(user.hasNext()){
User user =(User)users.next();
user.setAge(user.getAge()+1);
//将本批插入的对象立即写入数据库并释放内存
session.flush();
session.clear();
}
tx.commit();
session.close();
Transaction tx =session.beginTransaction();
Itertaor users=session.find("from User u where u.age>0").itertaor();//HSL语句就不做解释了
while(user.hasNext()){
User user =(User)users.next();
user.setAge(user.getAge()+1);
//将本批插入的对象立即写入数据库并释放内存
session.flush();
session.clear();
}
tx.commit();
session.close();
用Hibernate处理大批数据时..都必须先执行5000次的update语句,然后才能更新5000个user 对象..
这样就影响到了操作上的性能....在项目当我们遇到性能与空间的问题时,,,要以性能为主..这也就是说要牺牲空间
所以程序最好跳过Hibernate API 而直接通过JDBC API来执来...
我们改一下上面的代码:
Session session=SessionFactory.openSession();
Transaction tx =session.beginTransaction();
Connection conn =session.connection();
PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement("update users set age=age+1 "+"where age >0");
pstmt.executeUpdate();
tx.commit();
Transaction tx =session.beginTransaction();
Connection conn =session.connection();
PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement("update users set age=age+1 "+"where age >0");
pstmt.executeUpdate();
tx.commit();
虽说这是通过JDBC API.但本质上还是通过Hibernater Transaction的事务这个接口来声明事务的边界的...
其实最好的解决方法就是以创建存储过程,,用底层的数据库运行..这样性能好,速度快....
我就简单的以Oracle数据库为例子.创建一个名为UserUpdate的存储过程...然后在程序中进行调用...
UserUpdate的存储过程代码:
create or replace procadure UserUpdate(u_age in number) as
begin
update users set age=age+1 where age>u_age;
end;
create or replace procadure UserUpdate(u_age in number) as
begin
update users set age=age+1 where age>u_age;
end;
下面的是在程序中如何调用我们命名的存储过程
Session session =SessionFactory.openSession();
Transaction tx =session.beginTransaction();
Connection conn=session.connection();
String str="{call UserUpdate(?)}";
CallableStatement cstmt= conn.prepareCall(str);
cstmt.setInt(1,0);
cstmt.executeUpdate();
tx.commit();
Transaction tx =session.beginTransaction();
Connection conn=session.connection();
String str="{call UserUpdate(?)}";
CallableStatement cstmt= conn.prepareCall(str);
cstmt.setInt(1,0);
cstmt.executeUpdate();
tx.commit();
注意.开源的MySQL中不支持存储过程的..
用JDBC API的好处是这样的..
它不用把大批量的数据事先加载到内存中,然后再进行更新与修改..所以不会消耗大量内存....
(小程序中是看不出什么差别的..当数据的记录达到一定的数据量的时候自然会发现用Hibernate API 与JDBC API的差别)
在一个就是只能一条记录进行批量更新..不像Hibernate中更新每一条的..
用JDBC API的好处是这样的..
它不用把大批量的数据事先加载到内存中,然后再进行更新与修改..所以不会消耗大量内存....
(小程序中是看不出什么差别的..当数据的记录达到一定的数据量的时候自然会发现用Hibernate API 与JDBC API的差别)
在一个就是只能一条记录进行批量更新..不像Hibernate中更新每一条的..
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