Hibernate持久化的实现——数据缓存

数据缓存---持久层性能提升的关键。

缓存：是数据库数据在内存中的临时容器，它包含了库表数据在内存中的临时拷贝，位于数据库与数据访问层之间。

ORM数据读取：首选缓存，查到则返回，避免了数据库调用的性能开销。
对于企业级应用，数据库与应用服务器位于不同的物理服务器，也就是每次数据库访问都是一次远程调用--Socket的创建于销毁，数据的打拆包，数据库执行查询指令，网络传输的延时等。 

(1)   数据缓存策略
ORM的数据缓存应包含：

a、事务级缓存（事务范围内）：基于Session生命周期。

b、应用级/进程级缓存（在SessionFactory层实现），所有由此SessionFactory创建的Session实例共享此缓存。但在多实例并发运行会产生问题：A,B共享同一数据库，各自维持其缓存，A对数据库进行了更新，B缓存数据仍为更新前。

c、分布式缓存（在所个应用实例，多个JVM之间共享的缓存模式），由多个应用级缓存实例组成集群。---解决了多实例并发运行过程中的数据同步问题。
注意：如果当前应用于其它应用共享数据库，采取一些保守策略（避免缓存机制的使用）可能更加稳妥。

 
(2)   Hibernate数据缓存

a、内部缓存（Session Level）
b、二级缓存（SessionFactory Level）

Hibernate缓存发挥作用的情况：
a、通过id(主键)加载数据时 ---Session.load(),Session.iterate()
b、延迟加载

内部缓存：应用事务级缓存，由Hibernate自动维护，可通过以下方法手动干预。
Session.evict---将某个特定对象从内存缓存中清除。
Session.clear---清空内部缓存。

二级缓存：涵盖了应用级缓存和分布式缓存。
Session在进行数据查询操作时，会首先在自身内部的一级缓存中进行查找，如果一级缓存未能命中，则在二级缓存中查询，如果二级缓存命中，则以此数据作为结果返回。

引入二级缓存需要考虑的问题：
（1），数据库是否与其它应用共享
（2），应用是否需要部署在集群环境中

满足以下条件，则可将其纳入缓存管理
（1），数据不会被第三方应用修改
（2），数据大小载客接受的范围之内
（3），数据更新频率较低
（4），同一数据可能会被系统频繁使用
（5），非关键数据（关键数据，如金融账户数据）

(3)   第三方缓存实现
（1），JCS--某些情况下可能导致内存泄漏以及死锁。
（2），EHCache--默认---无法做到分布式缓存。
（3），OSCache
（4），JBoss Cache--提供分布式缓存(Repplication方式)
（5），SwarmCache--提供分布式缓存(invalidation方式)

Hibernate中启用二级缓存，需配置hibernate.cfg.xml如下：

<hibernate-configutarion> 
<session-factory> 
...... 
<property name="hibernate.cache.provider_class"> 
  net.sf.ehcache.hibernate.Provider 
<property> 
...... 
</session-factory> 
<hibernate-configuration> 
还需要配置ehcache.xml。 
之后，需要在我们的映射文件中指定各个映射实体（以及collection）的缓存同步策略： 
<class name="TUser"> 
  <cache usage="read-write"/> 
  ... 
  <set name="addresses" ...> 
    <cache usage="read-write"/> 
    ... 
  </set> 
</class> 

 

(4)  缓存同步策略
--为了使得缓存调度遵循正确的应用级事务隔离机制，必须为每个实体类指定相应的缓存同步策略。
4种内置的缓存同步策略：read-only,nonstrict-read-write,read-write,transactional(JTA，此时的缓存类似一个内存数据库)