很多系统中大数据批量处理在所难免,网上也有很多关于hibernate的批处理建议,基本上都是一样的,但如果我们的系统设计的比较纯面向对象,这种方案是非常失败的。下面我来讲述下我使用这种方法碰到的问题,然后分析问题的原因,给出我们目前能接受的方案。
传统方案
利用hibernate.jdbc.batch_size参数,session.flush();,session.clear();来释放内存
<hibernate-configuration>
<session-factory>
.........
<property name=” hibernate.jdbc.batch_size”>50</property>
.........
<session-factory>
<hibernate-configuration>
Session session=HibernateUtil.currentSession();
Transatcion tx=session.beginTransaction();
for(int i=0;i<100000;i++)
...{
Student s=new Student();
s.setName(“Paul”);
session.save(s);
if(i%50==0) //以每50个数据作为一个处理单元
...{
session.flush(); //保持与数据库数据的同步
session.clear(); //清除内部缓存的全部数据,及时释放出占用的内存
}
}
tx.commit();
问题
1) 如果Student的某个属性是别的对象,这样.flush()时会去find每一个关联的对象,这样速度是大打折扣了
2) session.clear()是个相当耗时的方法,特别是当缓存中数据量大的时候。Hibernate从来不建议程序调用该方法,由于session是基于线程的,所以当一个请求结束后session占用的内存自然会释放,这种速度可以忽略不计。
上面的问题主要出在问题1)
新的方案
以空间换时间
针对传统方案一一解决
1) 预先批量查出Student关联的属性对象,这样.flush()时就不需要去find了。
一般我们的对象关联都设置为延迟加载,所以循环时才去find,这样性能也是很慢的
有两种办法来解决
1-1】 select h,m 查询多个对象,用List <Object[]>来接收,这样一次就把需要的数据全查到内存中了
1-2】 join fetch,具体参加jpa语言中的join
2) 不调用.clear(),用做够的内存来跑
List <Object[]> addlist=em.createQuery("select h,m from OweTmpVO h,Meter m join fetch m.contract where h.meterid=m.id and h.je<0 and h.cbdate<:date")
.setParameter("date",date)
.getResultList();
System.out.println("--addlist--size:"+addlist.size());
for(Object[] obs:addlist){
Meter meter=(Meter)obs[1];
OweTmpVO oweTmp=(OweTmpVO)obs[0];
Owe newowe=new Owe();
newowe.setId(oweTmp.getOweid());
newowe.setQfdate(oweTmp.getCbdate());
newowe.setQfje(oweTmp.getJe());
newowe.setMeter(meter);
newowe.setXzqh(meter.getXzqh());
OweCustomerInfo oci=new OweCustomerInfo();
oci.setAddress(meter.getAddress());
oci.setId(newowe.getId());
oci.setLxr(meter.getLinkMan().getLxr());
oci.setName(meter.getUsername());
oci.setTel(meter.getLinkMan().getTel());
if (meter.getContract()!=null){
oci.setHbh(meter.getContract().getHbh());
oci.setLxr(meter.getContract().getLinkMan().getLxr());
oci.setName(meter.getContract().getUsername());
oci.setTel(meter.getContract().getLinkMan().getTel());
}
newowe.setCustomerInfo(oci);
em.persist(newowe);
em.remove(oweTmp);
}
需要解决的问题
新的方案需要大量的内存,而虚拟机只能提供1G多的内存,1百万的记录足够让内存溢出。
我们需要将数据分批来处理,比如根据某些条件来限制查出的记录数,或者用分页(一次50万条),还有就是不能让这些分批在同一线程中,在同一线程中就没有分批的意义了(问题同样存在)。我们可以有两种选择
1) 通过页面来手动操作,这样就把每批放到不同的线程中了。但这需要用户参与,一般来说客户不会采取的。
2) 采用异步调用(定时任务),每个任务相当与一个独立的线程,这样就不用考虑session内存释放的问题了。
把每批用一个任务来完成,间隔执行每个任务即可,注意设置任务间隔,尽量保证同一时间只有一个任务在执行,要不内存还是会溢出的。
3)利用ejb来分布式处理,由于ejb可以独立部署,这样就相当于扩大了内存,可以在web层调用多个ejb来不一个大的任务分成多个小的任务来处理。
下面是我们基于seam的异步调用
public void createReportByYear(){
//临时设置session为足够长,与本方案无关
javax.servlet.http.HttpServletRequest request=(HttpServletRequest)javax.faces.context.FacesContext.getCurrentInstance().getExternalContext().getRequest();
int timeout=request.getSession().getMaxInactiveInterval();
request.getSession().setMaxInactiveInterval(60000);
em.createQuery("delete OweYearReport").executeUpdate();
XzqhVO DCQ=getXzqh();
//处理一个区的数据
createReportByYear1(DCQ);
//为每个区的任务设置个开始时间
TimerSchedule timerSchedule0=new TimerSchedule(10l);//马上
TimerSchedule timerSchedule1=new TimerSchedule(1000*60*1l);//一分钟后
TimerSchedule timerSchedule2=new TimerSchedule(1000*60*2l);
TimerSchedule timerSchedule3=new TimerSchedule(1000*60*3l);
TimerSchedule timerSchedule4=new TimerSchedule(1000*60*4l);
TimerSchedule timerSchedule5=new TimerSchedule(1000*60*4l);
TimerSchedule timerSchedule6=new TimerSchedule(1000*60*5l);
//seam中的事件机制,用来启动任务,
events.raiseTimedEvent("createReportByYear_xzqh1", timerSchedule0);
events.raiseTimedEvent("createReportByYear_xzqh2", timerSchedule1);
events.raiseTimedEvent("createReportByYear_xzqh3", timerSchedule2);
events.raiseTimedEvent("createReportByYear_xzqh4", timerSchedule3);
events.raiseTimedEvent("createReportByYear_xzqh5", timerSchedule4);
events.raiseTimedEvent("createReportByYear_xzqh6", timerSchedule5);
events.raiseTimedEvent("createReportByYear_xzqh7", timerSchedule6);
}
//具体任务
@Observer("createReportByYear_xzqh1")
public void createReportByYearXzqh1(){
em.getTransaction().begin();
createReportByYear1(XzqhVO.XCQ);
em.getTransaction().commit();
}
//真正的业务方法,按区来处理
public void createReportByYear1(XzqhVO xzqh){
xzqh=(XzqhVO)DataDictionaryAction.instance().getDataItemById(XzqhVO.class, xzqh.getId());
List<Owe> oweList=em.createQuery("select h from Owe h left join fetch h.meter left join fetch h.customerInfo where h.xzqh=:xzqh order by h.meter")
.setParameter("xzqh", xzqh)
.getResultList();
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