Hibernate缓存(一)缓存概述

　　Hibernate缓存机制对Hibernate的性能发挥一直处于一个极其重要的作用，它是持久层性能提升的关键。

        

　　Hibernate缓存介于Hibernate应用和数据库之间，缓存中存放了数据库数据的拷贝。其作用是减少访问数据库的频率，从而提高应用的运行性能。

Hibernate在进行读取数据的时候，根据缓存机制在相应的缓存中查询，如果在缓存中找到了需要的数据(我们把这称为“缓存命中”)，则直接把命中的数据作为结果加以使用，避免了建立数据库查询的性能损耗。

　　Hibernate提供了两级缓存：一级缓存（Session级缓存）

　　　　　　　　　　　　　　　二级缓存（SessionFactory级别的全局缓存）

　　

　　缓存的范围决定了缓存的生命周期以及可以被谁访问。缓存的范围可以分为三类：

• 事务范围   缓存只能被当前事务访问。缓存的生命周期依赖于事务的生命周期，当事务结束时，缓存也就结束生命周期。缓存的介质是内存。事务可以是数据库事务或者应用事务，每个事务都有独自的缓存，缓存内的数据通常采用相互关联的对象形式。一级缓存就属于事务范围。
• 进程范围   缓存被进程范围内的所有事务共享。 这些事务有可能并发访问缓存，因此必须对缓存采取必要的事务隔离机制。缓存的生命周期依赖于进程的生命周期，进程结束时，缓存也就结束了生命周期。它的物理介质可以是内存或硬盘。
• 集群范围   在集群环境中，缓存被一个机器或多个机器的进程共享。缓存中的数据被复制到集群环境中的每个进程节点，进程间通过远程通信来保证缓存中的数据的一致性，缓存中的数据通常采用对象的松散数据形式。

 　　这里提下松散数据，它的存放如图：

                                                          　　　　

 这种分布是不紧凑的，牺牲了很多空间，但可以最快速的找到数据。而list这种排列紧凑的数据集合一般用于批处理。

　　当然还有兼顾空间和速度的数据结构，那就是树结构，在查找时不需要所有数据都进行遍历，时间复杂度一般是O(logn)，而且空间是紧凑的，采用的是链表结构，而不是紧凑的数组。所以在时间和空间上都不比前两者，但用途却十分广大，我们所用的数据库的索引基本上都是用的树。这样既保证了占用空间小，查询的速度也不慢。

　　缓存也有其策略，最常见的是按时间缓存，在单位时间内该数据有效，每当访问该数据时都要判断缓存的数据是否过期，再决定Get还是Remove。除了时间策略，还有使用热度策略，由于内存有限，所以我们的缓存也不是无限申请的，是时候限制长度了。限制了长度就意味着有人能进来就得有人要出去。这就是Remove策略。我们可以对所有的缓存打上标记，来标记他的热度，每次添加缓存的时候把热度最低的缓存剔除掉（假如已经达到限制的话）。每次获取缓存的时候给该缓存热度+1。