4、JPA table主键生成策略（在JPA中table策略是首推！！！）

 

用 table 来生成主键详解

它是在不影响性能情况下，通用性最强的 JPA 主键生成器。这种方法生成主键的策略可以适用于任何数据库，不必担心不同数据库不兼容造成的问题。

initialValue不起作用？

Hibernate 从 3.2.3 之后引入了两个新的主键生成器 TableGenerator 和 SequenceStyleGenerator。为了保持与旧版本的兼容，这两个新主键生成器在默认情况下不会被启用，而不启用新 TableGenerator 的 Hibernate 在提供 JPA 的 @TableGenerator 注解时会有 Bug。　

这个bug是什么呢？我们将上一节中的Customer.java的getId方法做如下下 List_1 的修改：

List_1. Id的生成策略为TABLE

@TableGenerator(name="ID_GENERATOR",
　　table="t_id_generator",
　　pkColumnName="PK_NAME",
　　pkColumnValue="seed_t_customer_id",
　　valueColumnName="PK_VALUE",
　　allocationSize=20,
　　initialValue=10
　　)
@GeneratedValue(strategy=GenerationType.TABLE, generator="ID_GENERATOR")
@Id
public Integer getId() {
    return id;
}

上面的@TableGenerator配置指定了initialValue=10，指定了主键生成列的初始值为10，这在 @TableGenerator 的 API 文档中写得很清楚。现在 initialValue 值设置为 10, 那么在单元测试中用 JPA 添加新的 Customer 记录时，新记录的主键会从 11 开始。但是，实际上保存到数据库中的主键值确实1 ！！！

也就是说，在@TableGenerator中配置的initialValue根本不起作用！！！

这实在令人困惑。其实问题出在程序所用的 JPA 提供者（Hibernate）上面。如果改用其他 JPA 提供者，估计不会出现上面的问题（未验证）。Hibernate 之所以会出现这种情况，并非是不尊重标准，而有它自身的原因。现在，为了把问题讲清楚， 有必要先谈谈 JPA 主键生成器选型的问题，了解一下 @TableGenerator 在 JPA 中的特殊地位。

---

 

JPA 主键生成器选型

JPA 提供了四种主键生成器，参看表 1：

一般来说，支持 IDENTITY 的数据库，如 MySQL、SQL Server、DB2 等，AUTO 的效果与 IDENTITY 相同。IDENTITY 主键生成器最大的特点是：在表中插入记录以后主键才会生成。这意味着，实体对象只有在保存到数据库以后，才能得到主键值。用 EntityManager 的 persist 方法来保存实体时必须在数据库中插入纪录，这种主键生成机制大大限制了 JPA 提供者优化性能的可能性。在 Hibernate 中通过设置 FlushMode 为 MANUAL，可以将记录的插入延迟到长事务提交时再执行，从而减少对数据库的访问频率。实施这种系统性能提升方案的前提就是不能使用 IDENTITY 主键生成器。

SEQUENCE 主键生成器主要用在 PostgreSQL、Oracle 等自带 Sequence 对象的数据库管理系统中，它每次从数据库 Sequence 对象中取出一段数值分配给新生成的实体对象，实体对象在写入数据库之前就会分配到相应的主键。

上面的分析中，我们把现实世界中的关系数据库分成了两大类：一是支持 IDENTITY 的数据库，二是支持 SEQUENCE 的数据库。对支持 IDENTITY 的数据库来说，使用 JPA 时变得有点麻烦：出于性能考虑，它们在选用主键生成策略时应当避免使用 IDENTITY 和 AUTO，同时，他们不支持 SEQUENCE。看起来，四个主键生成器里面排除了三个，剩下唯一的选择就是 TABLE。由此可见，TABLE 主键生成机制在 JPA 中地位特殊。它是在不影响性能情况下，通用性最强的 JPA 主键生成器。

---

 

TableGenerator 有新旧之分？

JPA 的 @TableGenerator 只是通用的注解，具体的功能要由 JPA 提供者来实现。Hibernate 中实现该注解的类有两个：

　　一是原有的 TableGenerator，类名为 org.hibernate.id.TableGenerator，这是默认的 TableGenerator。

　　二是新 TableGenerator，指的是 org.hibernate.id.enhanced.TableGenerator。

当用 Hibernate 来提供 JPA 时，需要通过配置参数指定使用何种 TableGenerator 来提供相应功能。

 

在 4.3 版本的 Hibernate Reference Manual 关于配置参数的章节中（网址可从参考资源中找到）可以找到如下说明：

　　我们建议所有使用 @GeneratedValue 的新工程都配置 hibernate.id.new_generator_mappings=true 。因为新的生成器更加高效，也更符合 JPA2 的规范。不过，要是已经使用了 table 或 sequence 生成器，新生成器与之不相兼容。

　　　　

　　

综合这些资源，可以得到如下结论（重要）：

1. 如果不配置 hibernate.id.new_generator_mappings=true，使用 Hibernate 来提供 TableGenerator 时，JPA 中 @TableGenerator 注解的 initialValue 参数是无效的。
2. Hibernate 开发人员原本希望用新 TableGenerator 替换掉原有的 TableGenerator，但这么做会导致已经使用旧 TableGenerator 的 Hibernate 工程在升级 Hibernate 后，新生成的主键值可能会与原有的主键冲突，导致不可预料的结果。为保持兼容，Hibernate 默认情况下使用旧 TableGenerator 机制。
3. 没有历史负担的新 Hibernate 工程都应该使用 hibernate.id.new_generator_mappings=true 配置选项。

---

 

提出几个疑问

现在回到上面的问题，要解决这个问题只需在 persistence.xml 文件中添加如下一行配置即可List_2：

List_2. 配置文件persistence.xml中添加一个属性

<!-- 
　　Setting is relevant when using @GeneratedValue. It indicates whether or not the new 
　　IdentifierGenerator implementations are used for javax.persistence.GenerationType.AUTO, 
　　javax.persistence.GenerationType.TABLE and javax.persistence.GenerationType.SEQUENCE. 
　　Default to false to keep backward compatibility.
-->
<property name="hibernate.id.new_generator_mappings" value="true"/>

 

Customer.java的代码只修改了getId方法的注解：

List_3. 实体Customer的主键生成策略采用TABLE

package com.magicode.jpa.helloworld;

import java.util.Date;

import javax.persistence.Column;
import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.GeneratedValue;
import javax.persistence.GenerationType;
import javax.persistence.Id;
import javax.persistence.Table;
import javax.persistence.TableGenerator;
//import javax.persistence.TableGenerator;
import javax.persistence.Temporal;
import javax.persistence.TemporalType;
import javax.persistence.Transient;

/**
 * @Entity 用于注明该类是一个实体类
 * @Table(name="t_customer") 表明该实体类映射到数据库的 t_customer 表
 */
@Table(name="t_customer")
@Entity
public class Customer {

    private Integer id;
    private String lastName;

    private String email;
    private int age;
    
    private Date birthday;
    
    private Date createdTime;

    /**
     * @TableGenerator 标签的属性解释：
     * 
     *     ①、allocationSize 属性需要赋一个整数值。表示了bucket的容量。其默认值为50。
     *     ②、table 属性用于指定辅助表的表名。这里指定为t_id_generator数据表
     * 
     * 其基本思想就是：从table指定的辅助表中读取一个bucket段id号范围内的第一个数值，记为first_id。在后面持久化过程中的id号是从first_id开始依次递增1得到
     * 当递增到first_id + allocationSize 的时候，就会再一次从辅助表中读取一个first_id开始新一轮的id生成过程。
     * 
     * 我们知道，要从数据库中确定一个值，则必须确定其“行”和“列”。JPA自动产生的t_id_generator只有两列。当然，如果该表
     * 为n个表产生id，则会在t_id_generator表中保存“n行2列”。
     * 那么，如何从数据表t_id_generator中确定出seed_id用于为Customer实体计算id呢？？JPA会依据Customer实体的
     * @TableGenerator 属性值来依据下面的规则的到seed_id：
     *     ③、valueColumnName 属性指定了seed_id的列名。valueColumnName="PK_VALUE"也就是指定了
     *        seed_id位于PK_VALUE列中。同时，规定了这一列必须是数值型（int,long等）。
     *             剩下的任务就是如何从n行中确定出是哪一行？？
     *     ④、pkColumnName="PK_NAME",pkColumnValue="seed_t_customer_id" 两个一起来确定具体的行：
     *            在PK_NAME列中，值为seed_t_customer_id的那一行。
     *     ⑤、由上面③和④中确定出来的“行”和“列”就可以得到一个int型的整数值。这个值就是first_id。
     * 
     * 注意：我们的数据库中可以没有t_id_generator这张表，JPA会自动帮助我们完成该表的创建工作。自动创建的表只有两列：
     * PK_NAME(VARCHAR)和PK_VALUE(int)。同时会自动添加一条记录(seed_t_customer_id, 51) 依据优化策略的不同，辅助表中记录的数值有区别
     */
    @TableGenerator(name="ID_GENERATOR",
            table="t_id_generator",
            pkColumnName="PK_NAME",
            pkColumnValue="seed_t_customer_id",
            valueColumnName="PK_VALUE",
            allocationSize=20,
            initialValue=10
            )
    @GeneratedValue(strategy=GenerationType.TABLE, generator="ID_GENERATOR")
    @Id
    public Integer getId() {
        return id;
    }

    /**
     * @Column 指明lastName属性映射到表的 LAST_NAME 列中
     * 同时还可以指定其长度、能否为null等数据限定条件
     */
    @Column(name="LAST_NAME", length=50, nullable=false)
    public String getLastName() {
        return lastName;
    }
    
    /**
     * 利用 @Temporal 来限定birthday为DATE型
     */
    @Column(name="birthday")
    @Temporal(TemporalType.DATE)
    public Date getBirthday() {
        return birthday;
    }

    /*
     * 通过 @Column 的 columnDefinition 属性将CREATED_TIME列
     * 映射为“DATE”类型
     */
    @Column(name="CREATED_TIME", columnDefinition="DATE")
    public Date getCreatedTime() {
        return createdTime;
    }
    
    /*
     * 通过 @Column 的 columnDefinition 属性将email列
     * 映射为“TEXT”类型
     */
    @Column(columnDefinition="TEXT")
    public String getEmail() {
        return email;
    }
    
    /*
     * 工具方法，不需要映射为数据表的一列
     */
    @Transient
    public String getInfo(){
        return "lastName: " + lastName + " email: " + email;
    }

    public int getAge() {
        return age;
    }

    public void setId(Integer id) {
        this.id = id;
    }

    public void setLastName(String lastName) {
        this.lastName = lastName;
    }

    public void setEmail(String email) {
        this.email = email;
    }

    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }

    public void setBirthday(Date birthday) {
        this.birthday = birthday;
    }

    public void setCreatedTime(Date createdTime) {
        this.createdTime = createdTime;
    }
    
}

 

main方法如下，每次只需会连续保存两条记录。代码如下：

List_4. 测试main方法

package com.magicode.jpa.helloworld;

import java.util.Date;

import javax.persistence.EntityManager;
import javax.persistence.EntityManagerFactory;
import javax.persistence.EntityTransaction;
import javax.persistence.Persistence;

public class Main {
    
    public static void main(String[] args) {
        
        /*
         * 1、获取EntityManagerFactory实例
         * 利用Persistence类的静态方法，结合persistence.xml中
         * persistence-unit标签的name属性值得到
         */
        EntityManagerFactory emf = 
                Persistence.createEntityManagerFactory("jpa-1");
        
        // 2、获取EntityManager实例
        EntityManager em = emf.createEntityManager();
        
        // 3、开启事物
        EntityTransaction transaction = em.getTransaction();
        transaction.begin();
        
        // 4、调用EntityManager的persist方法完成持久化过程
        //保存第1条记录
        Customer customer = new Customer();
        customer.setAge(9);
        customer.setEmail("Tom@163.com");
        customer.setLastName("Tom");
        customer.setBirthday(new Date());
        customer.setCreatedTime(new Date());
        em.persist(customer);
        
        //保存第2条记录
        customer = new Customer();
        customer.setAge(10);
        customer.setEmail("Jerry@163.com");
        customer.setLastName("Jerry");
        customer.setBirthday(new Date());
        customer.setCreatedTime(new Date());
        em.persist(customer);
        
        // 5、提交事物
        transaction.commit();
        // 6、关闭EntityManager
        em.close();
        // 7、关闭EntityManagerFactory
        emf.close();
        
    }
}

 

现在看执行效果，会发现一个问题。

执行第一次以后两个数据表的状态如下：

　　Figure_1. 数据表t_customer：

　　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

　　Figure_2. 数据表 t_id_generator：

　　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

从Figure_1我们似乎能看出某些地方和我们最初想的不一样：@TableGenerator中指定了allocationSize=20，那么不应该是第一条记录为11，第二条记录为11+20=31才对吗？现在为什么是12呢？？如果说这里的12是正确的，那么allocationSize=20的作用在哪里体现呢？？还有一个就是figure2中的PK_VALUE的值为什么为51，有什么讲究吗？？

 

带着上面的这些疑问我们在第一次运行的基础之上将main方法运行第二次得到结果如下：

　　Figure_3. 数据表t_customer：

　　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

　　figure 4. 数据表t_id_generator：

　　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

这一次有意思了！！我们从 Figure_3 中看到第二次运行中持久化的第一条记录的id为11+20=31，这么说来allocationSize=20的作用是在这里体现的不成？？ Figure_3 难道是在告诉我们，allocationSize=20的意思是后一次EntityManagerFactory（确实是EntityManagerFactory，而不是。后面会有一个简单的验证过程）生命周期会在上一次生命周期的第一个id值上增加20，是这样的吗？？还有一个问题就是，Figure_4的值是51+20=71。

 

上面的问题归根到底是一个问题：@TableGenerator 注解的 allocationSize 属性值的作用是什么？？

上面讲到Hibernate引入了新的TableGenerator实现类。下面先看看有哪些新的用法，然后再讲解关于allocationSize 的问题：

---

 

新 TableGenerator 的更多用法

新 TableGenerator 除了实现 JPA TableGenerator 注解的全部功能外，还有其他 JPA 注解没有包含的功能，其配置参数共有 8 项。新 TableGenerator 的 API 文档详细解释了这 8 项参数的含义，但很奇怪的是，Hibernate API 文档中给出的是 Java 常量的名字，在实际使用时还需要通过这些常量名找到对应的字符串，非常不方便。用对应字符串替换常量后，可以得到下面的配置参数表：

　　

在描述各个参数的含义时，表中多次提到了“序列”，在这个表里的意思相当于 sequence，也相当于 segment。这里反映出术语的混乱，如果在 Hibernate 文档中把两个英文单词统一起来，阅读的时候会更加清楚。新 TableGenerator 的 8 个参数可分为两组，前 5 个参数描述的是辅助表的结构，后 3 个参数用于配置主键生成算法。

先来看前 5 个参数，下图是本文示例程序用于主键生成的辅助表，把图中的元素和新 TableGenerator 前 4 个配置参数一一对应起来，它们的含义一目了然。

　　Figure 5. 辅助表

　　

第 5 个参数 segment_value_length 是用来确定segment_value的长度，即序列名所能使用的最大字符数。从这 5 个参数的含义可以看出，新 TableGenerator 支持在同一个表中放下多个主键生成器，从而避免数据库中为生成主键而创建大量的辅助表。

后面 3 个参数用于描述主键生成算法。第 6 个参数指定初始值。第 7 个参数 increment_size 确定了步长。最关键的是第 8 个参数 optimizer。optimizer 的默认值一栏写的是“依 increment_size 的取值而定”，到底如何确定呢？

为搞清楚这个问题，需要先来了解一下 Hibernate 自带的 Optimizer。

---

Hibernate 自带的 Optimizer

Optimizer 可以翻译成优化器，使用优化器是为了避免每次生成主键时都会访问数据库。从 Hibernate 官方文档中找不到优化器的说明，需要查阅源码，在org.hibernate.id.enhanced.OptimizerFactory 类中可以找到这些优化器的名字及对应的实现类，其中优化器的名字就是新 TableGenerator 中 optimizer 参数中能够使用的值：

　　

　　

Hibernate 自带了 5 种优化器，那么现在就可以加到上一节提到的问题了：默认情况下，新 TableGenerator 会选择哪个优化器呢？

又一次，在 Hibernate 文档中找不到答案，还是要去查阅源码。通过分析 TableGenerator，可以看到 optimizer 的选择策略。具体过程可用下图来描述：　　

　　Figure 6. 选定优化器的过程

　　  　

可以看出，hilo 和 legacy-hilo 两种优化器，除非指定，一般不会在实践中出现。接下来很重要的一步就是判断 increment_size 的值，如果 increment_size 不做指定，使用默认的 1，那么最终选择的优化器会是“none”。选中了“none”也就意味着没有任何优化，每次主键的生成都需要访问数据库。这种情况下 TableGenerator 的优势丧失殆尽，如果再用同一张表生成多个实体的主键，构造出来的系统在性能上会是程序员的噩梦。

在 increment_size 值大于 1 的情况下，只有 pooled 和 pooled-lo 两种优化器可供选择，选择条件由布尔型参数 hibernate.id.optimizer.pooled.prefer_lo 确定，该参数默认为 false，这也意味着，大多数情况下选中的优化器会是 pooled。

我们不去讨论 none 和 legacy-hilo，前者不应该使用，后者的名字看上去像是古董。剩下 hilo、pooled 和 pooled-lo 其实是同一种算法，它们的区别在于主键生成辅助表的数值。

---

 

Optimizer 究竟在表（辅助表）中记录了什么？

在表 3 中提到 hilo 优化器在辅助表中的数值是 bucket 的序号。这里 bucket 可以翻译成“桶”，也可翻译成“块”，其含义就是一段连续可分配的整数，如：1-10，50-100 等。桶的容量即是 increment_size 的值，假定 increment_size 的值为 50，那么桶的序号和每个桶容纳的整数可参看下表：

hilo 优化器把桶的序号放在了数据库辅助表中，pooled-lo 优化器把下一个桶的第一个整数放在数据库辅助表中，而 pooled 优化器则把下下桶的第一个整数放在数据库辅助表中。

从这里就可以解释Figure 1 和 Figure 2 的现象了：Figure 1中的第一个id号是11，在实体类中设置了allocationSize=20， 而Figure 2的数据库辅助表中记录的数据是51。这里的51=11+20+20，也就是下下桶的第一个整数。说明采用了pooled优化器。

我们可以理解的是：在这种优化策略之下，JPA在生成id的时候每20条记录（由allocationSize这个容量参数来决定，如：11~30,31~50...等）中仅仅需要读取一次辅助表（只需要读取bucket内的第一个数值，它是记录在辅助表中的，如：11,31....等）。这样就极大的降低了辅助表的访问次数。

举个例子，如果 increment_size=50, 当前某实体分到的主键编号为 60，可以推测出各个优化器及对应的数据库辅助表中的值。如下表所示：

一般来说，pooled-lo 比 pooled 更符合人的习惯，没有设置 hibernate.id.optimizer.pooled.prefer_lo 为 true 时，数据库辅助表的值会出乎人的意料。程序员看到英文单词“pooled”，会和连接池这样的概念联系在一起，这里的池不过是一堆可用于主键分配的整数的“池”，其含义与连接池很相似。

---

 

新 TableGenerator 实例

最后，演示一下 Hibernate 新 TableGenerator 的完整功能。新 TableGenerator 的一些功能不在 JPA 中，因此不能使用 JPA 的 @TableGenerator 注解，而是要使用Hibernate 自身的 @GenericGenerator 注解。

@GenericGenerator 注解有个 strategy 参数，用来指定主键生成器的名称或类名，类名是容易找到的，不过写起来太不方便了。生成器的名称却不大好找，翻遍 Hibernate 的 manual，devguide，都无法找到这些生成器的名称，最后还得去看源码。可以在 DefaultIdentifierGeneratorFactory 类中找到新 TableGenerator 的名称应是“enhanced-table”。配置新 TableGenerator 的例子参看 List_5 的代码：

List_5. 配置新 TableGenerator 的代码

@Entity @Table(name="emp4") 
public class Employee4 {

    @GenericGenerator( name="id_gen", strategy="enhanced-table", 
   　　parameters = {
       　　@Parameter( name = "table_name", value = "enhanced_gen"), 
       　　@Parameter( name = "value_column_name", value = "next"), 
       　　@Parameter( name = "segment_column_name",value = "segment_name"), 
       　　@Parameter( name = "segment_value", value = "emp_seq"),
       　　@Parameter( name = "increment_size", value = "10"), 
       　　@Parameter( name = "optimizer",value = "pooled-lo") 
   　　}) 
    @GeneratedValue(generator="id_gen")
    @Id 
 private long id;

 private String firstName; private String lastName; 
 //...... 
 }

 

关于空洞

不管是 hilo、还是 pooled、或者 pooled-lo，在使用过程中不可避免地会产生空洞。比如当前主键编号分到第 60，接下来重启了应用程序（就是在上面mian运行两次的效果，第二次的第一个id是从31开始，这样中间就有很多的id号没有使用）或者更准确的说是在一次新的EntityManagerFactory实例中（后面有一个简单的验证过程），Hibernate 无法记住上一次分配的数值，于是 61-100 之间的整数可能永远都不会用于主键的分配。很多人会对此不适应，觉得像是丢了什么东西，应用程序也因此不够完美。其实，仔细去分析，这种感觉只能算是人的心理不适，对程序来说，只是需要生成唯一而不重复的数值而已，数据库记录之间的主键编号是否连续根本不影响系统的使用。ORM 程序需要适应这些空洞的存在，计算机的世界里不会因为这些空洞而不够完美。

下面有两个示例代码会简单的验证空洞是出现在不同的EntityManagerFactory生命周期中的：

List_6. 证明空洞不会出现在不同的EntityManager生命周期中：1次EntityManagerFactory周期，3次EntityManager周期

package com.magicode.jpa.helloworld;

import java.util.Date;

import javax.persistence.EntityManager;
import javax.persistence.EntityManagerFactory;
import javax.persistence.EntityTransaction;
import javax.persistence.Persistence;

public class Main {
    
    /**
     * 测试：
     * 1次EntityManagerFactory生命周期，3次EntityManager
     * 生命周期。id分配上面不会出现空洞。
     */
    public static void main(String[] args) {
        
        /*
         * 1、获取EntityManagerFactory实例
         * 利用Persistence类的静态方法，结合persistence.xml中
         * persistence-unit标签的name属性值得到
         */
        EntityManagerFactory emf = 
                Persistence.createEntityManagerFactory("jpa-1");
        
        // 注意for的位置
        for(int i = 0; i < 3; i++){
            // 2、获取EntityManager实例
            EntityManager em = emf.createEntityManager();
            
            // 3、开启事物
            EntityTransaction transaction = em.getTransaction();
            transaction.begin();
            
            // 4、调用EntityManager的persist方法完成持久化过程
            //保存第1条记录
            Customer customer = new Customer();
            customer.setAge(9);
            customer.setEmail("Tom@163.com");
            customer.setLastName("Tom");
            customer.setBirthday(new Date());
            customer.setCreatedTime(new Date());
            em.persist(customer);
            
            //保存第2条记录
            customer = new Customer();
            customer.setAge(10);
            customer.setEmail("Jerry@163.com");
            customer.setLastName("Jerry");
            customer.setBirthday(new Date());
            customer.setCreatedTime(new Date());
            em.persist(customer);
            
            // 5、提交事物
            transaction.commit();
            // 6、关闭EntityManager
            em.close();
        }
        
        // 7、关闭EntityManagerFactory
        emf.close();
        
    }
}

执行List_6的示例代码以后数据表的状态如下：

　　Figure_7. 没有id空洞出现

　　

　　Figure_8. 说明只是读（修改，读的同时就会修改）了一次辅助表

　　

List_7. 证明id空洞会出现在不同的EntityManagerFactory生命周期中：3次EntityManagerFactory周期，3次EntityManager周期

package com.magicode.jpa.helloworld;

import java.util.Date;

import javax.persistence.EntityManager;
import javax.persistence.EntityManagerFactory;
import javax.persistence.EntityTransaction;
import javax.persistence.Persistence;

public class Main {
    
    /**
     * 测试：
     * 3次EntityManagerFactory生命周期，3次EntityManager
     * 生命周期。id分配上面会出现空洞。
     */
    public static void main(String[] args) {
        
        // 注意for的位置
        for(int i = 0; i < 3; i++){
            /*
             * 1、获取EntityManagerFactory实例
             * 利用Persistence类的静态方法，结合persistence.xml中
             * persistence-unit标签的name属性值得到
             */
            EntityManagerFactory emf = 
                    Persistence.createEntityManagerFactory("jpa-1");
        
            // 2、获取EntityManager实例
            EntityManager em = emf.createEntityManager();
            
            // 3、开启事物
            EntityTransaction transaction = em.getTransaction();
            transaction.begin();
            
            // 4、调用EntityManager的persist方法完成持久化过程
            //保存第1条记录
            Customer customer = new Customer();
            customer.setAge(9);
            customer.setEmail("Tom@163.com");
            customer.setLastName("Tom");
            customer.setBirthday(new Date());
            customer.setCreatedTime(new Date());
            em.persist(customer);
            
            //保存第2条记录
            customer = new Customer();
            customer.setAge(10);
            customer.setEmail("Jerry@163.com");
            customer.setLastName("Jerry");
            customer.setBirthday(new Date());
            customer.setCreatedTime(new Date());
            em.persist(customer);
            
            // 5、提交事物
            transaction.commit();
            // 6、关闭EntityManager
            em.close();
        
            // 7、关闭EntityManagerFactory
            emf.close();
        }
    }
}

删除上次运行以后的数据表。执行List_7，得到运行后的状态如下：

　　Figure_8. 出现了id空洞，id号分为三段

　　

　　Figure_8. 辅助表的状态，说明辅助表生成之后更新了两次

　　

结果讨论如下：

①、从List_6和List_7的运行状态可以印证id空洞是出现在不同EntityManagerFactory生命周期中的，而不是出现在EntityManager中的。也就是说，辅助表的读取优化是在EntityManagerFactory这个层面上完成的。

②、同时也印证了上面阐述的理论，第一个id分配是从 initialValue + 1 开始的；辅助表记录了下下一个段的first_id（依据不同的策略也可能是下一个段的first_id）；

③、每一次EntityManagerFactory生命周期中，当第一次用到某个辅助表的时候，首先会检测指定的辅助表是否存在。如果存在，则读取first_id，同时更新辅助表的数据；如果不存在，则会创建一个辅助表，同时在辅助表中存放数值 initialValue + 1 + locationSize * 2 。

---

 

综合上面的介绍，理一下TABLE id生成的过程（重要，上面这么多东西就为了理解这个结论）：

1、JPA有4中id的生成策略。TABLE策略只是其中的一种，由于其通用性和对算法的优化，这种策略成为JPA id生成策略中的最优选择。

2、TABLE策略的思想是这样的：

　　①、TABLE将整数分成若干个段segment；  

　　②、专门用一张数据表（称为“辅助表”）来存放“下一个segment，或者是下下一segment”起始编号，我把它称为first_id；

　　③、initialValue设置一个初始值，实际上也就是指定了第一个segment的first_id为 initialValue + 1 ；

　　④、allocationSize设置了segment的长度。

　　⑤、假如initialValue=10，allocationSize=20，那么会有两个结论， a. 最小的一个id号就是11； b. 分段情况为 11~30,31~50,51~70 ...等；

　　⑥、如果当前正在使用的是11~30这个id段，那么辅助表中存放的数值会是12、31或51。

　　　　保存12的情况：在allocationSize<=1的情况下JPA的实现Hibernate不使用任何的id生成优化策略，辅助表中记录的就是下一个要生成的id号。这样，每次生成id都会访问辅助表，极大的降低了效率；

　　　　保存31的情况：设置了hibernate.id.optimizer.pooled.prefer_lo为true，hibernate使用pooled-lo优化器，辅助表中存放的数值是下一个id段的起始值；

　　　　保存51的情况：没有设置hibernate.id.optimizer.pooled.prefer_lo为true的时候，hibernate使用pooled优化器，辅助表中保存的数值是下下一个id段的起始值；

　　⑦、生成id号的时候，每个segment长度仅仅需要访问一次辅助表，极大的降低了访问辅助表的次数：每次生成id号的时候都是在first_id（如，11,31,51...）的基础之上递增得到的。只有当前段内的id号分配完了，才会再一次访问辅助表得到新的first_id，开始新的一轮分配。

　　⑧、要想分得上述优化红利，则必须在persistence.xml中配置<property name="hibernate.id.new_generator_mappings" value="true"/>使用新的TableGenerator类来实现@TableGenerator注解。也只有使用了该配置，initialValue属性也才会发挥作用。

　　⑨、所以，allocationSize实际上是一个容量参数，是优化器的优化参数。另外，在不同的EntityManagerFactory生命周期中，持久化对象的id会出现空洞现象。但是，没有关系，我们应该接受这种空洞现象；

 

 

 

 

注：主要参考IBM文档库中的一篇博文 “探索 Hibernate 新 TableGenerator 机制” 

　　博文地址为：http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-tablegenerator/ 

另外：IBM文档库 http://www.ibm.com/developerworks/cn/views/java/libraryview.jsp 里面有很多实用性很强的文档