Hibernate的1级、2级Cache管理及EhCache的使用
Cache就是缓存,它往往是提高系统性能的最重要手段,对数据起到一个蓄水池和缓冲的作用。Cache对于大量依赖数据读取操作的系统而言尤其重要。在大并发量的情况下,如果每次程序都需要向数据库直接做查询操作,它们所带来的性能开销显而易见,频繁的网络传输、数据库磁盘的读写操作都会大大降低系统的整体性能。此时,如果能把数据在本地内存中保留一个镜像,下次访问时只需从内存中直接获取,那么显然可以带来显著的性能提升。引入Cache机制的难点是如何保证内存中数据的有效性,否则脏数据的出现将会给系统带来难以预知的严重后果。虽然一个设计得很好的应用程序不用Cache也可以表现出让人接受的性能,但毫无疑问,一些对读操作要求很高的应用程序可以通过Cache取得更高的性能。对于应用程序,Cache通过内存或磁盘保存了数据库中当前有关数据状态,它是一个存于当地的数据备份。Cache位于数据库和应用程序之间,从数据库中更新数据,并给程序提供数据。
Hibernate实现了良好的Cache机制,可以借助Hibernate内部的Cache迅速提高系统数据读取性能。Hibernate中的Cache可分为两层:一级Cache和二级Cache。
一级Cache
Session实现了第一级Cache,它属于事务级数据缓冲。一旦事务结束,这个Cache也随之失效。一个Session的生命周期对应一个数据库事务或一个程序事务。
Session-cache保证在一个Session中两次请求同一个对象时,取得的对象是同一个Java实例,有时它可以避免不必要的数据冲突。另外,它还能保证另一些重要的性能。
在对一个对象循环引用时,不至于产生堆栈溢出。
当数据库事务结束时,对于同一数据库行,不会产生数据冲突,因为对于数据库中的一行,至多有一个对象来表示它。
一个事务中可能会有很多个处理单元,在一个处理单元中做的操作都会立即被另外的处理单元得知。
不用刻意去打开Session-cache,它总是被打开并且不能被关闭。当使用save()、update()或saveOrUpdate()来保存数据更改,或通过load()、find()、list()等方法来得到对象时,对象就会被加入到Session-cache。
如果要同步很大数量的对象,这是需要有效地管理Cache,可以用Session的evict()方法从一级Cache中移除对象。例如:
Session session = HibernateUtil.currentSession();Transaction tx = session.beginTransaction() ;for(int i=0; i<100000 ;i++) {Student stu = new Student();….session.save(stu);}tx.commit();session.close();
在保存50 000个对象时,程序可能抛出OutOfMemoryException异常,因为Hibernate在一级Cache缓存了新加入数据库的所有对象。要解决这个问题,首先设置JDBC批处理数量到一个合理的数值(一般是10~20)。在hibernate.properties配置文件中设置如下:
hibernate.jdbc.batch_size 20
或在hibernate.cfg.xml中设置如下:
<property name=”hibernate.jdbc.batch_size”> 20 </property>
然后在一定的时候提交更改并清空Session的Cache:
Session session = HibernateUtil.currentSession();Transaction tx = session.beginTransaction() ;for(int i=0; i<100000 ;i++) {Student stu = new Student();….session.save(stu);if(i%20==0) { //每保存完20个Student对象后,进行以下操作session.flush(); //提交更新session.clear(); //清除Cache,释放内存}}tx.commit();session.close();
二级Cache
二级Cache是SessionFactory范围内的缓存,所有的Session共享同一个二级Cache。在二级Cache中保存持久性实例的散装形式的数据。二级Cache的内部是如何实现的并不重要,重要的是采用哪种正确的缓存策略,以及采用哪种Cache Providers。持久化不同的数据需要不同的Cache策略,比如说一些因素将影响到Cache策略选择:数据的读/写比例、数据表是否能被其他的应用程序所访问等。对于一些读/写比例高的数据可以打开它的缓存,允许这些数据进入二级缓存容器有利于系统性能的优化;而对于能被其他应用程序访问的数据对象,最好将此对象的二级Cache选项关闭。
设置Hibernate的二级Cache需要分两步进行:首先确认使用什么数据并发策略,然后配置缓存过期时间和设置Cache提供器。
有4种内置的Hibernate数据并发冲突策略,代表了数据库隔离级别,如下所示。
transactional:仅在受管理的环境中可用。它保证可重读的实物隔离级别,可以对读/写比例高、很少更新的数据采用这种策略。
read-write:使用timestamp机制维护读已提交事务隔离级别。可以对读/写比例高、很少更新的数据采用这策略。
nonstrict-read-write:不保证Cache和数据库之间的数据一致性。使用此策略时,应该设置足够短的缓存过期时间,否则可能从缓存中读出脏数据。当一些数据极少改变,并且当这些数据和数据库有一部分不一致但影响不大时,可以使用此策略。
read-only:当确保数据永不改变时,可以使用此策略。
确定了Cache策略之后,就要挑选一个合适高效的Cache提供器,它作为插件被Hibernate调用。Hibernate允许使用下述几种缓存插件。
EhCache:可以在JVM中作为一个简单进程范围的缓存,它可以把缓存的数据放入内存或磁盘,并支持Hibernate中可选用的查询缓存。
OpenSymphony OSCache:和EhCache相似,并且它提供了丰富的缓存过期策略。
SwarmCache:可作为集群范围的缓存,但不支持查询缓存。
JBossCache:可作为集群范围的缓存,但不支持查询缓存。
上述4种缓存插件的对比情况列于表9-3中。
表9-3 4种缓存插件的对比情况
缓 存 插 件
支 持 只 读
支持非严格读写
支 持 读 写
支 持 事 务
EhCache
是
是
是
OSCache
是
是
是
SwarmCache
是
是
JBossCache
是
是
它们的提供器列于表9-4中。
表9-4 缓存策略的提供器
缓 存 插 件
提供器(Cache Providers)
Hashtable(只能测试时使用)
org.hibernate.cache.HashtableCacheProvider
EhCache
org.hibernate.cache.EhCacheProvider
OSCache
org.hibernate.cache.OSCacheProvider
SwarmCache
org.hibernate.cache.SwarmCacheProvider
JBossCache
org.hibernate.cache.TreeCacheProvider
在默认情况下,Hibernate使用EhCache进行JVM级别的缓存。用户可以通过设置Hibernate配置文件中的hibernate.cache.provider_class的属性,指定其他的缓存策略,该缓存策略必须实现org.hibernate.cache.CacheProvider接口。
在Hibernate中使用EhCache
EhCache是一个纯Java程序,可以在Hibernate中作为一个插件引入。它具有运行速度快、结构简单、占用内存小、很小的依赖性、支持多CPU服务器、文档齐全等特点。
在Hibernate中使用EhCache,需要在hibernate.cfg.xml中设置如下:
<property name=” hibernate.cache.provider_class”>org.hibernate.cache.EhCacheProvider</property>
EhCacheProvider类位于hibernate3.jar包中,而不是位于ehcache-1.1.jar包中。EhCache有自己的配置文档,名为ehcache.xml。在Hibernate3.x中的etc目录下有ehcache.xml的示范文件,将其复制应用程序的src目录下(编译时会把ehcache.xml复制到WEB-INF/classess目录下),对其中的相关值进行更改以和自己的程序相适合。进行配置后,在ehcache.xml文件中的全部代码如下:
<diskStore path="d:\\cache"/> //设置cache.data文件的存放位置 <defaultCachemaxElementsInMemory="10000" //缓存中允许创建的最大对象数eternal="false" //缓存中对象是否为永久的timeToIdleSeconds="120" //缓存数据钝化时间(即对象在它过期前的空闲时间)timeToLiveSeconds="120" //缓存数据生存时间(即对象在它过期前的生存时间)overflowToDisk="true" //是否启用磁盘缓存/> <cache name="Student" //用户自定义的Cache配置maxElementsInMemory="10000"eternal="false"timeToIdleSeconds="300"timeToLiveSeconds="600"overflowToDisk="true"/></ehcache>
此外,还需要在持久化类的映射文件中进行配置。例如,Group(班级)和Student(学生)是一对多的关系,它们对应的数据表分别是t_group和t_student。现在要把Student类的数据进行二级缓存,这需要在两个映射文件(Student.hbm.xml和Group.hbm.xml)中都对二级缓存进行配置。
在Group.hbm.xml中配置二级缓存如下:
……<hibernate-mapping><class name="Group" table="t_group" lazy="false">……<set name="students" cascade="save-update" inverse="true" <!--关系由Student维护-->lazy="true"><cache usage="read-write"/> //<!--集合中的数据将被缓存--><key column="id"/><one-to-many class="Student"/></set></class></hibernate-mapping>……
上述文件虽然在<set>标记中设置了<cache usage="read-write"/>,但Hibernate仅把和Group相关的Student的主键id加入到缓存中,如果希望把整个Student的散装属性都加入到二级缓存中,还需要在Student.hbm.xml文件的<class>标记中加入<cache>子标记,如下所示:
<class name="Student" table="t_student" ><cache usage="read-write" /> <!--cache标记需跟在class标记后-->……</class>