Hibernate性能優化2( 轉)

關鍵字: hibernate 本文依照HIBERNATE幫助文檔，一些網絡書籍及項目經驗整理而成，只提供要點和思路，具體作法能夠留言探討，或是找一些更詳細更有針對性的資料。 初用HIBERNATE的人也許都遇到過性能問題，實現同一功能，用HIBERNATE與用JDBC性能相差十幾倍很正常，若是不及早調整，極可能影響整個項目的進度。 大致上，對於HIBERNATE性能調優的主要考慮點以下: ? 數據庫設計調整 ? HQL優化 ? API的正確使用(如根據不一樣的業務類型選用不一樣的集合及查詢API) ? 主配置參數(日誌，查詢緩存，fetch_size, batch_size等) ? 映射文件優化(ID生成策略，二級緩存，延遲加載，關聯優化) ? 一級緩存的管理 ? 針對二級緩存，還有許多特有的策略 ? 事務控制策略。 一、 數據庫設計 a) 下降關聯的複雜性 b) 儘可能不使用聯合主鍵 c) ID的生成機制，不一樣的數據庫所提供的機制並不徹底同樣 d) 適當的冗餘數據，不過度追求高範式 二、 HQL優化 HQL若是拋開它同HIBERNATE自己一些緩存機制的關聯，HQL的優化技巧同普通的SQL優化技巧同樣，能夠很容易在網上找到一些經驗之談。 三、 主配置 a) 查詢緩存，同下面講的緩存不太同樣，它是針對HQL語句的緩存，即徹底同樣的語句再次執行時能夠利用緩存數據。可是，查詢緩存在一個交易系統(數據變動頻繁，查詢條件相同的機率並不大)中可能會起副作用:它會白白耗費大量的系統資源但卻難以派上用場。 b) fetch_size，同JDBC的相關參數做用相似，參數並非越大越好，而應根據業務特徵去設置 c) batch_size同上。 d) 生產系統中，切記要關掉SQL語句打印。 四、 緩存 a) 數據庫級緩存:這級緩存是最高效和安全的，但不一樣的數據庫可管理的層次並不同，好比，在ORACLE中，能夠在建表時指定將整個表置於緩存當中。 b) SESSION緩存:在一個HIBERNATE SESSION有效，這級緩存的可干預性不強，大多於HIBERNATE自動管理，但它提供清除緩存的方法，這在大批量增長/更新操做是有效的。好比，同 時增長十萬條記錄，按常規方式進行，極可能會發現OutofMemeroy的異常，這時可能須要手動清除這一級緩存:Session.evict以及 Session.clear c) 應用緩存:在一個SESSIONFACTORY中有效，所以也是優化的重中之重，所以，各種策略也考慮的較多，在將數據放入這一級緩存以前，須要考慮一些前提條件: i. 數據不會被第三方修改(好比，是否有另外一個應用也在修改這些數據?) ii. 數據不會太大 iii. 數據不會頻繁更新(不然使用CACHE可能拔苗助長) iv. 數據會被頻繁查詢 v. 數據不是關鍵數據(如涉及錢，安全等方面的問題)。 緩存有幾種形式，能夠在映射文件中配置:read-only(只讀，適用於不多變動的靜態數據/歷史數據)，nonstrict-read- write，read-write(比較廣泛的形式，效率通常)，transactional(JTA中，且支持的緩存產品較少) d) 分佈式緩存:同c)的配置同樣，只是緩存產品的選用不一樣，在目前的HIBERNATE中可供選擇的很少，oscache, jboss cache，目前的大多數項目，對它們的用於集羣的使用(特別是關鍵交易系統)都持保守態度。在集羣環境中，只利用數據庫級的緩存是最安全的。 五、 延遲加載 a) 實體延遲加載:經過使用動態代理實現 b) 集合延遲加載:經過實現自有的SET/LIST，HIBERNATE提供了這方面的支持 c) 屬性延遲加載: 六、 方法選用 a) 完成一樣一件事，HIBERNATE提供了可供選擇的一些方式，但具體使用什麼方式，可能用性能/代碼都會有影響。顯示，一次返回十萬條記錄(List /Set/Bag/Map等)進行處理，極可能致使內存不夠的問題，而若是用基於遊標(ScrollableResults)或Iterator的結果 集，則不存在這樣的問題。 b) Session的load/get方法，前者會使用二級緩存，然後者則不使用。 c) Query和list/iterator，若是去仔細研究一下它們，你可能會發現不少有意思的狀況，兩者主要區別(若是使用了Spring，在HibernateTemplate中對應find,iterator方法): i. list只能利用查詢緩存(但在交易系統中查詢緩存做用不大)，沒法利用二級緩存中的單個實體，但list查出的對象會寫入二級緩存，但它通常只生成較少的執行SQL語句，不少狀況就是一條(無關聯)。 ii. iterator則能夠利用二級緩存，對於一條查詢語句，它會先從數據庫中找出全部符合條件的記錄的ID，再經過ID去緩存找，對於緩存中沒有的記錄，再 構造語句從數據庫中查出，所以很容易知道，若是緩存中沒有任何符合條件的記錄，使用iterator會產生N+1條SQL語句(N爲符合條件的記錄數) iii. 經過iterator，配合緩存管理API，在海量數據查詢中能夠很好的解決內存問題，如: while(it.hasNext()){ YouObject object = (YouObject)it.next(); session.evict(youObject); sessionFactory.evice(YouObject.class, youObject.getId()); } 若是用list方法，極可能就出OutofMemory錯誤了。 iv. 經過上面的說明，我想你應該知道如何去使用這兩個方法了。 七、 集合的選用 在HIBERNATE 3.1文檔的「19.5. Understanding Collection performance」中有詳細的說明。 八、 事務控制 事務方面對性能有影響的主要包括:事務方式的選用，事務隔離級別以及鎖的選用 a) 事務方式選用:若是不涉及多個事務管理器事務的話，不須要使用JTA，只有JDBC的事務控制就能夠。 b) 事務隔離級別:參見標準的SQL事務隔離級別 c) 鎖的選用:悲觀鎖(通常由具體的事務管理器實現)，對於長事務效率低，但安全。樂觀鎖(通常在應用級別實現)，如在HIBERNATE中能夠定義 VERSION字段，顯然，若是有多個應用操做數據，且這些應用不是用同一種樂觀鎖機制，則樂觀鎖會失效。所以，針對不一樣的數據應有不一樣的策略，同前面許 多狀況同樣，不少時候咱們是在效率與安全/準確性上找一個平衡點，不管如何，優化都不是一個純技術的問題，你應該對你的應用和業務特徵有足夠的瞭解。 九、 批量操做 即便是使用JDBC，在進行大批數據更新時，BATCH與不使用BATCH有效率上也有很大的差異。咱們能夠經過設置batch_size來讓其支持批量操做。 舉個例子，要批量刪除某表中的對象，如「delete Account」，打出來的語句，會發現HIBERNATE找出了全部ACCOUNT的ID，再進行刪除，這主要是爲了維護二級緩存，這樣效率確定高不 了，在後續的版本中增長了bulk delete/update，但這也沒法解決緩存的維護問題。也就是說，因爲有了二級緩存的維護問題，HIBERNATE的批量操做效率並不盡如人意! 從前面許多要點能夠看出，不少時候咱們是在效率與安全/準確性上找一個平衡點，不管如何，優化都不是一個純技術的問題，你應該對你的應用和業 務特徵有足夠的瞭解，通常的，優化方案應在架構設計期就基本肯定，不然可能致使不必的返工，導致項目延期，而做爲架構師和項目經理，還要面對開發人員可 能的抱怨，必竟，咱們對用戶需求更改的控制力不大，但技術/架構風險是應該在初期意識到並制定好相關的對策。 還有一點要注意，應用層的緩存只是錦上添花，永遠不要把它當救命稻草，應用的根基(數據庫設計，算法，高效的操做語句，恰當API的選擇等)纔是最重要的。 Hibernate的緩存*********************************** 一、首先設置EhCache，創建配置文件ehcache.xml，默認的位置在class-path，能夠放到你的src目錄下： Xml代碼 ＜?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?＞   ＜ehcache＞   ＜diskStore path="java.io.tmpdir"/＞   ＜defaultCache   maxElementsInMemory="10000" ＜!-- 緩存最大數目 --＞   eternal="false" ＜!-- 緩存是否持久 --＞   overflowToDisk="true" ＜!-- 是否保存到磁盤，當系統當機時--＞   timeToIdleSeconds="300" ＜!-- 當緩存閒置n秒後銷燬 --＞   timeToLiveSeconds="180" ＜!-- 當緩存存活n秒後銷燬--＞   diskPersistent="false"  diskExpiryThreadIntervalSeconds= "120"/＞   ＜/ehcache＞  ＜?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?＞ ＜ehcache＞ ＜diskStore path="java.io.tmpdir"/＞ ＜defaultCache maxElementsInMemory="10000" ＜!-- 緩存最大數目 --＞ eternal="false" ＜!-- 緩存是否持久 --＞ overflowToDisk="true" ＜!-- 是否保存到磁盤，當系統當機時--＞ timeToIdleSeconds="300" ＜!-- 當緩存閒置n秒後銷燬 --＞ timeToLiveSeconds="180" ＜!-- 當緩存存活n秒後銷燬--＞ diskPersistent="false" diskExpiryThreadIntervalSeconds= "120"/＞ ＜/ehcache＞  二、在Hibernate配置文件中設置： Xml代碼 ＜!-- 設置Hibernate的緩存接口類，這個類在Hibernate包中 --＞   ＜property name="cache.provider_class"＞org.hibernate.cache.EhCacheProvider＜/property＞   ＜!-- 是否使用查詢緩存 --＞   ＜property name="hibernate.cache.use_query_cache"＞true＜/property＞   若是使用spring調用Hibernate的sessionFactory的話，這樣設置：   ＜!--HibernateSession工廠管理 --＞   ＜bean id="sessionFactory" class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean"＞   ＜property name="dataSource"＞   ＜ref bean="datasource" /＞   ＜/property＞   ＜property name="hibernateProperties"＞   ＜props＞   ＜prop key="hibernate.dialect"＞org.hibernate.dialect.Oracle9Dialect＜/prop＞   ＜prop key="connection.provider_class"＞org.hibernate.connection.C3P0ConnectionProvider＜/prop＞   ＜prop key="hibernate.show_sql"＞true＜/prop＞   ＜prop key="hibernate.cache.use_query_cache"＞true＜/prop＞   ＜prop key="hibernate.cache.provider_class"＞org.hibernate.cache.EhCacheProvider＜/prop＞   ＜/props＞   ＜/property＞   ＜property name="mappingDirectoryLocations"＞   ＜list＞   ＜value＞/WEB-INF/classes/cn/rmic/manager/hibernate/＜/value＞   ＜/list＞   ＜/property＞   ＜/bean＞  ＜!-- 設置Hibernate的緩存接口類，這個類在Hibernate包中 --＞ ＜property name="cache.provider_class"＞org.hibernate.cache.EhCacheProvider＜/property＞ ＜!-- 是否使用查詢緩存 --＞ ＜property name="hibernate.cache.use_query_cache"＞true＜/property＞ 若是使用spring調用Hibernate的sessionFactory的話，這樣設置： ＜!--HibernateSession工廠管理 --＞ ＜bean id="sessionFactory" class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean"＞ ＜property name="dataSource"＞ ＜ref bean="datasource" /＞ ＜/property＞ ＜property name="hibernateProperties"＞ ＜props＞ ＜prop key="hibernate.dialect"＞org.hibernate.dialect.Oracle9Dialect＜/prop＞ ＜prop key="connection.provider_class"＞org.hibernate.connection.C3P0ConnectionProvider＜/prop＞ ＜prop key="hibernate.show_sql"＞true＜/prop＞ ＜prop key="hibernate.cache.use_query_cache"＞true＜/prop＞ ＜prop key="hibernate.cache.provider_class"＞org.hibernate.cache.EhCacheProvider＜/prop＞ ＜/props＞ ＜/property＞ ＜property name="mappingDirectoryLocations"＞ ＜list＞ ＜value＞/WEB-INF/classes/cn/rmic/manager/hibernate/＜/value＞ ＜/list＞ ＜/property＞ ＜/bean＞  說明一下：若是不設置「查詢緩存」，那麼hibernate只會緩存使用load()方法得到的單個持久化對象，若是想緩存使用 findall()、list()、Iterator()、createCriteria()、createQuery()等方法得到的數據結果集的話， 就須要設置 hibernate.cache.use_query_cache true 才行 三、在Hbm文件中添加＜cache usage="read-only"/＞ 四、若是須要「查詢緩存」，還須要在使用Query或Criteria()時設置其setCacheable(true);屬性 五、實踐出真知，給一段測試程序，若是成功的話第二次查詢時不會讀取數據庫 Java代碼 package cn.rmic.hibernatesample;     import java.util.List;     import org.hibernate.CacheMode;   import org.hibernate.Criteria;   import org.hibernate.Query;   import org.hibernate.Session;     import cn.rmic.hibernatesample.hibernate.HibernateSessionFactory;   import cn.rmic.manager.po.Resources;     public class testCacheSelectList ...{     /** *//**  * @param args  */  public static void main(String[] args) ...{   // TODO Auto-generated method stub     Session s=HibernateSessionFactory.getSession();   Criteria c=s.createCriteria(Resources.class);   c.setCacheable(true);   List l=c.list();   // Query q=s.createQuery("From Resources r")   // .setCacheable(true)   // .setCacheRegion("frontpages") ;   // List l=q.list();   Resources resources=(Resources)l.get(0);   System.out.println("-1-"+resources.getName());   HibernateSessionFactory.closeSession();   try ...{   Thread.sleep(5000);   } catch (InterruptedException e) ...{   // TODO Auto-generated catch block   e.printStackTrace();   }   s=HibernateSessionFactory.getSession();   c=s.createCriteria(Resources.class);   c.setCacheable(true);   l=c.list();   // q=s.createQuery("From Resources r").setCacheable(true)   // .setCacheRegion("frontpages");   // l=q.list();   resources=(Resources)l.get(0);   System.out.println("-2-"+resources.getName());   HibernateSessionFactory.closeSession();   }   }