Hibernate缓存策略详解

Hibernate缓存策略

1.  数据缓存

1.1. 概述

缓存是数据库数据临时容器，它包含了库表数据的临时拷贝，位于数据库与数据访问层之间。

ORM          在进行数据读取时，会根据其缓存管理策略，首先在内存中查询，若是在内存中发现所需数据（缓存命中），则直接以此数据错位查询结果加以利用，从而避免了数据库调用的性能开销。

缓存的介质通常是内存，因此读写速度很快。但若是缓存中存放的数据量很是大时，也会用硬盘做为缓存介质。缓存的实现不只仅要考虑存储的介质，还要考虑到管理缓存的并发访问和缓存数据的生命周期。

1.2. 缓存范围

缓存的范围决定了缓存的生命周期以及能够被谁访问。缓存的范围分为三级。

1)        事物级缓存(Transaction Layer Cache )

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。在此范围下，缓存的介质是内存。事务能够是数据库事务或者应用事务，每一个事务都有独自的缓存，缓存内的数据一般采用相互关联的的对象形式。

2)        应用级/进程级缓存(Application/ProcessLayer Cache)

缓存被进程内的全部事务共享。这些事务有多是并发访问缓存，所以必须对缓存采起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。进程范围的缓存可能会存放大量的数据，因此存放的介质能够是内存或硬盘。缓存内的数据既能够是 相互关联的对象形式也能够是对象的松散数据形式。

3)        集群/分布式缓存(Cluster Layer Cache)

在集群环境中，缓存被一个机器或者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一个进程节点，进程间经过远程通讯来保证缓存中的数据的一致性，缓存中的数据一般采用对象的松散数据形式。

对大多数应用来讲，应该慎重地考虑是否须要使用集群范围的缓存，由于访问的速度不必定会比直接访问数据库数据的速度快多少。

持久化层能够提供多种范围的缓存。若是在事务范围的缓存中没有查到相应的数据，还能够到进程范围或集群范围的缓存内查 询，若是仍是没有查到，那么只有到数据库中查询。事务范围的缓存是持久化层的第一级缓存，一般它是必需的；进程范围或集群范围的缓存是持久化层的第二级缓 存，一般是可选的。

1.3. 缓存的并发访问策略

当多个并发的事务同时访问持久化层的缓存的相同数据时，会引发并发问题，必须采用必要的事务隔离措施。

1)        Read-only

只读。对于历来不会修改的数据，如参考数据，可使用这种并发访问策略。

2)        Nonstrict-read-write

非严格读写。若是程序对并发访问下的数据同步要求不是很是严格，且数据更新操做频率较低（几个小时以上），能够采用这种并发访问策略，得到较好的性能。

3)        Read-write

严格读写。提供了Read Committed事务隔离级别。仅仅在非集群的环境中适用。对于常常被读但不多修改的数据，能够采用这种隔离类型，由于它能够防止脏读这类的并发问题。

4)        Transactional

事务。仅仅在托管环境中适用。它提供了Repeatable Read事务隔离级别。对于常常被读但不多修改的数据，能够采用这种隔离类型，由于它能够防止脏读和不可重复读这类的并发问题。

事务型并发访问策略是事务隔离级别最高，只读型的隔离级别最低。事务隔离级别越高，并发性能就越低。

2.  Hibernate缓存

2.1. 概述

Hibernate中提供了两级Cache，第一级别的缓存是Session级别的缓存，它是属于事务范围的缓存。这一 级别的缓存由hibernate管理的，通常状况下无需进行干预；第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存，它是属于进程范围或群集范围 的缓存。这一级别的缓存能够进行配置和更改，而且能够动态加载和卸载。 Hibernate还为查询结果提供了一个查询缓存，它依赖于第二级缓存。

2.2. 一级缓存和二级缓存比较

	第一级缓存	第二级缓存
存放数据的形式	相互关联的持久化对象	对象的散装数据
缓存的范围	事务范围，每一个事务都有单独的第一级缓存	进程范围或集群范围，缓存被同一个进程或集群范围内的全部事务共享
并发访问策略	因为每一个事务都拥有单独的第一级缓存，不会出现并发问题，无需提供并发访问策略	因为多个事务会同时访问第二级缓存中相同数据，所以必须提供适当的并发访问策略，来保证特定的事务隔离级别
数据过时策略	没有提供数据过时策略。处于一级缓存中的对象永远不会过时，除非应用程序显式清空缓存或者清除特定的对象	必须提供数据过时策略，如基于内存的缓存中的对象的最大数目，容许对象处于缓存中的最长时间，以及容许对象处于缓存中的最长空闲时间
物理存储介质	内存	内存和硬盘。对象的散装数据首先存放在基于内在的缓存中，当内存中对象的数目达到数据过时策略中指定上限时，就会把其他的对象写入基于硬盘的缓存中。
缓存的软件实现	在Hibernate的Session的实现中包含了缓存的实现	由第三方提供，Hibernate仅提供了缓存适配器(CacheProvider)。用于把特定的缓存插件集成到Hibernate中。
启用缓存的方式	只要应用程序经过Session接口来执行保存、更新、删除、加载和查询数据库数据的操做，Hibernate就会启用第一级缓存，把数据库中的数 据以对象的形式拷贝到缓存中，对于批量更新和批量删除操做，若是不但愿启用第一级缓存，能够绕过Hibernate API，直接经过JDBC　API来执行指操做。	用户能够在单个类或类的单个集合的粒度上配置第二级缓存。若是类的实例被常常读但不多被修改，就能够考虑使用第二级缓存。只有为某个类或集合配置了第二级缓存，Hibernate在运行时才会把它的实例加入到第二级缓存中。
用户管理缓存的方式	第一级缓存的物理介质为内存，因为内存容量有限，必须经过恰当的检索策略和检索方式来限制加载对象的数目。Session的evit()方法能够显式清空缓存中特定对象，但这种方法不值得推荐。	第二级缓存的物理介质能够是内存和硬盘，所以第二级缓存能够存放大量的数据，数据过时策略的maxElementsInMemory属性值能够控制 内存中的对象数目。管理第二级缓存主要包括两个方面：选择须要使用第二级缓存的持久类，设置合适的并发访问策略：选择缓存适配器，设置合适的数据过时策 略。

2.3. 二级缓存应用的范围

1)        适合存放到二级缓存中的数据

不多被修改的数据

不是很重要的数据，容许出现偶尔并发的数据

不会被并发访问的数据

参考数据

2)        不适合存放到二级缓存的数据

常常被修改的数据

财务数据，绝对不容许出现并发

与其余应用共享的数据。

2.4. Hibernate的二级缓存策略的通常过程

1)        条件查询的时候，老是发出一条select * from table_name where …. （选择全部字段）这样的SQL语句查询数据库，一次得到全部的数据对象。

2)        把得到的全部数据对象根据ID放入到第二级缓存中。

3)        当Hibernate根据ID访问数据对象的时候，首先从Session一级缓存中查；查不到，若是配置了二级缓存，那么从二级缓存中查；查不到，再查询数据库，把结果按照ID放入到缓存。

4)        删除、更新、增长数据的时候，同时更新缓存。

Hibernate的二级缓存策略，是针对于ID查询的缓存策略，对于条件查询则毫无做用。为此，Hibernate提供了针对条件查询的Query缓存。

2.5. Hibernate的Query缓存策略的过程

1)        Hibernate首先根据这些信息组成一个QueryKey，Query Key包括条件查询的请求通常信息：SQL, SQL须要的参数，记录范围（起始位置rowStart，最大记录个数maxRows)，等。

2)        Hibernate根据这个Query Key到Query缓存中查找对应的结果列表。若是存在，那么返回这个结果列表；若是不存在，查询数据库，获取结果列表，把整个结果列表根据Query Key放入到Query缓存中。

3)        Query Key中的SQL涉及到一些表名，若是这些表的任何数据发生修改、删除、增长等操做，这些相关的Query Key都要从缓存中清空。