Hibernate臟數據與數據緩存
Hibernate臟數據檢查
何謂臟數據(Dirty Data)?
這里的"臟"可能有些誤解,臟數據并不是說非廢棄或者無用的數據,而是指一個數據對象所攜帶的信息發生了改變之后的狀態. 事務提交時,HIbernate會對Session中的PO進行檢測,判斷那些發生了變化,并裝發生變化的數據更新到數據庫中.
Hibernate臟數據的檢查一般策略大致有下面兩種:
數據對象監控
數據對象監控的實現方式,大體上是通過攔截器對數據對象的設值方法(setter)進行攔截,攔截器的實現可以借助Dynamic Proxy或者CGlib實現.一旦數據對象的設置方法被調用(通常這也意味著數據對象的內容發生變化),則將其標志為"待更新"狀態,之后在數據庫操作時將其更新到對應的庫表.
數據版本比較
在持久層框架中維持數據對象的最近讀取版本,當數據提交時數據與些版本進行比對 時,如果發生變化則將期同步到數據庫相應的庫Hibernate采取的是第二種檢查策略
Hibernate數據緩存
Hibernate數據緩存是數據庫數據在內存中的臨時容器,它包含了庫表數據在內存中的臨時拷貝,位于數據庫與數據訪問層之間,緩存(Cache)往往是提升系統性能的關鍵因素.
數據緩存策略
ORM數據緩存應包含以下幾個層次的內容:
◆事務級緩存(Transaction Layer Cache)
◆應用級/進程級緩存(Application/Process Layer Cache)
◆分布式緩存(Cluster Layer Cache)
事務級緩存
這里的事務可能是一個數據庫事務,也可能是某個應用級事務.對于Hibernate而言,事務級緩存是基于Session生命周期實現的.每個Session會在內部維持一個數據緩存,此緩存隨著Session的創建(銷毀)而存在(消亡),因此也叫Session Level Cache(也稱內部緩存)
應用級緩存
此緩存可由多個事務(數據事務或者應用級事務)共享,事務之間的緩存共享策略與應用的事務隔離機制密切相關.在Hibernate中,應用級緩存在SessionFactory層實現,所有由此SessionFactory創建的Session實例共享此緩存,因此也稱為SessionFactory Level Cache.
分布式緩存
分布式緩存由多個應用級緩存實例組成集群,通過某種遠程機制(如RMI或JMS)實現各個緩存實例間的數據同步,任何一個實例的數據修改操作,將導致整個集群間的數據狀態同步.
需要注意的是,如果當前的應用與其他應用共享數據庫,也就是說,在當前應用過程中,其他應用可能同時更新數據庫,那么緩存策略的制定就需要格外小心了,這種情況下,一般采取一些保守策略可能會更加穩妥.
Hibernate數據緩存
以Hibernate主義加以區分,Hibernate數據緩存可分為以下兩個層次:
◆內部緩存(Session Level,也稱一級緩存)
◆二級緩存(SessionFactory Level,也稱為二級緩存)
Hibernate中,緩存將在以下情況中發揮作用:
通過主鍵id加載數據.這包括根據id查詢數據的Session.load方法,以及Session.iterate等 批量查詢方法(Session.iterate進行查詢時,也是根據id在緩存 中查找數據,類似一個Session.load循環).
延遲加載
Session在內部維護了一個Map數據類型,些數據類型中保持了所有與當前Session相關聯對象. 內部緩存正常情況下由Hibernate自動維護,如果需要手動干預,我們可以通過以下方法完成:
◆Session.evict，將某個特定的對象從內部緩存中清除
◆Session.clear，清空內部緩存
二級緩存
在引入二級緩存時,應該考慮以下問題:
◆數據庫是否與其他應用共享
◆應用是否需要部署在集群環境中.
如果滿足以下條件,將納入緩存管理:
◆數據不會被第三方應用修改
◆數據大小(Data Size)在可接受的范圍之內.
◆數據更新頻率較低
◆同一數據可能會被系統頻繁引用.
◆非關鍵數據(關鍵數據，如金融帳戶數據)。
第三方緩存實現
Hibernate本身并未提供二級緩存的產品化實現，而是為眾多的第三方緩存組件提供了接入接口，較常用的第三方組件有：
1. JCS2. EHCache3. OSCache4. JBossCache5. SwarmCacheHibernate中啟用二級緩存，需要在hibernate.cfg.xml配置hibernate.cache.provider_class參數，之后，需要在映射文件中指定各個映射實體(以及collection)的緩存同步策略。Hibernate提供了一下4種內置的緩存同步策略：1. read-only只讀。對于不會發生改變的數據，可使用只讀型緩存。
2. nonstrict-read-write如果程序對并發訪問下的數據同步要求不是非常嚴格，且數據更新操作頻率較低，可以采用本選項，獲得較好的性能。
3. read-write嚴格可讀寫緩存。基于時間戳判定機制，實現了“read committed”事務隔離等級。可用于對數據同步要求嚴格的情況，但不支持分布式緩存。這也是實際應用中使用最多的同步策略。
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