分析Hibernate插入操作
Hibernate還是比較常用的，于是我研究了一下Hibernate插入操作，在這里拿出來和大家分享一下，希望對大家有用。
在項目的開發過程之中，由于項目需求，我們常常需要把大批量的數據插入到數據庫。數量級有萬級、十萬級、百萬級、甚至千萬級別的。如此數量級別的數據用Hibernate插入操作，就可能會發生異常，常見的異常是OutOfMemoryError（內存溢出異常）。
首先，我們簡單來回顧一下Hibernate插入操作的機制。Hibernate要對它內部緩存進行維護，當我們執行Hibernate插入操作時，就會把要操作的對象全部放到自身的內部緩存來進行管理。
談到Hibernate的緩存，Hibernate有內部緩存與二級緩存之說。由于Hibernate對這兩種緩存有著不同的管理機制，對于二級緩存，我們可以對它的大小進行相關配置，而對于內部緩存，Hibernate就采取了“放任自流”的態度了，對它的容量并沒有限制。現在癥結找到了，我們做海量數據插入的時候，生成這么多的對象就會被納入內部緩存（內部緩存是在內存中做緩存的），這樣你的系統內存就會一點一點的被蠶食，如果最后系統被擠“炸”了，也就在情理之中了。
我們想想如何較好的處理這個問題呢？有的開發條件又必須使用Hibernate來處理，當然有的項目比較靈活，可以去尋求其他的方法。
筆者在這里推薦兩種方法：
1.優化Hibernate，程序上采用分段插入及時清除緩存的方法。
2.繞過Hibernate API ，直接通過 JDBC API 來做批量插入，這個方法性能上是最 好的，也是最快的。
對于上述中的方法1，其基本是思路為：優化Hibernate，在配置文件中設置Hibernate.jdbc.batch_size參數，來指定每次提交SQL的數量；程序上采用分段插入及時清除緩存的方法（Session實現了異步write-behind，它允許Hibernate顯式地寫操作的批處理），也就是每插入一定量的數據后及時的把它們從內部緩存中清除掉，釋放占用的內存。
設置Hibernate.jdbc.batch_size參數，可參考如下配置。
- <hibernate-configuration> <session-factory>
- ……
- <property name=“ hibernate.jdbc.batch_size”>50</property>
- ……
- <session-factory> <hibernate-configuration>
配置Hibernate.jdbc.batch_size參數的原因就是盡量少讀數據庫，Hibernate.jdbc.batch_size參數值越大，讀數據庫的次數越少，速度越快。從上面的配置可以看出，Hibernate是等到程序積累到了50個SQL之后再批量提交。
筆者也在想，Hibernate.jdbc.batch_size參數值也可能不是設置得越大越好，從性能角度上講還有待商榷。這要考慮實際情況，酌情設置，一般情形設置30、50就可以滿足需求了。
程序實現方面，筆者以插入10000條數據為例子，如
- Session session=HibernateUtil.currentSession（）；
- Transatcion tx=session.beginTransaction（）；
- for（int i=0；i<10000；i++）
- {
- Student st=new Student（）；
- st.setName（“feifei”）；
- session.save（st）；
- if（i%50==0）
- //以每50個數據作為一個處理單元
- {
- session.flush（）；
- //保持與數據庫數據的同步
- session.clear（）；
- //清除內部緩存的全部數據，及時釋放出占用的內存
- }
- }
- tx.commit（）；
- ……
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