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Hibernate缓存策略详解

提广乾
 提广乾
发布于 2012/09/11 18:29
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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,如果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。

缓存的介质一般是内存,所以读写速度很快。但如果缓存中存放的数据量非常大时,也会用硬盘作为缓存介质。缓存的实现不仅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可以被谁访问。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。事务可以是数据库事务或者应用事务,每个事务都有独自的缓存,缓存内的数据通常采用相互关联的的对象形式。

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

缓存被进程内的所有事务共享。这些事务有可能是并发访问缓存,因此必须对缓存采取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,所以存放的介质可以是内存或硬盘。缓存内的数据既可以是 相互关联的对象形式也可以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个进程节点,进程间通过远程通信来保证缓存中的数据的一致性,缓存中的数据通常采用对象的松散数据形式。

对大多数应用来说,应该慎重地考虑是否需要使用集群范围的缓存,因为访问的速度不一定会比直接访问数据库数据的速度快多少。

持久化层可以提供多种范围的缓存。如果在事务范围的缓存中没有查到相应的数据,还可以到进程范围或集群范围的缓存内查 询,如果还是没有查到,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,通常它是必需的;进程范围或集群范围的缓存是持久化层的第二级缓 存,通常是可选的。

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,会引起并发问题,必须采用必要的事务隔离措施。

1)        Read-only

只读。对于从来不会修改的数据,如参考数据,可以使用这种并发访问策略。

2)        Nonstrict-read-write

非严格读写。如果程序对并发访问下的数据同步要求不是非常严格,且数据更新操作频率较低(几个小时以上),可以采用这种并发访问策略,获得较好的性能。

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。对于经常被读但很少修改的数据,可以采用这种隔离类型,因为它可以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。对于经常被读但很少修改的数据,可以采用这种隔离类型,因为它可以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,一般情况下无需进行干预;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。这一级别的缓存可以进行配置和更改,并且可以动态加载和卸载。 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所有事务共享

并发访问策略

由于每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

由于多个事务会同时访问第二级缓存中相同数据,因此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

数据过期策略

没有提供数据过期策略。处于一级缓存中的对象永远不会过期,除非应用程序显式清空缓存或者清除特定的对象

必须提供数据过期策略,如基于内存的缓存中的对象的最大数目,允许对象处于缓存中的最长时间,以及允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期策略中指定上限时,就会把其余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

只要应用程序通过Session接口来执行保存、更新、删除、加载和查询数据库数据的操作,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作,如果不希望启用第一级缓存,可以绕过Hibernate API,直接通过JDBC API来执行指操作。

用户可以在单个类或类的单个集合的粒度上配置第二级缓存。如果类的实例被经常读但很少被修改,就可以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,由于内存容量有限,必须通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()方法可以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可以是内存和硬盘,因此第二级缓存可以存放大量的数据,数据过期策略的maxElementsInMemory属性值可以控制 内存中的对象数目。管理第二级缓存主要包括两个方面:选择需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,设置合适的数据过期策 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

很少被修改的数据

不是很重要的数据,允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

经常被修改的数据

财务数据,绝对不允许出现并发

与其他应用共享的数据。

2.4. Hibernate的二级缓存策略的一般过程

1)        条件查询的时候,总是发出一条select * from table_name where …. (选择所有字段)这样的SQL语句查询数据库,一次获得所有的数据对象。

2)        把获得的所有数据对象根据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,如果配置了二级缓存,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、增加数据的时候,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作用。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一般信息:SQL, SQL需要的参数,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。如果存在,那么返回这个结果列表;如果不存在,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,如果这些表的任何数据发生修改、删除、增加等操作,这些相关的Query Key都要从缓存中清空。

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