性能优化

  1. 在大数据量遍历时(比如查找消息敏感词),须要手动使用clear方法释放缓存中的数据,防止缓存中数据过多浪费内存。
  2. 1+N问题:将Fetch设为LAZY能够在须要时才发出sql语句,或者设置BatchSize指定一条sql语句查询多个对象。
  3. list方法会把全部对象都取出,而iterate方法会先取出全部对象的主键,须要时再依据主键取出对象。

    另外iterate会查询二级缓存。list不会。

缓存
  1. Hibernate中的缓存分为一级缓存和二级缓存,缓存能够有效降低查询数据库的次数,提高程序性能。
  2. 一级缓存指的是Session中的缓存,因为Session的生存周期较短所以一级缓存能带来的性能提升非常有限。
  3. 二级缓存指的是SessionFactory中的缓存。能够跨Session存在。

  4. 适合二级缓存数据的特点:常常被訪问、不会常常修改以及数量有限。
  5. 打开缓存的方法:在Hibernate.cfg.xml中设定:
    <property name="cache.use_second_level_cache">true</property>
    <property name="cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</property>

    或使用@Cache注解:

    @Cache(usage=CacheConcurrencyStrategy.READ_WRITE) 
  6. load和iterate方法默认使用二级缓存,list会往二级缓存中加入数据,可是不会从二级缓存中查找数据。
  7. 假设须要Query使用二级缓存,须要打开查询缓存:
    <property name="cache.use_query_cache">true</property>
  8. 常见缓存算法分为LRU(近期最少被使用)、LFU(最不常常使用)和FIFO(先进先出)。

事务并发处理
  1. 事务并发可能出现的问题分为:第一类丢失更新、脏读、不可反复读、第二类丢失更新(不可反复读的特殊情况)、幻读。

  2. 数据库的事务隔离机制:1:read-uncommitted  2:read-committed  4:repeatable read  8:serializable(数字代表相应值)。
  3. 仅仅要支持事务的数据库,就不可能发生第一类更新丢失。
  4. read-uncommitted(同意读取未提交的数据)会发生脏读、不可反复读和幻读。

  5. read-committed(读取已提交的数据)不会出现脏读,仍会出现不可反复读和幻读。
  6. repeatable read (事务运行中其它事务无法运行改动或插入)较安全。
  7. serializable(全部事务顺序运行)很少用。
  8. hibernate.connection.isolation能够设置事务隔离级别,分别相应1、2、4、8(假设不设使用数据库默认的级别)。
  9. 悲观锁:使用select ...for update。或者使用load(class, id, LockMode.Upgrade)。
  10. 乐观锁:使用@Version注解会添加一个字段存放改动次数,事务提交前会对照改动次数是否同样决定是否提交。

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