本文依照
HIBERNATE
帮助文档,一些网络书籍及项目经验整理而成,只提供要点和思路,具体做法可以留言探讨,或是找一些更详细更有针对性的资料。
初用
HIBERNATE
的人也许都遇到过性能问题,实现同一功能,用
HIBERNATE
与用
JDBC
性能相差十几倍很正常,如果不及早调整,很可能影响整个项目的进度。
大体上,对于
HIBERNATE
性能调优的主要考虑点如下
:
-
数据库设计调整
-
HQL
优化
-
API
的正确使用
(
如根据不同的业务类型选用不同的集合及查询
API)
-
主配置参数
(
日志,查询缓存,
fetch_size,
batch_size
等
)
-
映射文件优化
(ID
生成策略,二级缓存,延迟加载,关联优化
)
-
一级缓存的管理
-
针对二级缓存,还有许多特有的策略
-
事务控制策略。
1
、
数据库设计
a)
降低关联的复杂性
b)
尽量不使用联合主键
c)
ID
的生成机制,不同的数据库所提供的机制并不完全一样
d)
适当的冗余数据,不过分追求高范式
2
、
HQL
优化
HQL
如果抛开它同
HIBERNATE
本身一些缓存机制的关联,
HQL
的优化技巧同普通的
SQL
优化技巧一样,可以很容易在网上找到一些经验之谈。
3
、
主配置
a)
查询缓存,同下面讲的缓存不太一样,它是针对
HQL
语句的缓存,即完全一样的语句再次执行时可以利用缓存数据。但是,查询缓存在一个交易系统
(
数据变更频繁,查询条件相同的机率并不大
)
中可能会起反作用
:
它会白白耗费大量的系统资源但却难以派上用场。
b)
fetch_size
,同
JDBC
的相关参数作用类似,参数并不是越大越好,而应根据业务特征去设置
c)
batch_size
同上。
d)
生产系统中,切记要关掉
SQL
语句打印。
4
、
缓存
a)
数据库级缓存
:
这级缓存是最高效和安全的,但不同的数据库可管理的层次并不一样,比如,在
ORACLE
中,可以在建表时指定将整个表置于缓存当中。
b)
SESSION
缓存
:
在一个
HIBERNATE
SESSION
有效,这级缓存的可干预性不强,大多于
HIBERNATE
自动管理,但它提供清除缓存的方法,这在大批量增加
/
更新操作是有效的。比如,同
时增加十万条记录,按常规方式进行,很可能会发现
OutofMemeroy
的异常,这时可能需要手动清除这一级缓存
:Session.evict
以及
Session.clear
c)
应用缓存
:
在一个
SESSIONFACTORY
中有效,因此也是优化的重中之重,因此,各类策略也考虑的较多,在将数据放入这一级缓存之前,需要考虑一些前提条件
:
i.
数据不会被第三方修改
(
比如,是否有另一个应用也在修改这些数据
?)
ii.
数据不会太大
iii.
数据不会频繁更新
(
否则使用
CACHE
可能适得其反
)
iv.
数据会被频繁查询
v.
数据不是关键数据
(
如涉及钱,安全等方面的问题
)
。
缓存有几种形式,可以在映射文件中配置
:read-only(
只读,适用于很少变更的静态数据
/
历史数据
)
,
nonstrict-read-write
,
read-write(
比较普遍的形式,效率一般
)
,
transactional(JTA
中,且支持的缓存产品较少
)
d)
分布式缓存
:
同
c)
的配置一样,只是缓存产品的选用不同,在目前的
HIBERNATE
中可供选择的不多,
oscache,
jboss
cache
,目前的大多数项目,对它们的用于集群的使用
(
特别是关键交易系统
)
都持保守态度。在集群环境中,只利用数据库级的缓存是最安全的。
5
、
延迟加载
a)
实体延迟加载
:
通过使用动态代理实现
b)
集合延迟加载
:
通过实现自有的
SET/LIST
,
HIBERNATE
提供了这方面的支持
c)
属性延迟加载
:
6
、
方法选用
a)
完成同样一件事,
HIBERNATE
提供了可供选择的一些方式,但具体使用什么方式,可能用性能
/
代码都会有影响。显示,一次返回十万条记录
(List/Set/Bag/Map
等
)
进行处理,很可能导致内存不够的问题,而如果用基于游标
(ScrollableResults)
或
Iterator
的结果集,则不存在这样的问题。
b)
Session
的
load/get
方法,前者会使用二级缓存,而后者则不使用。
c)
Query
和
list/iterator
,如果去仔细研究一下它们,你可能会发现很多有意思的情况,二者主要区别
(
如果使用了
Spring
,在
HibernateTemplate
中对应
find,iterator
方法
):
i.
list
只能利用查询缓存
(
但在交易系统中查询缓存作用不大
)
,无法利用二级缓存中的单个实体,但
list
查出的对象会写入二级缓存,但它一般只生成较少的执行
SQL
语句,很多情况就是一条
(
无关联
)
。
ii.
iterator
则可以利用二级缓存,对于一条查询语句,它会先从数据库中找出所有符合条件的记录的
ID
,再通过
ID
去缓存找,对于缓存中没有的记录,再
构造语句从数据库中查出,因此很容易知道,如果缓存中没有任何符合条件的记录,使用
iterator
会产生
N+1
条
SQL
语句
(N
为符合条件的记录数
)
iii.
通过
iterator
,配合缓存管理
API
,在海量数据查询中可以很好的解决内存问题,如
:
while(it.hasNext()){
YouObject
object = (YouObject)it.next();
session.evict(youObject);
sessionFactory.evice(YouObject.class,
youObject.getId());
}
|
如果用
list
方法,很可能就出
OutofMemory
错误了。
iv.
通过上面的说明,我想你应该知道如何去使用这两个方法了。
7
、
集合的选用
在
HIBERNATE
3.1
文档的“
19.5.
Understanding Collection performance”
中有详细的说明。
8
、
事务控制
事务方面对性能有影响的主要包括
:
事务方式的选用,事务隔离级别以及锁的选用
a)
事务方式选用
:
如果不涉及多个事务管理器事务的话,不需要使用
JTA
,只有
JDBC
的事务控制就可以。
b)
事务隔离级别
:
参见标准的
SQL
事务隔离级别
c)
锁的选用
:
悲观锁
(
一般由具体的事务管理器实现
)
,对于长事务效率低,但安全。乐观锁
(
一般在应用级别实现
)
,如在
HIBERNATE
中可以定义
VERSION
字段,显然,如果有多个应用操作数据,且这些应用不是用同一种乐观锁机制,则乐观锁会失效。因此,针对不同的数据应有不同的策略,同前面许
多情况一样,很多时候我们是在效率与安全
/
准确性上找一个平衡点,无论如何,优化都不是一个纯技术的问题,你应该对你的应用和业务特征有足够的了解。
9
、
批量操作
即使是使用
JDBC
,在进行大批数据更新时,
BATCH
与不使用
BATCH
有效率上也有很大的差别。我们可以通过设置
batch_size
来让其支持批量操作。
举个例子,要批量删除某表中的对象,如“
delete
Account”
,打出来的语句,会发现
HIBERNATE
找出了所有
ACCOUNT
的
ID
,再进行删除,这主要是为了维护二级缓存,这样效率肯定高不
了,在后续的版本中增加了
bulk
delete/update
,但这也无法解决缓存的维护问题。也就是说,由于有了二级缓存的维护问题,
HIBERNATE
的批量操作效率并不尽如人意
!
从
前面许多要点可以看出,很多时候我们是在效率与安全
/
准确性上找一个平衡点,无论如何,优化都不是一个纯技术的问题,你应该对你的应用和业务特征有足够的
了解,一般的,优化方案应在架构设计期就基本确定,否则可能导致没必要的返工,致使项目延期,而作为架构师和项目经理,还要面对开发人员可能的抱怨,必
竟,我们对用户需求更改的控制力不大,但技术
/
架构风险是应该在初期意识到并制定好相关的对策。
还有一点要注意,应用层的缓存只是锦上添花,永远不要把它当救命稻草,应用的根基
(
数据库设计,算法,高效的操作语句,恰当
API
的选择等
)
才是最重要的。
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spring和hibernate整合的优化配置.txt
hibernate性能优化[参考].pdf