缓存是介于应用程序和物理数据源之间,其作用是为了降低应用程序对物理数据源访问的频次,从而提高了应用的运行性能。缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制,应用程序在运行时从缓存读写数据,在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。
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。
什么样的数据适合存放到第二级缓存中?
1、很少被修改的数据
2、不是很重要的数据,允许出现偶尔并发的数据
3、不会被并发访问的数据
4、参考数据
不适合存放到第二级缓存的数据?
1、经常被修改的数据
2、财务数据,绝对不允许出现并发
3、与其他应用共享的数据。
Hibernate的二级缓存
如前所述,Hibernate提供了两级缓存,第一级是Session的缓存。由于Session对象的生命周期通常对应一个数据库事务或者一个应用事务,因此它的缓存是事务范围的缓存。第一级缓存是必需的,不允许而且事实上也无法比卸除。在第一级缓存中,持久化类的每个实例都具有唯一的OID。
第二级缓存是一个可插拔的的缓存插件,它是由SessionFactory负责管理。 由于SessionFactory对象的生命周期和应用程序的整个过程对应,因此第二级缓存是进程范围或者集群范围的缓存。这个缓存中存放的对象的松散数 据。第二级对象有可能出现并发问题,因此需要采用适当的并发访问策略,该策略为被缓存的数据提供了事务隔离级别。缓存适配器用于把具体的缓存实现软件与 Hibernate集成。第二级缓存是可选的,可以在每个类或每个集合的粒度上配置第二级缓存。
Hibernate的二级缓存策略的一般过程如下:
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。
Hibernate的Query缓存策略的过程如下:
1) Hibernate首先根据这些信息组成一个Query Key,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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