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Hibernate程序性能優(yōu)化的考慮要點

2019-11-18 13:34:08
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供稿:網(wǎng)友

  本文依照HIBERNATE幫助文檔,一些網(wǎng)絡(luò)書籍及項目經(jīng)驗整理而成,只提供要點和思路,具體做法可以留言探討,或是找一些更具體更有針對性的資料。

  初用HIBERNATE的人也許都碰到過性能問題,實現(xiàn)同一功能,用HIBERNATE與用JDBC性能相差十幾倍很正常,假如不及早調(diào)整,很可能影響整個項目的進度。

  大體上,對于HIBERNATE性能調(diào)優(yōu)的主要考慮點如下:

  Ø 數(shù)據(jù)庫設(shè)計調(diào)整

  Ø HQL優(yōu)化

  Ø API的正確使用(如根據(jù)不同的業(yè)務(wù)類型選用不同的集合及查詢API)

  Ø 主配置參數(shù)(日志,查詢緩存,fetch_size, batch_size等)

  Ø 映射文件優(yōu)化(ID生成策略,二級緩存,延遲加載,關(guān)聯(lián)優(yōu)化)

  Ø 一級緩存的治理

  Ø 針對二級緩存,還有許多特有的策略

  Ø 事務(wù)控制策略。

  1、 數(shù)據(jù)庫設(shè)計

  a) 降低關(guān)聯(lián)的復(fù)雜性

  b) 盡量不使用聯(lián)合主鍵

  c) ID的生成機制,不同的數(shù)據(jù)庫所提供的機制并不完全一樣

  d) 適當?shù)娜哂鄶?shù)據(jù),不過分追求高范式

  2、 HQL優(yōu)化

  HQL假如拋開它同HIBERNATE本身一些緩存機制的關(guān)聯(lián),HQL的優(yōu)化技巧同普通的SQL優(yōu)化技巧一樣,可以很輕易在網(wǎng)上找到一些經(jīng)驗之談。

  3、 主配置

  a) 查詢緩存,同下面講的緩存不太一樣,它是針對HQL語句的緩存,即完全一樣的語句再次執(zhí)行時可以利用緩存數(shù)據(jù)。但是,查詢緩存在一個交易系統(tǒng)(數(shù)據(jù)變更頻繁,查詢條件相同的機率并不大)中可能會起反作用:它會白白耗費大量的系統(tǒng)資源但卻難以派上用場。

  b) fetch_size,同JDBC的相關(guān)參數(shù)作用類似,參數(shù)并不是越大越好,而應(yīng)根據(jù)業(yè)務(wù)特征去設(shè)置

  c) batch_size同上。

  d) 生產(chǎn)系統(tǒng)中,切記要關(guān)掉SQL語句打印。

  4、 緩存

  a) 數(shù)據(jù)庫級緩存:這級緩存是最高效和安全的,但不同的數(shù)據(jù)庫可治理的層次并不一樣,比如,在Oracle中,可以在建表時指定將整個表置于緩存當中。

  b) session緩存:在一個HIBERNATE SESSION有效,這級緩存的可干預(yù)性不強,大多于HIBERNATE自動治理,但它提供清除緩存的方法,這在大批量增加/更新操作是有效的。比如,同時增加十萬條記錄,按常規(guī)方式進行,很可能會發(fā)現(xiàn)OutofMemeroy的異常,這時可能需要手動清除這一級緩存:Session.evict以及Session.clear

  c) 應(yīng)用緩存:在一個SESSIONFACTORY中有效,因此也是優(yōu)化的重中之重,因此,各類策略也考慮的較多,在將數(shù)據(jù)放入這一級緩存之前,需要考慮一些前提條件:

  i. 數(shù)據(jù)不會被第三方修改(比如,是否有另一個應(yīng)用也在修改這些數(shù)據(jù)?)

  ii. 數(shù)據(jù)不會太大

  iii. 數(shù)據(jù)不會頻繁更新(否則使用CACHE可能適得其反)

  iv. 數(shù)據(jù)會被頻繁查詢

  v. 數(shù)據(jù)不是要害數(shù)據(jù)(如涉及錢,安全等方面的問題)。

  緩存有幾種形式,可以在映射文件中配置:read-only(只讀,適用于很少變更的靜態(tài)數(shù)據(jù)/歷史數(shù)據(jù)),nonstrict-read-write,read-write(比較普遍的形式,效率一般),transactional(JTA中,且支持的緩存產(chǎn)品較少)

  d) 分布式緩存:同c)的配置一樣,只是緩存產(chǎn)品的選用不同,在目前的HIBERNATE中可供選擇的不多,oscache, jboss cache,目前的大多數(shù)項目,對它們的用于集群的使用(非凡是要害交易系統(tǒng))都持保守態(tài)度。在集群環(huán)境中,只利用數(shù)據(jù)庫級的緩存是最安全的。

  5、 延遲加載

  a) 實體延遲加載:通過使用動態(tài)代理實現(xiàn)

  b) 集合延遲加載:通過實現(xiàn)自有的SET/LIST,HIBERNATE提供了這方面的支持

  c) 屬性延遲加載:

  6、 方法選用

  a) 完成同樣一件事,HIBERNATE提供了可供選擇的一些方式,但具體使用什么方式,可能用性能/代碼都會有影響。顯示,一次返回十萬條記錄(List/Set/Bag/Map等)進行處理,很可能導(dǎo)致內(nèi)存不夠的問題,而假如用基于游標(ScrollableResults)或Iterator的結(jié)果集,則不存在這樣的問題。

  b) Session的load/get方法,前者會使用二級緩存,而后者則不使用。

  c) Query和list/iterator,假如去仔細研究一下它們,你可能會發(fā)現(xiàn)很多有意思的情況,二者主要區(qū)別(假如使用了SPRing,在HibernateTemplate中對應(yīng)find,iterator方法):

  i. list只能利用查詢緩存(但在交易系統(tǒng)中查詢緩存作用不大),無法利用二級緩存中的單個實體,但list查出的對象會寫入二級緩存,但它一般只生成較少的執(zhí)行SQL語句,很多情況就是一條(無關(guān)聯(lián))。

  ii. iterator則可以利用二級緩存,對于一條查詢語句,它會先從數(shù)據(jù)庫中找出所有符合條件的記錄的ID,再通過ID去緩存找,對于緩存中沒有的記錄,再構(gòu)造語句從數(shù)據(jù)庫中查出,因此很輕易知道,假如緩存中沒有任何符合條件的記錄,使用iterator會產(chǎn)生N+1條SQL語句(N為符合條件的記錄數(shù))

  iii. 通過iterator,配合緩存治理API,在海量數(shù)據(jù)查詢中可以很好的解決內(nèi)存問題,如:

  while(it.hasNext()){

  YouObject object = (YouObject)it.next();



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