hibernate的优化问题?

作者&投稿:咸苇 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
hibernate的优化问题~

如果说是数据库优化的话,建议多用存储过程和index等东西。Hibernate只不过是优化了jdbc的一些方法而已,所有对于jdbc的优化。Hibernate也是适用的

是设定JDBC的Statement读取数据的时候每次从数据库中取出的记录条数,一般设置为30、50、100。Oracle数据库的JDBC驱动默认的Fetch
Size=15,设置Fetch
Size设置为:30、50,性能会有明显提升,如果继续增大,超出100,性能提升不明显,反而会消耗内存。
  即在hibernate配制文件中进行配制:
1 <property name="hibernateProperties">
2 <props>3 <propkey="hibernate.dialect">org.hibernate.dialect.Oracle9Dialect</prop>
4 <prop key="hibernate.show_sql">false</prop>
5 <!-- Create/update the database tables automatically when the JVMstarts up
6 <prop key="hibernate.hbm2ddl.auto">update</prop> -->
7 <!-- Turn batching off for better error messages underPostgreSQL
8 <prop key="hibernate.jdbc.batch_size">100</prop> -->
9 <prop key="hibernate.jdbc.batch_size">50</prop>
10 </props>
11 </property>Fetch Size设的越大,读数据库的次数越少,速度越快;Fetch
Size越小,读数据库的次数越多,速度越慢。
  2、如果是超大的系统,建议生成htm文件。加快页面提升速度。
  3、不要把所有的责任推在hibernate上,对代码进行重构,减少对数据库的操作,尽量避免在数据库查询时使用in操作,以及避免递归查询操作,代码质量、系统设计的合理性决定系统性能的高低。
  4、 对大数据量查询时,慎用list()或者iterator()返回查询结果,  (1).
使用List()返回结果时,Hibernate会所有查询结果初始化为持久化对象,结果集较大时,会占用很多的处理时间。  (2).

使用iterator()返回结果时,在每次调用iterator.next()返回对象并使用对象时,Hibernate才调用查询将对应的对象初始
化,对于大数据量时,每调用一次查询都会花费较多的时间。当结果集较大,但是含有较大量相同的数据,或者结果集不是全部都会使用时,使用
iterator()才有优势。
  5、在一对多、多对一的关系中,使用延迟加载机制,会使不少的对象在使用时方会初始化,这样可使得节省内存空间以及减少数据库的负荷,而且若PO中的集合没有被使用时,就可减少互数据库的交互从而减少处理时间。
  6、对含有关联的PO(持久化对象)时,若default-cascade="all"或者
“save-update”,新增PO时,请注意对PO中的集合的赋值操作,因为有可能使得多执行一次update操作。
 
 7、对于大数据量新增、修改、删除操作或者是对大数据量的查询,与数据库的交互次数是决定处理时间的最重要因素,减少交互的次数是提升效率的最好途径,
所以在开发过程中,请将show_sql设置为true,深入了解Hibernate的处理过程,尝试不同的方式,可以使得效率提升。尽可能对每个页面的
显示,对数据库的操作减少到100----150条以内。越少越好。

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!

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java项目中的问题
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hibernate 对象是放到哪个缓存
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