加速你的Hibernate引擎（下） - 编程入门网

如果你的数据读很多或者很少有并发缓存访问和更新，那么可以使用“nonstrict-read-write”策略。感谢它的轻量级“拉”更新策略，它通常是性能第二好的策略。

如果你的数据是又读又写的，那么使用“read-write”策略。这通常是性能倒数第二的策略，因为它要求有缓存锁，缓存集群中使用重量级的“推”更新策略。

加速你的Hibernate引擎（下）(5)

范例9

以下是一个ISO收费类型的HBM文件片段：

<class　name="IsoChargeType"> 　　　 <property　name="isoId"　column="ISO_ID"　not-null="true"/> 　　　 <many-to-one　name="estimateMethod"　fetch="join"　lazy="false"/> 　　　 <many-to-one　name="allocationMethod"　fetch="join"　lazy="false"/> 　　　 <many-to-one　name="chargeTypeCategory"　fetch="join"　lazy="false"/> </class>

一些用户只需要ISO收费类型本身；一些用户既需要ISO收费类型，还需要它的三个关联对象。简单起见，开发者会立即加载所有三个关联对象。如果项目中没人负责Hibernate调优，这是很常见的。

4.7.1节中讲过了最好的方法。因为所有的关联对象都是只读引用数据，另一种方法是使用延迟抓取，打开这些对象的二级缓存以避免N+1问题。实际上前一种方法也能从引用数据缓存中获益。

因为大多数项目都有很多被其他数据引用的只读引用数据，上述两种方法都能改善全局系统性能。

4.8.2 RegionFactory

下表是新老两种方法中对应的主要类/接口：

如果你的HQL或Criteria会返回很多数据，那么要注意两件事：

hibernate.jdbc.fetch_size　10

fetch_size设置为正值将开启JDBC批量抓取特性。相对快速网络，在慢速网络中这一点更为重要。Oracle建议的经验值是10。你应该基于自己的环境进行测试。

用下列配置开启批量抓取特性：

在使用上述任一方法时都要关闭缓存，因为批量加载一般是一次性任务。受限于内存容量，向缓存中加载大量数据通常也意味着它们很快会被清除出去，这会增加GC开销。

范例10

我们有一个后台任务，分段加载大量的IsoDeal数据用于后续处理。我们还会在分段数据交给下游系统处理前将其更新为处理中状态。最大的一段有50万行数据。以下是原始代码中截取出来的一段：

Query　query　=　session.createQuery("FROM　IsoDeal　d　WHERE　chunk-clause"); query.setLockMode("d",　LockMode.UPGRADE);　//for　Inprocess　status　update　 List<IsoDeal>　isoDeals　=　query.list(); for　(IsoDeal　isoDeal　:　isoDeals)　{　//update　status　to　Inprocess　 　　　 isoDeal.setStatus("Inprocess"); }　 return　isoDeals;　

包含上述代码的方法加上了Spring 2.5声明式事务的注解。加载并更新50万行数据大约花了10

凌众科技专业提供服务器租用、服务器托管、企业邮局、虚拟主机等服务，公司网站：http://www.lingzhong.cn 为了给广大客户了解更多的技术信息，本技术文章收集来源于网络,凌众科技尊重文章作者的版权，如果有涉及你的版权有必要删除你的文章，请和我们联系。以上信息与文章正文是不可分割的一部分,如果您要转载本文章,请保留以上信息，谢谢!