Hibernate的缓存机制及其应用的研究

曹 伟，应 君，董黎刚

(浙江工商大学信息与电子工程学院，浙江杭州310018)

0 引言

在软件系统开发中，数据库操作是影响软件系统整体性能的一个关键因素，如何获得更加高效的数据读写是个一直被人们反复研究、探索的问题。在Hibernate诞生前，开发人员使用JDBC来实现与数据库的交互，然而这种解决方案封装性差，开发难度大［1］。Hibernate的诞生为面向对象的编程推波助澜。国外一些开发人员已经对Hibernate进行了详尽的剖析，其中文献1提到Hibernate为数据库操作优化带来的巨大改进。但开发中Hibernate的运行效率又被认为不如JDBC［2］。其中缓存机制没有得到合理应用是一个不可忽视的原因。本文将剖析如何利用Hibernate的缓存机制来提高数据读写效率，从而提升软件性能。

1 缓存概念

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。

Hibernate的缓存结构如图1所示，可分为一级缓存、二级缓存和查询缓存［3］。

图1 Hibernate缓存结构

1.1 一级缓存

一级缓存是Session内部的缓存，不能被卸载或者删除，它随着Session的产生而产生，也随着Session的灭亡而消失。在一级缓存中，持久化类的每个实例都具有唯一的OID。当一个Session对象中对某一个数据对象进行save()、update()、save Or Update()等操作时都会将该对象存储在Session的内部缓存中。当再次请求同一个数据对象时会首先在一级缓存中查询。如此便可有效解决频繁提交数据库操作的问题。

然而，Hibernate的Session生命周期非常短暂，且Session内的缓存不能被其他Session访问，而实际应用中又有这样的需求，此时可利用Hibernate的二级缓存来解决这个问题。

1.2 二级缓存

在Hibernate中，所有的Session都由同一个Session Factory实例来产生［4］。而二级缓存就是Session-Factory级别的缓存，可在不同Session对象间共享，它属于进程范围或群集范围的缓存。二级缓存可进行配置和更改，并且可以动态加载和卸载［5］。

当Hibernate根据ID访问数据对象的时候，使用二级缓存的数据查询操作如图2所示。

图2 时序图

当Hibernate发现二级缓存中已经有了该条数据，就会直接拿来用，而不必去数据库查询，当二级缓存中没有找到时才会到数据库中取。

试想，当有N个客户端请求同一个数据对象时如图3所示，如果系统开启了二级缓存，那么至少可以减少N-1条数据库通信消息，尤其当这个数据对象经常被访问的时候，二级缓存的优势将十分明显。

图3 多客户端访问

但是，二级缓存都基于ID来识别对象的［6］，如果希望使用条件查询那么二级缓存就无用武之地了。为了解决这个问题，Hibernate在设计中就构造了一个查询缓存也称之为三级缓存。

1.3 查询缓存

所谓查询缓存(Query Cache)就是针对条件查询而分配的缓存，它依赖于二级缓存。当使用同样的查询条件时，Hibernate会从查询缓存中直接取出结果。Query Cache用来缓存查询语句，及查询结果集中对象的Identifier与Type.当再次使用已缓存的Query时，就可以通过对象的Identifier与Type在二级缓存中查找实际的对象［7］。查询缓存的应用范围非常有限，因为它对查询条件非常敏感，查询命中率低。比如第一条hql取1 20条数据，第二条hql取1 10条数据，Hibernate会认为这是两个完全不同的查询条件，无法利用查询缓存，会直接向数据库发起查询。

2 Hibernate缓存机制的应用

一个站点的首页经常被用户访问，且每次访问时前台都需要去后台读取数据，当站点的访问量较大时后台会很容易出现卡顿、瘫痪等现象。此时如果采用Hibernate缓存机制可以有效减少数据库操作，大大提高后台的承压能力。以EhCache为例模拟10万用户访问站点的情形，并演示Hibernate缓存机制是如何优化服务器性能的。

2.1 开启Hibernate缓存

在Hibernate的配置文件中进行如下配置:

针对使用二级缓存的类进行注解:

该类在二级缓存中并发策略为Read-write即可读写。

2.2 配置自定义缓存策略

这里采用EhCache默认的缓存策略即可。

2.3 选择最优策略

当决定将一个数据加载到二级缓存中时，需要考虑该数据是否经常被访问，是否经常被更改，是否会被第三方修改等因素。并非所有的数据都适合载入缓存，这里用户访问站点首页的模块信息不会频繁更改，数据量小，非常适合加载到二级缓存中。

2.4 模拟10万用户访问站点

2.5 测试结果

当开启了Hibernate缓存后，模拟10万用户去访问数据，只有第一个用户发出了SQL语句，并且取出数据放入缓存中，之后访问的用户直接去缓存中取，大大提高了效率。总共用时17 585ms。

当关闭Hibernate缓存后，模拟10万用户去访问数据库，服务器迟迟没有响应，基本上处于瘫痪状态。可见Hibernate缓存机制在这里起到了非常重要的作用。

3 结束语

缓存技术在软件系统中是把双刃剑，利用得当将大幅度提升系统性能，利用不当反而会降低系统的响应速度。在数据量较小的软件系统中它并不能发挥太大的作用，但是在数据量庞大的系统中，巧妙地配置缓存能够实现非常显著性能优化作用。

［1］ Dipti Phutela.Hibernate Vs JDBC［EB/OL］.http://www.mindfiresolutions.com/mindfire/Java_Hibernate_JDBC.pdf，2011-06-17.

［2］ Jihuanliang.jdbc与 hibernate性能比较总结［EB/OL］.http://blog.csdn.net/jihuanliang/article/details/7965278，2012-09-11.

［3］ tutorialspoint.Hibernate Caching［EB/OL］.http://www.tutorialspoint.com/hibernate/hibernate_caching.htm，2013-01-20.

［4］ 杨帆.设计模式从入门到精通［M］.北京:电子工业出版社，2010:21-42.

［5］ 付京周.精通 Hibernate 3.0——Java数据库持久层开发实践［M］.北京:人民邮电大学出版社，2007:307-312.

［6］ joyimp.hibernate二级缓存的管理［EB/OL］.http://hi.baidu.com/webkiss/item/71e07789ebb16f55850fab0c，2011-05-09.

［7］ goncha.关于 Hibernate Cache［EB/OL］.http://www.iteye.com/topic/6593，2004-08-02.