本文是根据Hibernate帮助文档,以及一些书籍及项目经验整理而成,只提供要点和思路,具体做法可以留言探讨,或是找一些更详细更有针对性的资料。

  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:

  Ø 数据库设计调整

  Ø HQL优化

  Ø 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)

  Ø 主配置参数(日志,查询缓存,fetch_size, batch_size等)

  Ø 映射文件优化(ID生成策略,二级缓存,延迟加载,关联优化)

  Ø 一级缓存的管理

  Ø 针对二级缓存,还有许多特有的策略

  Ø 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!

  从前面许多要点可以看出,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,一般的,优化方案应在架构设计期就基本确定,否则可能导致没必要的返工,致使项目延期,而作为架构师和项目经理,还要面对开发人员可能的抱怨,必竟,我们对用户需求更改的控制力不大,但技术/架构风险是应该在初期意识到并制定好相关的对策。

  还有一点要注意,应用层的缓存只是锦上添花,永远不要把它当救命稻草,应用的根基(数据库设计,算法,高效的操作语句,恰当API的选择等)才是最重要的。

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