spring整合hibernate 关于大数据缓存处理

EhCache是Hibernate的二级缓存技术之一，可以把查询出来的数据存储在内存或者磁盘，节省下次同样查询语句再次查询数据库，大幅减轻数据库压力；
EhCache的使用注意点
当用Hibernate的方式修改表数据(save,update,delete等等)，这时EhCache会自动把缓存中关于此表的所有缓存全部删除掉(这样能达到同步)。但对于数据经常修改的表来说，可能就失去缓存的意义了(不能减轻数据库压力)；

在hibernate中我们最常用的有三类缓存，分别为一级缓存、二级缓存和查询缓存，下面我们对这三个缓存在项目中的使用以及优缺点分析一下。
      缓存它的作用在于提高性能系统性能，介于应用系统与数据库之间而存在于内存或磁盘上的数据。
      我们编程的模式一般是这样的page-->filter-->action-->server-->dao-->db,可以在这一个请求过程中的任何一点加入缓存.

在比较少更新表数据的情况下，EhCache一般要使用在比较少执行write操作的表(包括update,insert,delete等)[Hibernate的二级缓存也都是这样]；对并发要求不是很严格的情况下，两台机子中的缓存是不能实时同步的；

1、spring文件配置

a)hibernate第三方缓冲jar配置

        <property name="hibernate.cache.provider_class">net.sf.ehcache.hibernate.SingletonEhCacheProvider</property>        
<!-- Enable Second-Level Cache and Query Cache Settings -->  
<property name="hibernate.cache.use_second_level_cache">true</property>  
<property name="hibernate.cache.use_query_cache">true</property>

b)hibernate第三方缓冲jar配置（没有亲自做过实验）

        <prop key="hibernate.cache.use_query_cache">true</prop>
<prop key="hibernate.cache.use_second_level_cache">true</prop>
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>

2、在查询的实体配置文件中加上一个配置

<!--配置的与数据库映射的实体-->

<class name="com.hoo.hibernate.entity.User" table="USER" lazy="false">

<!--配置的缓存策略-->

<cache usage="transactional|read-write|nonstrict-read-write|read-only" />

关于选择缓存策略依据：
ehcache不支持transactional，其他三种可以支持。
1：read- only：无需修改， 可以对其进行只读缓存，注意：在此策略下，如果直接修改数据库，即使能够看到前台显示效果，但是将对象修改至cache中会报error，cache不会发生作用。另：删除记录会报错，因为不能在read-only模式的对象从cache中删除。
2：read-write：需要更新数据，那么使用读/写缓存比较合适，前提：数据库不可以为serializable transaction isolation level（序列化事务隔离级别）
3：nonstrict-read-write：只偶尔需要更新数据（也就是说，两个事务同时更新同一记录的情况很不常见），也不需要十分严格的事务隔离，那么比较适合使用非严格读/写缓存策略。

3、如果使用的是注解

如果你使用的注解方式，没有User.hbm.xml，那么你也可以用注解方式配置缓存
@Cache(usage = CacheConcurrencyStrategy.READ_WRITE)   
public class User implements Serializable {

}

4、配置打开缓存（一劳永逸的做法）

当你整合Spring时，如果你的HibernateTemplate模板配置在Spring的Ioc容器中，那么你可以这样启用query cache
<bean id="hibernateTemplate" class="org.springframework.orm.hibernate3.HibernateTemplate">
     <property name="sessionFactory">
        <ref bean="sessionFactory" />
    </property>
    <property name="cacheQueries">
        <value>true</value>
  </property>
</bean>
此后，你在dao模块中注入sessionFactory的地方都注入hibernateTemplate即可。（这里可能会影响不需要查询缓存的地方也缓存了）

5、在需要打开缓存的地方开缓存

spring框架中提供的hibernate方法，虽然有getHibernateTemplate().setCacheQueries()，但该方法影响的是全局的配置，一旦启用，将会对不需要缓存的查询造成不良影响。

 hibernateService()中添加了一个方法：

    public ListfindByCachedQuery(final String hql)

    {

         return(List) getHibernateTemplate().execute(new HibernateCallback() {

            public Object doInHibernate(Session session) throws HibernateException {

                Query queryObject = session.createQuery(hql);

                queryObject.setCacheable(true);

                if (getHibernateTemplate().getQueryCacheRegion() != null) {

                    queryObject.setCacheRegion(getHibernateTemplate().getQueryCacheRegion());

                }

                return queryObject.list();

            }

        },true);

    }

这样，将只在session范围内启用查询缓存，一旦该session结束了，那么查询缓存也将回复默认配置。

注意：使用时只支持hql。

6、配置ehcache文件

<ehcache>

<!--diskStore：代表当二级缓存对象数据在内存中溢出，如果需要写入文件系统时的文件目录-->

               <diskStorepath="java.io.tmpdir"/>

<!--efaultCache：默认的calss缓存配置，如果某个对象没有其专有的配置时，ehcache一律启用默认配置。-->

               <defaultCache

<!--maxElementInMemory：对象在内存中可存放的最大数量。-->

                maxElementsInMemory="10000"

<!--eternal：表示对象永不过期，如果选true则timeToIdleSeconds，timeToLiveSeconds两项无效。-->

                eternal="false"

<!--timeToIdleSeconds：对象的空闲状态过期时间，单位为秒，0为可以无限制空闲。-->

                timeToIdleSeconds="1800"

<!-- timeToLiveSeconds：对象存在的最长时间，单位为秒（注意，如果该项比5项要小，则第5项无意义），0为永不过期。-->

                timeToLiveSeconds="1800"

<!--overflowToDisk：当对象在内存中的数量超过maxElementInMemory值时，如果该项为true，则ehcahe会把对象数据写入diskStore项指定的目录。-->

                overflowToDisk="true"

           />

</ehcache>

如果需要对某个具体对象进行单独配置时，可以加上一组cache配置，例如：

            <cache name="com.juyee.mp.bean.SysCodelist"

            maxElementsInMemory="10000"

            eternal="true"

            timeToIdleSeconds="1800"

            timeToLiveSeconds="0"

            overflowToDisk="true"

         />

另外还有两个特殊的cache配置：

    <cache name="org.hibernate.cache.UpdateTimestampsCache"

           maxElementsInMemory="5000"

           eternal="true"

           timeToIdleSeconds="1800"

           timeToLiveSeconds="0"            

           overflowToDisk="true"/>

    <cache name="org.hibernate.cache.StandardQueryCache"

           maxElementsInMemory="10000"

           eternal="false"

           timeToIdleSeconds="1800"

           timeToLiveSeconds="0"

           overflowToDisk="true"/>

这两个cache配置对应查询缓存，具体作用如下（摘用别人的描述）：

          “当hibernate更新数据库的时候，它怎么知道更新哪些查询缓存呢？hibernate在一个地方维护每个表的最后更新时间，其实也就是放在上面UpdateTimestampsCache所指定的缓存配置里面。

当通过hibernate更新的时候，hibernate会知道这次更新影响了哪些表。然后它更新这些表的最后更新时间。每个缓存都有一个生成时间和这个缓存所查询的表，当hibernate查询一个缓存是否存在的时候，如果缓存存在，它还要取出缓存的生成时间和这个缓存所查询的表，然后去查找这些表的最后更新时间，如果有一个表在生成时间后更新过了，那么这个缓存是无效的。

可以看出，只要更新过一个表，那么凡是涉及到这个表的查询缓存就失效了，因此查询缓存的命中率可能会比较低。”

          当然，如果没有这两个配置，则ehcache将为查询缓存启用默认配置。

7、关联缓存
目前我们仅仅实现了对一个对象的缓存，那如何对该对象的关联对象集合进行缓存呢？
实例：对某个对象的关联对象集合的二级缓存，需要在该对象的hbm文件中set配置进行修改
<set name="children" lazy="true" order-by="treeid asc">
            <cache usage="read-write"/>
<key column="PARENTID"/>
<one-to-many class="SysCodelist"/>
</set>
注意：
1         只对one-to-many有效，而且仅仅缓存的是关联对象的id集合，如果需要实现完全缓存，则需要对关联的对象也配置成使用二级缓存。
2         集合缓存是独立的，不受关联对象添加、删除的影响，如果要修改集合内容，必须对这个集合本身进行修改，例如：codelist.getChildren().add()。

查询缓存，目的是为了将通过list()方法的查询结果存入缓存中，并实现对语句的缓存，如果下次用户在使用这条语句进行查询时，将直接从缓存中获取对象数据。
这里要注意的是，查询缓存必须配合class缓存使用，如果只启用查询缓存，不对查询对象启用二级缓存，则会大大降低查询效率。
因为，当第一次通过启用查询缓存的session进行语句查询时，系统只执行一次数据库查询将所有的记录取出，并将对象存入class缓存，语句及id集合存入查询缓存；而当用户第二次查询该语句时，系统将先执行去查询缓存中查找，取出所有符合条件的id集合，如果这时候该对象的class缓存没启用或在class缓存中已过期，系统将根据id，一个个去数据库load，实际上是进行了1+N次查询。

总结：
        缓存在一个项目中对于提高系统性能很重要，除了ehcache之外还有memcache、redis等缓存产品目前都很常用，redis具有丰富的数据类型以及单线程高效能访问效率，memcache虽然是多线程但效率还是没有redis高。
        这些缓存产品都可以实现分布式缓存，ehcache+rmi可以分布式缓存同步；memcache+redis都支持分布式，redis还提供了高可用性的解决方案：主从复制几个服务器直接受你可以切换