Hibernate性能（缓存、悲观锁、乐观锁）

什么是缓存：

缓存就是数据库数据在内存中的临时容器

位于数据库与数据库访问层中间

orm在查询数据时首先会根据自身的缓存管理策略，在缓存中查找相关数据，如发现所需要的数据，则直接将此数据作为结果加以利用

避免了数据调用性能的开销

相对内存操作而言，数据库四调用是一个高昂的过程

缓存分类：

一级缓存：即在当前事务范围内的数据缓存

就Hibernate来讲, (一级缓存)事务级缓存是基于 Session的生 命 周期实现的，session一旦关闭，一级缓存就清除，一级缓存为hibernate自带的缓存，是必需的。

应用级缓存（二级）：即在某个应用中某个独立数据库访问子集中的共享缓存，此缓存可由多个事务共享。

在Hibernate中,应用级缓存由SessionFactory实现

分布式缓存：即在多个应用实例，多个JVM间共享的缓存策略

延迟加载就是当在真正需要数据的时候，才真正执行数据加载操作

hibernate 3.x的lazy（延迟加载）默认是true，需要注意

延迟加载的类型：

实体对象的延迟加载（load（））

集合的延迟加载（一对多和多对多时，关联集合）

属性的延迟加载（clob大数据类型时）

clob：专门存放大文本的类型

blob：存放二进制数据的类型

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Hibernate事务处理

事务是一组原子操作, 所有原子操作要么全部执行成功,要么全部失败

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Hibernate的悲观和乐观锁

多个用户可能同时读取或者更新一个数据

需要一些机制来保证这些数据在某个操作过程中不会被外界修改，这样的机制，也就是所谓 的“锁”，即给我们选定的目标数据上锁，使其无法被其他程序修改

Hibernate支持两种锁机制

- “悲观锁（Pessimistic Locking）”

- “乐观锁（Optimistic Locking）”。

悲观锁：

每次在存取数据的时候，其他用户也会存取同一数据

对数据进行锁定，直到自己操作完成以后

依靠数据库提供的锁机制

实现依赖于数据库机制，在整个过程中，将数据锁定，其它任何用户不能对其读取和修改，一般适合于短事务，并发性不好

乐观锁：

悲观锁保证操作独占性,性能开销巨大

乐观锁依靠数据版本记录机制实现

- 为数据增加一个版本标识 ,增加一个version字段

- 读取数据时，将版本号一同读出

- 更新时，版本号加一

- 将提交数据的版本与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对

- 如果提交的数据 版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据

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数据库隔离级别

Read UnCommited没有提交，就能读到。比如发出insert，在没有提交时就能更新数据库。

存在脏读，一个事务读取一行，另一个事务已经将该记录更新但没有提交

如果一个事务已经写数据，另一个事务则不允许同时进行写操作

Read Commited提交读。提交之后，才可以更新数据库

不存在脏读。存在不可重复读。

如果一个用户读出是张三。另一个用户将该用户名改为李四，那么第一个用户再读则是李四

存在虚读，用户查询数据时，两次查询的内容不一致 未提交的写事务将会禁止其他事务访问该行

Repeatable Read 可重复读

读取的事务将禁止写事务，写事务则禁止任何其他事务不存在不可重复读，但不能避免虚读

Serializable可序列化读

事务只能一个接一个执行，不能并发执行

Hibernate常见的优化策略

用高版本的hibernate

制定合理的缓存策略

采用合理的session管理机制

尽量使用延迟加载

如有可能，采用UUID作为主键生成策略

如有可能，选用乐观锁代替悲观锁

在开发中，显示hibernate执行的SQL语句，从而指定更好的实现策略

复杂查询和统计查询可以使用SQL语句完成，甚至可以考虑使用存储过程完成。