分类： Java
2011-05-14 16:29:46
1、首先设置EhCache，建立配置文件ehcache.xml，默认的位置在class-path，可以放到你的src目录下：
＜?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?＞
＜ehcache＞
＜diskStore path="java.io.tmpdir"/＞
＜defaultCache
maxElementsInMemory="10000" ＜!-- 缓存最大数目 --＞
eternal="false" ＜!-- 缓存是否持久 --＞
overflowToDisk="true" ＜!-- 是否保存到磁盘，当系统当机时--＞
timeToIdleSeconds="300" ＜!-- 当缓存闲置n秒后销毁 --＞
timeToLiveSeconds="180" ＜!-- 当缓存存活n秒后销毁--＞
diskPersistent="false"
diskExpiryThreadIntervalSeconds= "120"/＞
＜/ehcache＞
2、在Hibernate配置文件中设置：
＜!-- 设置Hibernate的缓存接口类，这个类在Hibernate包中 --＞
＜property name="cache.provider_class"＞org.hibernate.cache.EhCacheProvider＜/property＞
＜!-- 是否使用查询缓存 --＞
＜property name="hibernate.cache.use_query_cache"＞true＜/property＞
如果使用spring调用Hibernate的sessionFactory的话，这样设置：
＜!--HibernateSession工厂管理 --＞
＜bean id="sessionFactory" class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean"＞
＜property name="dataSource"＞
＜ref bean="datasource" /＞
＜/property＞
＜property name="hibernateProperties"＞
＜props＞
＜prop key="hibernate.dialect"＞org.hibernate.dialect.Oracle9Dialect＜/prop＞
＜prop key="connection.provider_class"＞org.hibernate.connection.C3P0ConnectionProvider＜/prop＞
＜prop key="hibernate.show_sql"＞true＜/prop＞
＜prop key="hibernate.cache.use_query_cache"＞true＜/prop＞
＜prop key="hibernate.cache.provider_class"＞org.hibernate.cache.EhCacheProvider＜/prop＞
＜/props＞
＜/property＞
＜property name="mappingDirectoryLocations"＞
＜list＞
＜value＞/WEB-INF/classes/cn/rmic/manager/hibernate/＜/value＞
＜/list＞
＜/property＞
＜/bean＞
说明一下：如果不设置“查询缓存”，那么hibernate只会缓存使用load()方法获得的单个持久化对象，如果想缓存使用
findall()、list()、Iterator()、createCriteria()、createQuery()等方法获得的数据结果集的话，
就需要设置
hibernate.cache.use_query_cache true 才行
3、在Hbm文件中添加＜cache usage="read-only"/＞
4、如果需要“查询缓存”，还需要在使用Query或Criteria()时设置其setCacheable(true);属性
5、实践出真知，给一段测试程序，如果成功的话第二次查询时不会读取数据库
package cn.rmic.hibernatesample;
import java.util.List;
import org.hibernate.CacheMode;
import org.hibernate.Criteria;
import org.hibernate.Query;
import org.hibernate.Session;
import cn.rmic.hibernatesample.hibernate.HibernateSessionFactory;
import cn.rmic.manager.po.Resources;
public class testCacheSelectList ...{
/** *//**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) ...{
// TODO Auto-generated method stub
Session s=HibernateSessionFactory.getSession();
Criteria c=s.createCriteria(Resources.class);
c.setCacheable(true);
List l=c.list();
// Query q=s.createQuery("From Resources r")
// .setCacheable(true)
// .setCacheRegion("frontpages") ;
// List l=q.list();
Resources resources=(Resources)l.get(0);
System.out.println("-1-"+resources.getName());
HibernateSessionFactory.closeSession();
try ...{
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) ...{
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
s=HibernateSessionFactory.getSession();
c=s.createCriteria(Resources.class);
c.setCacheable(true);
l=c.list();
// q=s.createQuery("From Resources r").setCacheable(true)
// .setCacheRegion("frontpages");
// l=q.list();
resources=(Resources)l.get(0);
System.out.println("-2-"+resources.getName());
HibernateSessionFactory.closeSession();
}
}
注意事项:
缓存的范围决定了缓存的生命周期以及可以被谁访问。缓存的范围分为三类。
1 事务范围：缓存只能被当前事务访问。缓存的生命周期依赖于事务的生命周期，当事务结束时，缓存也就结束生命周期。在此范围下，缓存的介质是内存。事务可以是数据库事务或者应用事务，每个事务都有独自的缓存，缓存内的数据通常采用相互关联的的对象形式。
2 进程范围：缓存被进程内的所有事务共享。这些事务有可能是并发访问缓存，因此必须对缓存采取必要的事务隔离机制。缓存的生命周期依赖于进程的生命周期，进 程结束时，缓存也就结束了生命周期。进程范围的缓存可能会存放大量的数据，所以存放的介质可以是内存或硬盘。缓存内的数据既可以是相互关联的对象形式也可 以是对象的松散数据形式。松散的对象数据形式有点类似于对象的序列化数据，但是对象分解为松散的算法比对象序列化的算法要求更快。
3 集群范围：在集群环境中，缓存被一个机器或者多个机器的进程共享。缓存中的数据被复制到集群环境中的每个进程节点，进程间通过远程通信来保证缓存中的数据的一致性，缓存中的数据通常采用对象的松散数据形式。
对大多数应用来说，应该慎重地考虑是否需要使用集群范围的缓存，因为访问的速度不一定会比直接访问数据库数据的速度快多少。
持久化层可以提供多种范围的缓存。如果在事务范围的缓存中没有查到相应的数据，还可以到进程范围或集群范围的缓存内查询，如果还是没有查到，那 么只有到数据库中查询。事务范围的缓存是持久化层的第一级缓存，通常它是必需的；进程范围或集群范围的缓存是持久化层的第二级缓存，通常是可选的。
持久化层的缓存的并发访问策略
当多个并发的事务同时访问持久化层的缓存的相同数据时，会引起并发问题，必须采用必要的事务隔离措施。
在进程范围或集群范围的缓存，即第二级缓存，会出现并发问题。因此可以设定以下四种类型的并发访问策略，每一种策略对应一种事务隔离级别。
事务型：仅仅在受管理环境中适用。它提供了Repeatable Read事务隔离级别。对于经常被读但很少修改的数据，可以采用这种隔离类型，因为它可以防止脏读和不可重复读这类的并发问题。
读写型：提供了Read Committed事务隔离级别。仅仅在非集群的环境中适用。对于经常被读但很少修改的数据，可以采用这种隔离类型，因为它可以防止脏读这类的并发问题。
非严格读写型：不保证缓存与数据库中数据的一致性。如果存在两个事务同时访问缓存中相同数据的可能，必须为该数据配置一个很短的数据过期时间， 从而尽量避免脏读。对于极少被修改，并且允许偶尔脏读的数据，可以采用这种并发访问策略。 只读型：对于从来不会修改的数据，如参考数据，可以使用这种并发访问策略。
事务型并发访问策略是事务隔离级别最高，只读型的隔离级别最低。事务隔离级别越高，并发性能就越低。
什么样的数据适合存放到第二级缓存中？
1、很少被修改的数据
2、不是很重要的数据，允许出现偶尔并发的数据
3、不会被并发访问的数据
4、参考数据
不适合存放到第二级缓存的数据？
1、经常被修改的数据
2、财务数据，绝对不允许出现并发
3、与其他应用共享的数据。
Hibernate的二级缓存
如前所述，Hibernate提供了两级缓存，第一级是Session的缓存。由于Session对象的生命周期通常对应一个数据库事务或者一 个应用事务，因此它的缓存是事务范围的缓存。第一级缓存是必需的，不允许而且事实上也无法比卸除。在第一级缓存中，持久化类的每个实例都具有唯一的 OID。
第二级缓存是一个可插拔的的缓存插件，它是由SessionFactory负责管理。由于SessionFactory对象的生命周期和应用程 序的整个过程对应，因此第二级缓存是进程范围或者集群范围的缓存。这个缓存中存放的对象的松散数据。第二级对象有可能出现并发问题，因此需要采用适当的并 发访问策略，该策略为被缓存的数据提供了事务隔离级别。缓存适配器用于把具体的缓存实现软件与Hibernate集成。第二级缓存是可选的，可以在每个类 或每个集合的粒度上配置第二级缓存。
Hibernate的二级缓存策略的一般过程如下：
1) 条件查询的时候，总是发出一条select * from table_name where …. （选择所有字段）这样的SQL语句查询数据库，一次获得所有的数据对象。
2) 把获得的所有数据对象根据ID放入到第二级缓存中。
3) 当Hibernate根据ID访问数据对象的时候，首先从Session一级缓存中查；查不到，如果配置了二级缓存，那么从二级缓存中查；查不到，再查询数据库，把结果按照ID放入到缓存。
4) 删除、更新、增加数据的时候，同时更新缓存。
Hibernate的二级缓存策略，是针对于ID查询的缓存策略，对于条件查询则毫无作用。为此，Hibernate提供了针对条件查询的Query缓存。
Hibernate的Query缓存策略的过程如下：
1) Hibernate首先根据这些信息组成一个Query Key，Query Key包括条件查询的请求一般信息：SQL, SQL需要的参数，记录范围（起始位置rowStart，最大记录个数maxRows)，等。
2) Hibernate根据这个Query Key到Query缓存中查找对应的结果列表。如果存在，那么返回这个结果列表；如果不存在，查询数据库，获取结果列表，把整个结果列表根据Query Key放入到Query缓存中。
3) Query Key中的SQL涉及到一些表名，如果这些表的任何数据发生修改、删除、增加等操作，这些相关的Query Key都要从缓存中清空。
