hibernate是一个流行的Java ORM框架，其旨在将应用程序的对象映射到关系数据库中。代码能够通过hibernate框架来操作数据库，而不需要进行大量的SQL语句操作。hibernate提供了许多强大的功能来有效地优化我们的代码和查询性能。其中最流行的功能之一就是hibernate二级缓存。

在本文中，我们将深入探究hibernate二级缓存的使用和优化策略。

1.什么是hibernate二级缓存?

简单来说，hibernate二级缓存是hibernate框架提供的一种缓存机制，用于存储数据库中的数据以提高性能。但它有一个比普通缓存更广泛的作用范围，因此它是二级缓存。

hibernate二级缓存工作流程如下：

第一次查询一个对象时，hibernate会查询一次数据库以获得对象，然后将它存储到缓存中 (称为一级缓存)。当我们发出更多查询请求时，hibernate 将在缓存中查找该对象并返回它，而不必再次从数据库中获取它。与一级缓存只能在session中使用不同，二级缓存是全局可用的。

如果从缓存中检索到对象，则会返回副本 (也称为脱机对象)，该副本与数据库中的原始对象相同，但它是分离的。这意味着对象不依赖于Hibernate会话。这是 Hibernate 缓存需要注意的一点，因为它有时会造成“脏数据库”的问题。”

2.如何使用hibernate二级缓存?

在hibernate中启用二级缓存，我们需要调用配置缓存的相关API方法。例如以下代码片段：

true

org.hibernate.cache.ehcache.EhCacheRegionFactory

在这个配置中，指定了当前hibernate应用程序开启二级缓存，并在配置中指定了使用EhCache作为缓存实现。

接下来，我们需要为每个实体启用二级缓存。这可以通过在实体的注释或XML的映射文件中添加@Cache注释来完成。例如，在以下实体类中启用二级缓存：

@Entity

@Table(name = "customers")

@Cache(usage = CacheConcurrencyStrategy.READ_ONLY, region = "customer_cache")

public class Customer extends BaseEntity {

…

}

在这个配置中，我们指定了缓存的策略，并为实体指定了缓存区域的名称 (如果你对并发性有更高的要求，可以使用其他缓存策略)。

3.如何优化hibernate二级缓存性能?

尽管hibernate二级缓存非常有用，但它容易导致性能问题。在这种情况下，我们需要采取一些优化策略，以确保缓存工作得更快，更稳定。

以下是一些优化策略：

3.1.指定合适的缓存策略

缓存策略是我们需要特别注意的一个因素。在上述示例配置中，我们提到了READ_ONLY缓存策略。根据我们的应用程序的需求，我们应该选择合适的缓存策略。例如，有选择地使用READ_ONLY缓存策略可以帮助我们提高读取性能，而使用READ_WRITE缓存策略可以在更新实体期间减少数据库交互。

3.2.配置缓存区域和缓存大小

缓存区域是我们在配置中指定的名称 (如“customer_cache”示例中所示)。如果将多个实体存储在同一个缓存区域中，则可能会对性能产生负面影响。因此，我们应为每个实体指定不同的缓存区域。

同时，我们还应该为缓存指定合理的大小。如果缓存的大小太小，则可能无法缓存足够的数据。如果缓存太大，则可能会占用过多的内存，而产生性能问题。

3.3.考虑缓存失效

Hibernate二级缓存不是完美的，当我们通过Hibernate更新缓存中的数据时，缓存中的数据很可能会过时。计时器事件可能会清除缓存区域，也可能会在实例化中清除整个二级缓存。因此，我们需要小心处理缓存失效和清除。

当我们查询缓存数据时，如果缓存数据失效，则会触发数据库查询并更新缓存。这通常需要较多的时间和系统资源，因此，我们应该根据我们的业务需求来决定缓存数据的存储时间和失效策略。

3.4. 避免过度缓存

使用hibernate二级缓存时，我们应该了解哪些数据可以缓存，哪些数据不应该缓存。缓存过多的数据不仅会占用大量内存，还会降低缓存的查询性能。因此，我们需要确定实体的适当缓存级别，并仅缓存我们需要的数据。

3.5.监控缓存性能

监控缓存的性能很重要。我们可以使用一些工具或API访问缓存统计信息，并了解缓存的使用情况。这些统计信息可以帮助我们及时发现性能问题，从而采取合适的措施来解决它们。

结论

周到的缓存策略对于成功使用Hibernate二级缓存至关重要。配置Hibernate二级缓存非常简单，而且它可以大大提高业务的性能。但是，注意避免缓存的一些负面影响，例如过度缓存和缓存失效。为实体配置合适的缓存级别，根据需求选择正确的缓存策略，避免出现性能问题。