緩存是介于應用程序和物理數據源之間,其作用是為了降低應用程序對物理數據源訪問的頻次,從而提高了應用的運行性能。緩存內的數據是對物理數據源中的數據的復制,應用程序在運行時從緩存讀寫數據,在特定的時刻或事件會同步緩存和物理數據源的數據。
緩存的介質一般是內存,所以讀寫速度很快。但如果緩存中存放的數據量非常大時,也會用硬盤作為緩存介質。緩存的實現不僅僅要考慮存儲的介質,還要考慮到管理緩存的并發訪問和緩存數據的生命周期。
Hibernate的緩存包括Session的緩存和SessionFactory的緩存,其中SessionFactory的緩存又可以分為兩類:內置緩存和外置緩存。Session的緩存是內置的,不能被卸載,也被稱為Hibernate的第一級緩存。SessionFactory的內置緩存和Session的緩存在實現方式上比較相似,前者是SessionFactory對象的一些集合屬性包含的數據,后者是指Session的一些集合屬性包含的數據。SessionFactory的內置緩存中存放了映射元數據和預定義SQL語句,映射元數據是映射文件中數據的拷貝,而預定義SQL語句是在Hibernate初始化階段根據映射元數據推導出來,SessionFactory的內置緩存是只讀的,應用程序不能修改緩存中的映射元數據和預定義SQL語句,因此SessionFactory不需要進行內置緩存與映射文件的同步。SessionFactory的外置緩存是一個可配置的插件。在默認情況下,SessionFactory不會啟用這個插件。外置緩存的數據是數據庫數據的拷貝,外置緩存的介質可以是內存或者硬盤。SessionFactory的外置緩存也被稱為Hibernate的第二級緩存。
Hibernate的這兩級緩存都位于持久化層,存放的都是數據庫數據的拷貝,那么它們之間的區別是什么呢?為了理解二者的區別,需要深入理解持久化層的緩存的兩個特性:緩存的范圍和緩存的并發訪問策略。
持久化層的緩存的范圍
緩存的范圍決定了緩存的生命周期以及可以被誰訪問。緩存的范圍分為三類。
1 事務范圍:緩存只能被當前事務訪問。緩存的生命周期依賴于事務的生命周期,當事務結束時,緩存也就結束生命周期。在此范圍下,緩存的介質是內存。事務可以是數據庫事務或者應用事務,每個事務都有獨自的緩存,緩存內的數據通常采用相互關聯的的對象形式。
2 進程范圍:緩存被進程內的所有事務共享。這些事務有可能是并發訪問緩存,因此必須對緩存采取必要的事務隔離機制。緩存的生命周期依賴于進程的生命周期,進程結束時,緩存也就結束了生命周期。進程范圍的緩存可能會存放大量的數據,所以存放的介質可以是內存或硬盤。緩存內的數據既可以是相互關聯的對象形式也可以是對象的松散數據形式。松散的對象數據形式有點類似于對象的序列化數據,但是對象分解為松散的算法比對象序列化的算法要求更快。
3 集群范圍:在集群環境中,緩存被一個機器或者多個機器的進程共享。緩存中的數據被復制到集群環境中的每個進程節點,進程間通過遠程通信來保證緩存中的數據的一致性,緩存中的數據通常采用對象的松散數據形式。
對大多數應用來說,應該慎重地考慮是否需要使用集群范圍的緩存,因為訪問的速度不一定會比直接訪問數據庫數據的速度快多少。
持久化層可以提供多種范圍的緩存。如果在事務范圍的緩存中沒有查到相應的數據,還可以到進程范圍或集群范圍的緩存內查詢,如果還是沒有查到,那么只有到數據庫中查詢。事務范圍的緩存是持久化層的第一級緩存,通常它是必需的;進程范圍或集群范圍的緩存是持久化層的第二級緩存,通常是可選的。
持久化層的緩存的并發訪問策略
當多個并發的事務同時訪問持久化層的緩存的相同數據時,會引起并發問題,必須采用必要的事務隔離措施。
在進程范圍或集群范圍的緩存,即第二級緩存,會出現并發問題。因此可以設定以下四種類型的并發訪問策略,每一種策略對應一種事務隔離級別。
事務型:僅僅在受管理環境中適用。它提供了Repeatable Read事務隔離級別。對于經常被讀但很少修改的數據,可以采用這種隔離類型,因為它可以防止臟讀和不可重復讀這類的并發問題。
讀寫型:提供了Read Committed事務隔離級別。僅僅在非集群的環境中適用。對于經常被讀但很少修改的數據,可以采用這種隔離類型,因為它可以防止臟讀這類的并發問題。
非嚴格讀寫型:不保證緩存與數據庫中數據的一致性。如果存在兩個事務同時訪問緩存中相同數據的可能,必須為該數據配置一個很短的數據過期時間,從而盡量避免臟讀。對于極少被修改,并且允許偶爾臟讀的數據,可以采用這種并發訪問策略。
只讀型:對于從來不會修改的數據,如參考數據,可以使用這種并發訪問策略。
事務型并發訪問策略是事務隔離級別最高,只讀型的隔離級別最低。事務隔離級別越高,并發性能就越低。
posted on 2009-04-11 10:18
lanxin1020 閱讀(123)
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