初用HIBERNATE的人也許都遇到過(guò)性能問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)同一功能，用HIBERNATE與用JDBC性能相差十幾倍很正常，如果不及早調(diào)整，很可能影響整個(gè)項(xiàng)目的進(jìn)度。

　　大體上，對(duì)于HIBERNATE性能調(diào)優(yōu)的主要考慮點(diǎn)如下:

　　? 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)調(diào)整

　　? HQL優(yōu)化

　　? API的正確使用(如根據(jù)不同的業(yè)務(wù)類(lèi)型選用不同的集合及查詢(xún)API)

　　? 主配置參數(shù)(日志，查詢(xún)緩存，fetch_size, batch_size等)

　　? 映射文件優(yōu)化(ID生成策略，二級(jí)緩存，延遲加載，關(guān)聯(lián)優(yōu)化)

　　? 一級(jí)緩存的管理

　　? 針對(duì)二級(jí)緩存，還有許多特有的策略

　　? 事務(wù)控制策略。

　　1、 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

　　a) 降低關(guān)聯(lián)的復(fù)雜性

　　b) 盡量不使用聯(lián)合主鍵

　　c) ID的生成機(jī)制，不同的數(shù)據(jù)庫(kù)所提供的機(jī)制并不完全一樣

　　d) 適當(dāng)?shù)娜哂鄶?shù)據(jù)，不過(guò)分追求高范式

　　2、 HQL優(yōu)化

　　HQL如果拋開(kāi)它同HIBERNATE本身一些緩存機(jī)制的關(guān)聯(lián)，HQL的優(yōu)化技巧同普通的SQL優(yōu)化技巧一樣，可以很容易在網(wǎng)上找到一些經(jīng)驗(yàn)之談。

　　3、 主配置

　　a) 查詢(xún)緩存，同下面講的緩存不太一樣，它是針對(duì)HQL語(yǔ)句的緩存，即完全一樣的語(yǔ)句再次執(zhí)行時(shí)可以利用緩存數(shù)據(jù)。但是，查詢(xún)緩存在一個(gè)交易系統(tǒng)(數(shù)據(jù)變更頻繁，查詢(xún)條件相同的機(jī)率并不大)中可能會(huì)起反作用:它會(huì)白白耗費(fèi)大量的系統(tǒng)資源但卻難以派上用場(chǎng)。

　　b) fetch_size，同JDBC的相關(guān)參數(shù)作用類(lèi)似，參數(shù)并不是越大越好，而應(yīng)根據(jù)業(yè)務(wù)特征去設(shè)置

　　c) batch_size同上。

　　d) 生產(chǎn)系統(tǒng)中，切記要關(guān)掉SQL語(yǔ)句打印。

　　4、 緩存

　　a) 數(shù)據(jù)庫(kù)級(jí)緩存:這級(jí)緩存是最高效和安全的，但不同的數(shù)據(jù)庫(kù)可管理的層次并不一樣，比如，在ORACLE中，可以在建表時(shí)指定將整個(gè)表置于緩存當(dāng)中。

　　b) SESSION緩存:在一個(gè)HIBERNATE SESSION有效，這級(jí)緩存的可干預(yù)性不強(qiáng)，大多于HIBERNATE自動(dòng)管理，但它提供清除緩存的方法，這在大批量增加/更新操作是有效的。比如，同時(shí)增加十萬(wàn)條記錄，按常規(guī)方式進(jìn)行，很可能會(huì)發(fā)現(xiàn)OutofMemeroy的異常，這時(shí)可能需要手動(dòng)清除這一級(jí)緩存:Session.evict以及Session.clear

　　c) 應(yīng)用緩存:在一個(gè)SESSIONFACTORY中有效，因此也是優(yōu)化的重中之重，因此，各類(lèi)策略也考慮的較多，在將數(shù)據(jù)放入這一級(jí)緩存之前，需要考慮一些前提條件:

　　i. 數(shù)據(jù)不會(huì)被第三方修改(比如，是否有另一個(gè)應(yīng)用也在修改這些數(shù)據(jù)?)

　　ii. 數(shù)據(jù)不會(huì)太大

　　iii. 數(shù)據(jù)不會(huì)頻繁更新(否則使用CACHE可能適得其反)

　　iv. 數(shù)據(jù)會(huì)被頻繁查詢(xún)

　　v. 數(shù)據(jù)不是關(guān)鍵數(shù)據(jù)(如涉及錢(qián)，安全等方面的問(wèn)題)。

　　緩存有幾種形式，可以在映射文件中配置:read-only(只讀，適用于很少變更的靜態(tài)數(shù)據(jù)/歷史數(shù)據(jù))，nonstrict-read-write，read-write(比較普遍的形式，效率一般)，transactional(JTA中，且支持的緩存產(chǎn)品較少)

　　d) 分布式緩存:同c)的配置一樣，只是緩存產(chǎn)品的選用不同，在目前的HIBERNATE中可供選擇的不多，oscache, jboss cache，目前的大多數(shù)項(xiàng)目，對(duì)它們的用于集群的使用(特別是關(guān)鍵交易系統(tǒng))都持保守態(tài)度。在集群環(huán)境中，只利用數(shù)據(jù)庫(kù)級(jí)的緩存是最安全的。

　　5、 延遲加載

　　a) 實(shí)體延遲加載:通過(guò)使用動(dòng)態(tài)代理實(shí)現(xiàn)

　　b) 集合延遲加載:通過(guò)實(shí)現(xiàn)自有的SET/LIST，HIBERNATE提供了這方面的支持

　　c) 屬性延遲加載:

　　6、 方法選用

　　a) 完成同樣一件事，HIBERNATE提供了可供選擇的一些方式，但具體使用什么方式，可能用性能/代碼都會(huì)有影響。顯示，一次返回十萬(wàn)條記錄(List/Set/Bag/Map等)進(jìn)行處理，很可能導(dǎo)致內(nèi)存不夠的問(wèn)題，而如果用基于游標(biāo)(ScrollableResults)或Iterator的結(jié)果集，則不存在這樣的問(wèn)題。

　　b) Session的load/get方法，前者會(huì)使用二級(jí)緩存，而后者則不使用。

　　c) Query和list/iterator，如果去仔細(xì)研究一下它們，你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)很多有意思的情況，二者主要區(qū)別(如果使用了Spring，在HibernateTemplate中對(duì)應(yīng)find,iterator方法):

　　i. list只能利用查詢(xún)緩存(但在交易系統(tǒng)中查詢(xún)緩存作用不大)，無(wú)法利用二級(jí)緩存中的單個(gè)實(shí)體，但list查出的對(duì)象會(huì)寫(xiě)入二級(jí)緩存，但它一般只生成較少的執(zhí)行SQL語(yǔ)句，很多情況就是一條(無(wú)關(guān)聯(lián))。

　　ii. iterator則可以利用二級(jí)緩存，對(duì)于一條查詢(xún)語(yǔ)句，它會(huì)先從數(shù)據(jù)庫(kù)中找出所有符合條件的記錄的ID，再通過(guò)ID去緩存找，對(duì)于緩存中沒(méi)有的記錄，再構(gòu)造語(yǔ)句從數(shù)據(jù)庫(kù)中查出，因此很容易知道，如果緩存中沒(méi)有任何符合條件的記錄，使用iterator會(huì)產(chǎn)生N+1條SQL語(yǔ)句(N為符合條件的記錄數(shù))

　　iii. 通過(guò)iterator，配合緩存管理API，在海量數(shù)據(jù)查詢(xún)中可以很好的解決內(nèi)存問(wèn)題，如:

　　while(it.hasNext()){

　　YouObject object = (YouObject)it.next();

　　session.evict(youObject);

　　sessionFactory.evice(YouObject.class, youObject.getId());

　　}

　　如果用list方法，很可能就出OutofMemory錯(cuò)誤了。

　　iv. 通過(guò)上面的說(shuō)明，我想你應(yīng)該知道如何去使用這兩個(gè)方法了。

　　7、 集合的選用

　　在HIBERNATE 3.1文檔的“19.5. Understanding Collection performance”中有詳細(xì)的說(shuō)明。

　　8、 事務(wù)控制

　　事務(wù)方面對(duì)性能有影響的主要包括:事務(wù)方式的選用，事務(wù)隔離級(jí)別以及鎖的選用

　　a) 事務(wù)方式選用:如果不涉及多個(gè)事務(wù)管理器事務(wù)的話(huà)，不需要使用JTA，只有JDBC的事務(wù)控制就可以。

　　b) 事務(wù)隔離級(jí)別:參見(jiàn)標(biāo)準(zhǔn)的SQL事務(wù)隔離級(jí)別

　　c) 鎖的選用:悲觀(guān)鎖(一般由具體的事務(wù)管理器實(shí)現(xiàn))，對(duì)于長(zhǎng)事務(wù)效率低，但安全。樂(lè)觀(guān)鎖(一般在應(yīng)用級(jí)別實(shí)現(xiàn))，如在HIBERNATE中可以定義VERSION字段，顯然，如果有多個(gè)應(yīng)用操作數(shù)據(jù)，且這些應(yīng)用不是用同一種樂(lè)觀(guān)鎖機(jī)制，則樂(lè)觀(guān)鎖會(huì)失效。因此，針對(duì)不同的數(shù)據(jù)應(yīng)有不同的策略，同前面許多情況一樣，很多時(shí)候我們是在效率與安全/準(zhǔn)確性上找一個(gè)平衡點(diǎn)，無(wú)論如何，優(yōu)化都不是一個(gè)純技術(shù)的問(wèn)題，你應(yīng)該對(duì)你的應(yīng)用和業(yè)務(wù)特征有足夠的了解。

　　9、 批量操作

　　即使是使用JDBC，在進(jìn)行大批數(shù)據(jù)更新時(shí)，BATCH與不使用BATCH有效率上也有很大的差別。我們可以通過(guò)設(shè)置batch_size來(lái)讓其支持批量操作。

　　舉個(gè)例子，要批量刪除某表中的對(duì)象，如“delete Account”，打出來(lái)的語(yǔ)句，會(huì)發(fā)現(xiàn)HIBERNATE找出了所有ACCOUNT的ID，再進(jìn)行刪除，這主要是為了維護(hù)二級(jí)緩存，這樣效率肯定高不了，在后續(xù)的版本中增加了bulk delete/update，但這也無(wú)法解決緩存的維護(hù)問(wèn)題。也就是說(shuō)，由于有了二級(jí)緩存的維護(hù)問(wèn)題，HIBERNATE的批量操作效率并不盡如人意!

　　從前面許多要點(diǎn)可以看出，很多時(shí)候我們是在效率與安全/準(zhǔn)確性上找一個(gè)平衡點(diǎn)，無(wú)論如何，優(yōu)化都不是一個(gè)純技術(shù)的問(wèn)題，你應(yīng)該對(duì)你的應(yīng)用和業(yè)務(wù)特征有足夠的了解，一般的，優(yōu)化方案應(yīng)在架構(gòu)設(shè)計(jì)期就基本確定，否則可能導(dǎo)致沒(méi)必要的返工，致使項(xiàng)目延期，而作為架構(gòu)師和項(xiàng)目經(jīng)理，還要面對(duì)開(kāi)發(fā)人員可能的抱怨，必竟，我們對(duì)用戶(hù)需求更改的控制力不大，但技術(shù)/架構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)是應(yīng)該在初期意識(shí)到并制定好相關(guān)的對(duì)策。

　　還有一點(diǎn)要注意，應(yīng)用層的緩存只是錦上添花，永遠(yuǎn)不要把它當(dāng)救命稻草，應(yīng)用的根基(數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)，算法，高效的操作語(yǔ)句，恰當(dāng)API的選擇等)才是最重要的。