优化hibernate性能
Posted by chenyue on 11月 4th, 2009优化hibernate性能的几点建议 收藏
1、针对oracle数据库而言，Fetch Size 是设定JDBC的Statement读取数据的时候每次从数据库中取出的记录条数，一般设置为30、50、100。Oracle数据库的JDBC驱动默认的Fetch Size=15，设置Fetch Size设置为：30、50，性能会有明显提升，如果继续增大，超出100，性能提升不明显，反而会消耗内存。
即在hibernate配制文件中进行配制：
| 1 ＜property name=”hibernateProperties”＞ 2 ＜props＞ 3 ＜prop key=”hibernate.dialect”＞org.hibernate.dialect.Oracle9Dialect＜/prop＞ 4 ＜prop key=”hibernate.show_sql”＞false＜/prop＞ 5 ＜!– Create/update the database tables automatically when the JVM starts up 6 ＜prop key=”hibernate.hbm2ddl.auto”＞update＜/prop＞ –＞ 7 ＜!– Turn batching off for better error messages under PostgreSQL 8 ＜prop key=”hibernate.jdbc.batch_size”＞100＜/prop＞ –＞ 9 ＜prop key=”hibernate.jdbc.batch_size”＞50＜/prop＞ 10 ＜/props＞ 11 ＜/property＞Fetch Size设的越大，读数据库的次数越少，速度越快；Fetch Size越小，读数据库的次数越多，速度越慢。 |
2、如果是超大的系统，建议生成htm文件。加快页面提升速度。
3、不要把所有的责任推在hibernate上，对代码进行重构，减少对数据库的操作，尽量避免在数据库查询时使用in操作，以及避免递归查询操作，代码质量、系统设计的合理性决定系统性能的高低。
4、 对大数据量查询时，慎用list()或者iterator()返回查询结果，
（1）. 使用List()返回结果时，Hibernate会所有查询结果初始化为持久化对象，结果集较大时，会占用很多的处理时间。
（2）. 而使用iterator()返回结果时，在每次调用iterator.next()返回对象并使用对象时，Hibernate才调用查询将对应的对象初始 化，对于大数据量时，每调用一次查询都会花费较多的时间。当结果集较大，但是含有较大量相同的数据，或者结果集不是全部都会使用时，使用 iterator()才有优势。
5、在一对多、多对一的关系中，使用延迟加载机制，会使不少的对象在使用时方会初始化，这样可使得节省内存空间以及减少数据库的负荷，而且若PO中的集合没有被使用时，就可减少互数据库的交互从而减少处理时间。
6、对含有关联的PO（持久化对象）时，若default-cascade=”all”或者 “save-update”，新增PO时，请注意对PO中的集合的赋值操作，因为有可能使得多执行一次update操作。
7、 对于大数据量新增、修改、删除操作或者是对大数据量的查询，与数据库的交互次数是决定处理时间的最重要因素，减少交互的次数是提升效率的最好途径，所以在 开发过程中，请将show_sql设置为true，深入了解Hibernate的处理过程，尝试不同的方式，可以使得效率提升。尽可能对每个页面的显示， 对数据库的操作减少到100—-150条以内。越少越好。
Hibernate 处理大数据量的方案 收藏
大家知道，Hibernate 有 一级 cache (Session 级) 和二级 cache (需另外配置，如 ehcache),
以下代码，Hibernate 在处理到大约50000条记录时，就会抛出 OutOfMemoryException, 这是因为，Hibernate 把所有新建的 MiniMessage 对象都放在了 Session 级的缓存中了。
Session session = null;
Transaction tx = null;
try {
session = HibernateUtil.getSessionFactory().openSession();
tx = session.beginTransaction();
for(int i=0; i<300000; i++ ) {
System.out.println(i + ".................");
MiniMessage message = new MiniMessage("Hello World" + i);
session.save(message);
}
tx.commit();
} catch (HibernateException he) {
tx.rollback();
throw he;
} finally {
session.close();
}
解决办法：
使用”批处理”(Batch process)
Session session = null;
try {
session = HibernateUtil.getSessionFactory().getCurrentSession();
Transaction tx = session.beginTransaction();
for(int i=0; i<200000; i++ ) {
log.debug(i + ".................");
MiniMessage message = new MiniMessage("Hello World" + (i+1));
session.save(message);
if ( i % 100 == 0 ) {
//100, same as the JDBC batch size set in xml file:
// <property name="hibernate.jdbc.batch_size">100</property>
//flush a batch of inserts and release memory:
log.debug("fulsh at : " + i + ".................");
session.flush();
session.clear();
}
}
session.getTransaction().commit();
} catch (HibernateException he) {
session.getTransaction().rollback();
throw he;
}
在这种情况下，需要在hibernate.cfg.xml 配置几个参数来达到更好的效果：
1. 配置批处理的大小
<property name="hibernate.jdbc.batch_size">100</property>
2. 放弃二级缓存：
<!-- Disable the second-level cache because the batch process is one-off process. --> <property name="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.NoCacheProvider</property> <property name="hibernate.cache.use_second_level_cache">false</property> <property name="hibernate.cache.use_query_cache">false</property> <property name="hibernate.cache.use_minimal_puts">false</property>
这样，Hibernate 会在每 100 个插入后，与数据库同步一次，并将一级缓存中的实体对象清除。
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