只要是調(diào)用hibernate API執(zhí)行數(shù)據(jù)庫相關(guān)的工作。hibernate都會為你自動保證 緩存數(shù)據(jù)的有效性?。?/div>
但是，如果你使用了JDBC繞過hibernate直接執(zhí)行對數(shù)據(jù)庫的操作。此時，Hibernate不會/也不可能自行感知到數(shù)據(jù)庫被進行的變化改動，也就不能再保證緩存中數(shù)據(jù)的有效性?。?/div>
這也是所有的ORM產(chǎn)品共同具有的問題。幸運的是，Hibernate為我們暴露了Cache的清除方法，這給我們提供了一個手動保證數(shù)據(jù)有效性的機會??！
一級緩存，二級緩存都有相應(yīng)的清除方法。
其中二級緩存提供的清除方法為：
按對象class清空緩存
按對象class和對象的主鍵id清空緩存
清空對象的集合中的緩存數(shù)據(jù)等。
1.3.2. 適合使用的情況
并非所有的情況都適合于使用二級緩存，需要根據(jù)具體情況來決定。同時可以針對某一個持久化對象配置其具體的緩存策略。
適合于使用二級緩存的情況：
1、數(shù)據(jù)不會被第三方修改；
一般情況下，會被hibernate以外修改的數(shù)據(jù)最好不要配置二級緩存，以免引起不一致的數(shù)據(jù)。但是如果此數(shù)據(jù)因為性能的原因需要被緩存，同時又有可能被第3方比如SQL修改，也可以為其配置二級緩存。只是此時需要在sql執(zhí)行修改后手動調(diào)用cache的清除方法。以保證數(shù)據(jù)的一致性
2、數(shù)據(jù)大小在可接收范圍之內(nèi)；
如果數(shù)據(jù)表數(shù)據(jù)量特別巨大，此時不適合于二級緩存。原因是緩存的數(shù)據(jù)量過大可能會引起內(nèi)存資源緊張，反而降低性能。
如果數(shù)據(jù)表數(shù)據(jù)量特別巨大，但是經(jīng)常使用的往往只是較新的那部分數(shù)據(jù)。此時，也可為其配置二級緩存。但是必須單獨配置其持久化類的緩存策略，比如最大緩存數(shù)、緩存過期時間等，將這些參數(shù)降低至一個合理的范圍（太高會引起內(nèi)存資源緊張，太低了緩存的意義不大）。
3、數(shù)據(jù)更新頻率低；
對于數(shù)據(jù)更新頻率過高的數(shù)據(jù)，頻繁同步緩存中數(shù)據(jù)的代價可能和 查詢緩存中的數(shù)據(jù)從中獲得的好處相當(dāng)，壞處益處相抵消。此時緩存的意義也不大。
4、非關(guān)鍵數(shù)據(jù)（不是財務(wù)數(shù)據(jù)等）
財務(wù)數(shù)據(jù)等是非常重要的數(shù)據(jù)，絕對不允許出現(xiàn)或使用無效的數(shù)據(jù)，所以此時為了安全起見最好不要使用二級緩存。
因為此時 “正確性”的重要性遠遠大于 “高性能”的重要性。
2. 目前系統(tǒng)中使用hibernate緩存的建議
1.4. 目前情況
一般系統(tǒng)中有三種情況會繞開hibernate執(zhí)行數(shù)據(jù)庫操作：
1、多個應(yīng)用系統(tǒng)同時訪問一個數(shù)據(jù)庫
此種情況使用hibernate二級緩存會不可避免的造成數(shù)據(jù)不一致的問題，
此時要進行詳細的設(shè)計。比如在設(shè)計上避免對同一數(shù)據(jù)表的同時的寫入操作，
使用數(shù)據(jù)庫各種級別的鎖定機制等。
2、動態(tài)表相關(guān)
所謂“動態(tài)表”是指在系統(tǒng)運行時根據(jù)用戶的操作系統(tǒng)自動建立的數(shù)據(jù)表。
比如“自定義表單”等屬于用戶自定義擴展開發(fā)性質(zhì)的功能模塊，因為此時數(shù)據(jù)表是運行時建立的，所以不能進行hibernate的映射。因此對它的操作只能是繞開hibernate的直接數(shù)據(jù)庫JDBC操作。
如果此時動態(tài)表中的數(shù)據(jù)沒有設(shè)計緩存，就不存在數(shù)據(jù)不一致的問題。
如果此時自行設(shè)計了緩存機制，則調(diào)用自己的緩存同步方法即可。
3、使用sql對hibernate持久化對象表進行批量刪除時
此時執(zhí)行批量刪除后，緩存中會存在已被刪除的數(shù)據(jù)。
分析：
當(dāng)執(zhí)行了第3條（sql批量刪除）后，后續(xù)的查詢只可能是以下三種方式：
a. session.find（）方法：
根據(jù)前面的總結(jié)，find方法不會查詢二級緩存的數(shù)據(jù)，而是直接查詢數(shù)據(jù)庫。
所以不存在數(shù)據(jù)有效性的問題。
b. 調(diào)用iterate方法執(zhí)行條件查詢時：
根據(jù)iterate查詢方法的執(zhí)行方式，其每次都會到數(shù)據(jù)庫中查詢滿足條件的id值，然后再根據(jù)此id 到緩存中獲取數(shù)據(jù)，當(dāng)緩存中沒有此id的數(shù)據(jù)才會執(zhí)行數(shù)據(jù)庫查詢；
如果此記錄已被sql直接刪除，則iterate在執(zhí)行id查詢時不會將此id查詢出來。所以，即便緩存中有此條記錄也不會被客戶獲得，也就不存在不一致的情況。（此情況經(jīng)過測試驗證）
c. 用get或load方法按id執(zhí)行查詢：
客觀上此時會查詢得到已過期的數(shù)據(jù)。但是又因為系統(tǒng)中執(zhí)行sql批量刪除一般是
針對中間關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)表，對于中間關(guān)聯(lián)表的查詢一般都是采用條件查詢 ,按id來查詢某一條關(guān)聯(lián)關(guān)系的幾率很低,所以此問題也不存在!
如果某個值對象確實需要按id查詢一條關(guān)聯(lián)關(guān)系,同時又因為數(shù)據(jù)量大使用 了sql執(zhí)行批量刪除。當(dāng)滿足此兩個條件時,為了保證按id 的查詢得到正確的結(jié)果,可以使用手動清楚二級緩存中此對象的數(shù)據(jù)的方法!!
(此種情況出現(xiàn)的可能性較小)
1.5. 建議
1、建議不要使用sql直接執(zhí)行數(shù)據(jù)持久化對象的數(shù)據(jù)的更新，但是可以執(zhí)行 批量刪除。（系統(tǒng)中需要批量更新的地方也較少）
2、如果必須使用sql執(zhí)行數(shù)據(jù)的更新，必須清空此對象的緩存數(shù)據(jù)。調(diào)用
SessionFactory.evict(class)
SessionFactory.evict(class,id)等方法。
3、在批量刪除數(shù)據(jù)量不大的時候可以直接采用hibernate的批量刪除，這樣就不存在繞開hibernate執(zhí)行sql產(chǎn)生的緩存數(shù)據(jù)一致性的問題。
4、不推薦采用hibernate的批量刪除方法來刪除大批量的記錄數(shù)據(jù)。
原因是hibernate的批量刪除會執(zhí)行1條查詢語句外加 滿足條件的n條刪除語句。而不是一次執(zhí)行一條條件刪除語句?。?/div>
當(dāng)待刪除的數(shù)據(jù)很多時會有很大的性能瓶頸?。?！如果批量刪除數(shù)據(jù)量較大,比如超過50條,可以采用JDBC直接刪除。這樣作的好處是只執(zhí)行一條sql刪除語句,性能會有很大的改善。同時，緩存數(shù)據(jù)同步的問題,可以采用 hibernate清除二級緩存中的相關(guān)數(shù)據(jù)的方法。
調(diào)用 SessionFactory.evict(class) ；SessionFactory.evict(class,id)等方法。
所以說，對于一般的應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)而言（不涉及到集群，分布式數(shù)據(jù)同步問題等），因為只在中間關(guān)聯(lián)表執(zhí)行批量刪除時調(diào)用了sql執(zhí)行，同時中間關(guān)聯(lián)表一般是執(zhí)行條件查詢不太可能執(zhí)行按id查詢。所以，此時可以直接執(zhí)行sql刪除，甚至不需要調(diào)用緩存的清除方法。這樣做不會導(dǎo)致以后配置了二級緩存引起數(shù)據(jù)有效性的問題。
退一步說，即使以后真的調(diào)用了按id查詢中間表對象的方法，也可以通過調(diào)用清除緩存的方法來解決。
4、具體的配置方法
根據(jù)我了解的很多hibernate的使用者在調(diào)用其相應(yīng)方法時都迷信的相信“hibernate會自行為我們處理性能的問題”，或者“hibernate 會自動為我們的所有操作調(diào)用緩存”,實際的情況是hibernate雖然為我們提供了很好的緩存機制和擴展緩存框架的支持，但是必須經(jīng)過正確的調(diào)用其才有可能發(fā)揮作用?。∷栽斐珊芏嗍褂胔ibernate的系統(tǒng)的性能問題，實際上并不是hibernate不行或者不好，而是因為使用者沒有正確的了解其使用方法造成的。相反，如果配置得當(dāng)hibernate的性能表現(xiàn)會讓你有相當(dāng)“驚喜的”發(fā)現(xiàn)。下面我講解具體的配置方法.
ibernate提供了二級緩存的接口：
net.sf.hibernate.cache.Provider,
同時提供了一個默認的 實現(xiàn)net.sf.hibernate.cache.HashtableCacheProvider，
也可以配置 其他的實現(xiàn) 比如ehcache,jbosscache等。
具體的配置位置位于hibernate.cfg.xml文件中
<property name="hibernate.cache.use_query_cache">true</property>
<property name="hibernate.cache.provider_class">net.sf.hibernate.cache.HashtableCacheProvider</property>
很多的hibernate使用者在 配置到 這一步 就以為 完事了，
注意：其實光這樣配，根本就沒有使用hibernate的二級緩存。同時因為他們在使用hibernate時大多時候是馬上關(guān)閉session，所以，一級緩存也沒有起到任何作用。結(jié)果就是沒有使用任何緩存，所有的hibernate操作都是直接操作的數(shù)據(jù)庫??！性能可以想見。
正確的辦法是除了以上的配置外還應(yīng)該配置每一個vo對象的具體緩存策略，在影射文件中配置。例如：
<hibernate-mapping>
<class name="com.sobey.sbm.model.entitySystem.vo.DataTypeVO" table="dcm_datatype">
<cache usage="read-write"/>
<id name="id" column="TYPEID" type="java.lang.Long">
<generator class="sequence"/>
</id>
<property name="name" column="NAME" type="java.lang.String"/>
<property name="dbType" column="DBTYPE" type="java.lang.String"/>
</class>
</hibernate-mapping>
關(guān)鍵就是這個<cache usage="read-write"/>，其有幾個選擇
read-only,read-write,transactional,等
然后在執(zhí)行查詢時 注意了 ，如果是條件查詢，或者返回所有結(jié)果的查詢，此時session.find()方法 不會獲取緩存中的數(shù)據(jù)。只有調(diào)用query.iterate()方法時才會調(diào)緩存的數(shù)據(jù)。
同時 get 和 load方法 是都會查詢緩存中的數(shù)據(jù) .
對于不同的緩存框架具體的配置方法會有不同，但是大體是以上的配置
（另外，對于支持事務(wù)型，以及支持集群的環(huán)境的配置我會爭取在后續(xù)的文章中中 發(fā)表出來）
3.總結(jié)
總之是根據(jù)不同的業(yè)務(wù)情況和項目情況對hibernate進行有效的配置和正確的使用，揚長避短。不存在適合于任何情況的一個“萬能”的方案。
