本文介绍了“什么是Hibernate L1缓存”的知识。很多人在实际案例的操作中会遇到这样的困难。接下来,让边肖带领大家学习如何应对这些情况!希望大家认真阅读,学点东西!
在研究Hibernate的时候,我们都知道由于一级Hibernate缓存的生命周期和session的生命周期是一样的,所以也可以理解为一级Hibernate缓存就是Session缓存。
1.查询时,有几种查询方法支持一级Hibernate缓存,分别是load()、get()和iterate()。需要注意的是,在查询实体对象时,iterate方法只支持一级缓存。如果迭代用于查询对象中的相关属性,则查询时不支持一级缓存。
1、load()方法。
示例:
学生=(学生)会话.负载(学生.班级,1);system . out . println(s . getname());system . out . println('-');s=(学生)会话.负载(学生.类,1);system . out . println(s . getname());将只发出一条sql语句。虽然这里使用了两次load方法,但是id为1的记录会被load方法加载****次,并且在第三行只会发出一条sql语句和相应的数据,这样数据就会放在一级缓存中,在第四行使用load后会从一级缓存中提取出来。
2、get()方法。
示例:
学生=(学生)会话. get(学生.类,1);system . out . println(s . getname());system . out . println('-');s=(学生)会话.负载(学生.类,1);system . out . println(s . getname());就像1中的加载一样,只发出一条sql语句。
3、iterate()方法查询实体对象
示例:
学生学习=(学生)会话。创建查询(' fromStudentswheres.id=1 ')。迭代()。next();system . out . println(' student . name=' student . getname());//将发出查询id的sql,但不会发出查询实体对象的sql。
,因为iterate使用缓存 student = (Student)session.createQuery("from Student s where s.id=1").iterate().next(); System.out.println("student.name=" + student.getName());
总共发出3条sql语句,1、2行发出两条语句,1条是查询实体对象的sql,另一条是查询实体对象的name属性,由于使用一级缓存,之前1、2行查询的实体存放在一级缓存里面,所以5、6行利用一级缓存里面的数据只发出一条查询id的sql。
4、iterate()方法查询实体对象属性(不支持一级缓存)
例子:
String name = (String)session.createQuery("select s.name from Student s where s.id=1").iterate().next(); System.out.println("student.name=" + name); //iterate查询普通属性,一级缓存不会缓存,所以发出sql //一级缓存是缓存实体对象的 name = (String)session.createQuery("select s.name from Student s where s.id=1").iterate().next(); System.out.println("student.name=" + name);
由于iterate()方法查询实体对象属性,一级缓存不会产生作用,所以发出两条sql语句。
二、一级缓存是存在的,所以要更加合理的管理好,提高程序的效率,通常都是通过clear(),evict()方法来清除缓存,当不需要使用一级缓存或者是更加高效率使用一级缓存。
如果在一次性更新或者加入数量量比较大的情况下,更加要管理好一级缓存。
例子:
for(int i=0;i<10000;i++) { Student s = new Student(); s.setName("s"+i); session.save(s); if(i%20==0) { session.flush(); session.clear(); } }
在数据量比较大的情况下管理一级缓存的做法,一般都是设定一定数量的记录给更新或者保存等操作之后,避免一次性大量的实体数据入库导致内存溢出,所以才去先是用第8行的flush和第9行的clear方法来实现比较好的缓存管理。
在数据量特别大的时候,可以使用jdbc来实现,因为hibernate不太适合于数据量特别大的场合使用,如果连jdbc都满足不了数据量的效率要求,只好利用相关的数据库机制来实现。
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