hibernatesession缓存

⑴ hibernate session缓存疑问

我现在也在看这本书，"对象关联在session上"和"对象保存在session缓存中"是一个概念。
在session中delete(a)时，如果a是持久化对象（已经在session的缓存中），session就执行delete语句，删除数据库中对应的记录。
如果a是游离对象，先使游离对象a和session关联（其实就是加载到session的缓存中），使它变成一个持久化对象，然后在执行delete语句。
session的增删改操作是面向对象的，你仔细研究研究 第7章 操纵持久化对象 看看session是怎么把临时对象和游离对象关联到session缓存中的；
怎么把持久化对象转变为游离对象或临时对象的！

⑵ Hibernate中Session什么意思

Hibernate中Session 是Hibernate中的缓存对象 用此session操作数据库后会缓存返回的结果在session里面 当你再次操作数据库的时候 如果session缓存里面有相应的值 则不用去与数据库交互直接返回结果

servlet 中的Session 也是缓存 其缓存你与服务器对话时候的一些信息

总之所有的session基本都是起缓存作用的 就是把一些信息缓存在内存中 方便存取值

但是不同的session是不能相互直接赋值的 因为是两个不同的概念 只是名字一样

名字一样也是为了帮助程序员理解 学了servlet的session 后再遇到session也就应该是缓存作用的
不知道我的回答你满意不

⑶ hibernate session和cookie的区别

Session.load/get方法均可以根据指定的实体类和id从数据库读取记录，并返回与之对应的实体对象。
其区别在于：

如果未能发现符合条件的记录，get方法返回null，而load方法会抛出一个ObjectNotFoundException。

Load方法可返回实体的代理类实例，而get方法永远直接返回实体类。

load方法可以充分利用内部缓存和二级缓存中的现有数据，而get方法则仅仅在内部缓存中进行数据查找，如没有发现对应数据，将越过二级缓存，直接调用sql完成数据读取。

Session在加载实体对象时，将经过的过程：

首先，Hibernate中维持了两级缓存。第一级缓存由Session实例维护，其中保持了Session当前所有关联实体的数据，也称为内部缓存。而第二级缓存则存在于SessionFactory层次，由当前所有由本SessionFactory构造的Session实例共享。出于性能考虑，避免无谓的数据库访问，Session在调用数据库查询功能之前，会先在缓存中进行查询。首先在第一级缓存中，通过实体类型和id进行查找，如果第一级缓存查找命中，且数据状态合法，则直接返回。

之后，Session会在当前“NonExists（把无效的条件写成一个黑名单，既然无效，那么也没必要再查下去）”记录中进行查找，如果“NonExists”记录中存在同样的查询条件，则返回null。“NonExists”记录了当前Session实例在之前所有查询操作中，未能查询到有效数据的查询条件（相当于一个查询黑名单列表）。如此一来，如果Session中一个无效的查询条件重复出现，即可迅速作出判断，从而获得最佳的性能表现。

对于load方法而言，如果内部缓存中未发现有效数据，则查询第二级缓存，如果第二级缓存命中，则返回。

如在缓存中未发现有效数据，则发起数据库查询操作（Select SQL），如经过查询未发现对应记录，则将此次查询的信息在“NonExists”中加以记录，并返回null。

根据映射配置和Select SQL得到的ResultSet，创建对应的数据对象。

将其数据对象纳入当前Session实体管理容器（一级缓存）。

执行Interceptor.onLoad方法（如果有对应的Interceptor）。

将数据对象纳入二级缓存。

如果数据对象实现了LifeCycle接口，则调用数据对象的onLoad方法。

返回数据对象。

/** *//**
* load()方法的执行顺序如下：
* a)：首先通过id在session缓存中查找对象，如果存在此id的对象，直接将其返回
* b)：在二级缓存中查找，找到后将 其返回。
* c)：如果在session缓存和二级缓存中都找不到此对象，则从数据库中加载有此ID的对象
* 因此load()方法并不总是导致SQL语句，只有缓存中无此数据时，才向数据库发送SQL！
*/
/** *//**
* 与get()的区别：
* 1：在立即加载对象（当hibernate在从数据库中取得数据组装好一个对象后
* 会立即再从数据库取得数据此对象所关联的对象）时，如果对象存在，
* load()和get()方法没有区别，都可以取得已初始化的对象;但如果当对
* 象不存在且是立即加载时，使用get()方法则返回null,而使用load()则
* 抛出一个异常。因此使用load()方法时，要确认查询的主键ID一定是存在
* 的，从这一点讲它没有get方便！
* 2：在延迟加载对象(Hibernate从数据库中取得数据组装好一个对象后，
* 不会立即再从数据库取得数据组装此对象所关联的对象，而是等到需要时，
* 都会从数据库取得数据组装此对象关联的对象)时，get()方法仍然使用
* 立即加载的方式发送SQL语句，并得到已初始化的对象，而load()方法则
* 根本不发送SQL语句，它返回一个代理对象，直到这个对象被访问时才被
* 初始化。
*/
get()----不支持LAZY
load()----支持LAZY
转载：
load和get一共是2个区别 先讲第一个 延迟加载
load是true而get是false
意 思就是 load采用的是延迟加载的方式 而get不是，hibernate思想是 既然这个方法支持延迟加载 他就认为这个对象一定在数据库存在，在你 声明 TFaq tfag2=(TFaq)sess.load(TFaq.class, 300); 这句时候，hibernate就干了一件事
1.查询session缓存
2.缓存中没有这个对象 就创建个代理
因为延迟加载需要代理来执行 所以就创建了个代理
ok 到此为止 这句话就干了个这个 并没有去数据库交互查询
当你使用这个对象 比如tfag2.getTfRtitle()或get方法时候
这个时候 hibernate就去查询二级缓存和数据库，数据库没有这条数据 就抛出异常
整个load方法调用结束 load没什么神奇 这就是他干过所有的事情

load方法讲完了 我在讲一下get方法工作原理
因为hibernate规定get方法不能使用延迟加载 所以和load还是不一样的
TFaq tfag2=(TFaq)sess.get(TFaq.class, 300);
在创建这条语句时候 我们看看hibernate干了哪些事
1.get方法首先查询session缓存 (session缓存就是hibernate的一级缓存 这个概念大家应该清楚吧 )
2.get方法如果在session缓存中找到了该id对应的对象，如果刚好该对象前面是被代理过的，如被load方法使用过，或者被其他关联对象延迟加载过，那么返回的还是原先的代理对象，而不是实体类对象。
3.如果该代理对象还没有加载实体数据（就是id以外的其他属性数据），那么它会查询二级缓存或者数据库来加载数据，但是返回的还是代理对象，只不过已经加载了实体数据。
（这个代理实际就是空的对象 并没有去数据库查询得到的 我们叫代理对象，如果 去数据库查询了 返回到了这个对象 我们叫实体对象 就是这个对象真实存在）

我在总结性一句话这2者区别
get方法首先查询session缓存，没有的话查询二级缓存，最后查询数据库；反而load方法创建时首先查询session缓存，没有就创建代理，实际使用数据时才查询二级缓存和数据库

----我测试过：
在使用session.get方法后如果把session关闭的话，也会出现懒加载异常。
那么只有在manytoone标签里配置 lazy="false"时异常才会解决。
也就是说上面转载的第3条不是那么正确：返回该代理对象不错，但是如果该对象没有加载实体数据，那么也会在用到时才会加载，即不会立即查询数据库或者二级缓存，那么你现在把session关闭，这个对行啊没有加载实体数据----才会出现懒加载异常。

⑷ Hibernate的缓存是在何时清除的

除了手动清除外，一级缓存只在同一个session中 有效 ，至于具体何时从内存卸载由Hibernate框架控制，二级缓存是全局性质的，

⑸ 怎样解决hibernate中一级缓存导致数据不能刷新

Hibernate的一级缓存是由Session提供的，因此它只存在于Session的生命周期中，也就是当Session关闭的时候该Session所管理的一级缓存也会立即被清除。

Hibernate的一级缓存是Session所内置的，不能被卸载，也不能进行任何配置。

一级缓存采用的是key-value的Map方式来实现的，在缓存实体对象时，对象的主关键字ID是Map的key，实体对象就是对应的值。所以说，一级缓存是以实体对象为单位进行存储的，在访问的时候使用的是主关键字ID。

虽然，Hibernate对一级缓存使用的是自动维护的功能，没有提供任何配置功能，但是可以通过Session中所提供的方法来对一级缓存的管理进行手工干预。Session中所提供的干预方法包括以下两种。

evict() ：用于将某个对象从Session的一级缓存中清除。

clear() ：用于将一级缓存中的对象全部清除。

在进行大批量数据一次性更新的时候，会占用非常多的内存来缓存被更新的对象。这时就应该阶段性地调用clear()方法来清空一级缓存中的对象，控制一级缓存的大小，以避免产生内存溢出的情况。

⑹ hibernate中session的缓存怎么清除

1. 清空缓存
当调用session.evict(customer); 或者session.clear(); 或者session.close()方法时，Session的缓存被清空。

2. 清理缓存
Session具有一个缓存，位于缓存中的对象处于持久化状态，它和数据库中的相关记录对应，Session能够在某些时间点，按照缓存中持久化对象的属性变化来同步更新数据库，这一过程被称为清理缓存。

在默认情况下，Session会在下面的时间点清理缓存。

当应用程序调用org.hibernate.Transaction的commit()方法的时候，commit()方法先清理缓存，然后在向数据库提交事务；
当应用程序调用Session的list()或者iterate()时（【注】get()和load()方法不行），如果缓存中持久化对象的属性发生了变化，就会先清理缓存，以保证查询结果能能反映持久化对象的最新状态；
当应用程序显式调用Session的flush()方法的时候。

⑺ hibernate 一级缓存session关闭后失效。二级缓存什么时候失效

二级缓存是factory级别的，二级缓存被清除的时候会失效，例如：执行了executeUpdate等语句。

⑻ Java中缓存的问题，session，hibernate的缓存，二级缓存，以及我们把常用的的数据缓存下来，有什么分别

sessiono由session工厂创建，是一个非常重要的对象，它可以开启事务（业务中必须用到的），对数据进行增删改查，创建hql，创建原生sql，创建qbc，等，主要是跟数据库一级to,po,do对象打交道。

首先设置缓存的目的就是为了减少服务器压力提高用户访问速度。换才能就好像是我们的内存一样，而数据库就好像我们的硬盘一样，从内存中拿数据肯定要比从硬盘中拿数据快的多。
一级缓存又名session级缓存，就是hibernate查询数据库后将查询结果存放在缓存中，这样下一次查询相同数据时就不会从数据库中拿数据，就可以直接在缓存中拿数据，加快了访问速度。因为从数据库中拿数据时费时费力的所以有了缓存就大大减小了服务器压力。

hibernate支持二级缓存，但是需要第三方插件。需要手动开启，二级缓存要比一级缓存范围大。我说的范围大是指生存周期大。通常存放一些访问频率高但是需要更改的次数少的数据。它的存放位置是在本地的某个文件夹下（存储位置可以通过配置文件设置）。
说白了有了缓存我们访问数据就会很快，减少了服务器压力。

⑼ hibernate缓存的详细配置

很多人对二级缓存都不太了解，或者是有错误的认识，我一直想写一篇文章介绍一下hibernate的二级缓存的，今天终于忍不住了。
我的经验主要来自hibernate2.1版本，基本原理和3.0、3.1是一样的，请原谅我的顽固不化。

hibernate的session提供了一级缓存，每个session，对同一个id进行两次load，不会发送两条sql给数据库，但是session关闭的时候，一级缓存就失效了。

二级缓存是SessionFactory级别的全局缓存，它底下可以使用不同的缓存类库，比如ehcache、oscache等，需要设置hibernate.cache.provider_class，我们这里用ehcache，在2.1中就是
hibernate.cache.provider_class=net.sf.hibernate.cache.EhCacheProvider
如果使用查询缓存，加上
hibernate.cache.use_query_cache=true

缓存可以简单的看成一个Map，通过key在缓存里面找value。

Class的缓存
对于一条记录，也就是一个PO来说，是根据ID来找的，缓存的key就是ID，value是POJO。无论list，load还是iterate，只要读出一个对象，都会填充缓存。但是list不会使用缓存，而iterate会先取数据库select id出来，然后一个id一个id的load，如果在缓存里面有，就从缓存取，没有的话就去数据库load。假设是读写缓存，需要设置：
<cache usage="read-write"/>
如果你使用的二级缓存实现是ehcache的话，需要配置ehcache.xml
<cache name="com.xxx.pojo.Foo" maxElementsInMemory="500" eternal="false" timeToLiveSeconds="7200" timeToIdleSeconds="3600" overflowToDisk="true" />
其中eternal表示缓存是不是永远不超时，timeToLiveSeconds是缓存中每个元素（这里也就是一个POJO）的超时时间，如果eternal="false"，超过指定的时间，这个元素就被移走了。timeToIdleSeconds是发呆时间，是可选的。当往缓存里面put的元素超过500个时，如果overflowToDisk="true"，就会把缓存中的部分数据保存在硬盘上的临时文件里面。
每个需要缓存的class都要这样配置。如果你没有配置，hibernate会在启动的时候警告你，然后使用defaultCache的配置，这样多个class会共享一个配置。
当某个ID通过hibernate修改时，hibernate会知道，于是移除缓存。
这样大家可能会想，同样的查询条件，第一次先list，第二次再iterate，就可以使用到缓存了。实际上这是很难的，因为你无法判断什么时候是第一次，而且每次查询的条件通常是不一样的，假如数据库里面有100条记录，id从1到100，第一次list的时候出了前50个id，第二次iterate的时候却查询到30至70号id，那么30-50是从缓存里面取的，51到70是从数据库取的，共发送1+20条sql。所以我一直认为iterate没有什么用，总是会有1+N的问题。
（题外话：有说法说大型查询用list会把整个结果集装入内存，很慢，而iterate只select id比较好，但是大型查询总是要分页查的，谁也不会真的把整个结果集装进来，假如一页20条的话，iterate共需要执行21条语句，list虽然选择若干字段，比iterate第一条select id语句慢一些，但只有一条语句，不装入整个结果集hibernate还会根据数据库方言做优化，比如使用mysql的limit，整体看来应该还是list快。）
如果想要对list或者iterate查询的结果缓存，就要用到查询缓存了

查询缓存
首先需要配置hibernate.cache.use_query_cache=true
如果用ehcache，配置ehcache.xml，注意hibernate3.0以后不是net.sf的包名了
<cache name="net.sf.hibernate.cache.StandardQueryCache"
maxElementsInMemory="50" eternal="false" timeToIdleSeconds="3600"
timeToLiveSeconds="7200" overflowToDisk="true"/>
<cache name="net.sf.hibernate.cache.UpdateTimestampsCache"
maxElementsInMemory="5000" eternal="true" overflowToDisk="true"/>
然后
query.setCacheable(true);//激活查询缓存
query.setCacheRegion("myCacheRegion");//指定要使用的cacheRegion，可选
第二行指定要使用的cacheRegion是myCacheRegion，即你可以给每个查询缓存做一个单独的配置，使用setCacheRegion来做这个指定，需要在ehcache.xml里面配置它：
<cache name="myCacheRegion" maxElementsInMemory="10" eternal="false" timeToIdleSeconds="3600" timeToLiveSeconds="7200" overflowToDisk="true" />
如果省略第二行，不设置cacheRegion的话，那么会使用上面提到的标准查询缓存的配置，也就是net.sf.hibernate.cache.StandardQueryCache

对于查询缓存来说，缓存的key是根据hql生成的sql，再加上参数，分页等信息（可以通过日志输出看到，不过它的输出不是很可读，最好改一下它的代码）。
比如hql：
from Cat c where c.name like ?
生成大致如下的sql：
select * from cat c where c.name like ?
参数是"tiger%"，那么查询缓存的key*大约*是这样的字符串（我是凭记忆写的，并不精确，不过看了也该明白了）：
select * from cat c where c.name like ? , parameter:tiger%
这样，保证了同样的查询、同样的参数等条件下具有一样的key。
现在说说缓存的value，如果是list方式的话，value在这里并不是整个结果集，而是查询出来的这一串ID。也就是说，不管是list方法还是iterate方法，第一次查询的时候，它们的查询方式很它们平时的方式是一样的，list执行一条sql，iterate执行1+N条，多出来的行为是它们填充了缓存。但是到同样条件第二次查询的时候，就都和iterate的行为一样了，根据缓存的key去缓存里面查到了value，value是一串id，然后在到class的缓存里面去一个一个的load出来。这样做是为了节约内存。
可以看出来，查询缓存需要打开相关类的class缓存。list和iterate方法第一次执行的时候，都是既填充查询缓存又填充class缓存的。
这里还有一个很容易被忽视的重要问题，即打开查询缓存以后，即使是list方法也可能遇到1+N的问题！相同条件第一次list的时候，因为查询缓存中找不到，不管class缓存是否存在数据，总是发送一条sql语句到数据库获取全部数据，然后填充查询缓存和class缓存。但是第二次执行的时候，问题就来了，如果你的class缓存的超时时间比较短，现在class缓存都超时了，但是查询缓存还在，那么list方法在获取id串以后，将会一个一个去数据库load！因此，class缓存的超时时间一定不能短于查询缓存设置的超时时间！如果还设置了发呆时间的话，保证class缓存的发呆时间也大于查询的缓存的生存时间。这里还有其他情况，比如class缓存被程序强制evict了，这种情况就请自己注意了。

另外，如果hql查询包含select字句，那么查询缓存里面的value就是整个结果集了。

当hibernate更新数据库的时候，它怎么知道更新哪些查询缓存呢？
hibernate在一个地方维护每个表的最后更新时间，其实也就是放在上面net.sf.hibernate.cache.UpdateTimestampsCache所指定的缓存配置里面。
当通过hibernate更新的时候，hibernate会知道这次更新影响了哪些表。然后它更新这些表的最后更新时间。每个缓存都有一个生成时间和这个缓存所查询的表，当hibernate查询一个缓存是否存在的时候，如果缓存存在，它还要取出缓存的生成时间和这个缓存所查询的表，然后去查找这些表的最后更新时间，如果有一个表在生成时间后更新过了，那么这个缓存是无效的。
可以看出，只要更新过一个表，那么凡是涉及到这个表的查询缓存就失效了，因此查询缓存的命中率可能会比较低。

Collection缓存
需要在hbm的collection里面设置
<cache usage="read-write"/>
假如class是Cat，collection叫children，那么ehcache里面配置
<cache name="com.xxx.pojo.Cat.children"
maxElementsInMemory="20" eternal="false" timeToIdleSeconds="3600" timeToLiveSeconds="7200"
overflowToDisk="true" />
Collection的缓存和前面查询缓存的list一样，也是只保持一串id，但它不会因为这个表更新过就失效，一个collection缓存仅在这个collection里面的元素有增删时才失效。
这样有一个问题，如果你的collection是根据某个字段排序的，当其中一个元素更新了该字段时，导致顺序改变时，collection缓存里面的顺序没有做更新。

缓存策略
只读缓存（read-only）：没有什么好说的
读/写缓存（read-write）:程序可能要的更新数据
不严格的读/写缓存（nonstrict-read-write）：需要更新数据，但是两个事务更新同一条记录的可能性很小，性能比读写缓存好
事务缓存（transactional）：缓存支持事务，发生异常的时候，缓存也能够回滚，只支持jta环境，这个我没有怎么研究过

读写缓存和不严格读写缓存在实现上的区别在于，读写缓存更新缓存的时候会把缓存里面的数据换成一个锁，其他事务如果去取相应的缓存数据，发现被锁住了，然后就直接取数据库查询。
在hibernate2.1的ehcache实现中，如果锁住部分缓存的事务发生了异常，那么缓存会一直被锁住，直到60秒后超时。
不严格读写缓存不锁定缓存中的数据。

使用二级缓存的前置条件
你的hibernate程序对数据库有独占的写访问权，其他的进程更新了数据库，hibernate是不可能知道的。你操作数据库必需直接通过hibernate，如果你调用存储过程，或者自己使用jdbc更新数据库，hibernate也是不知道的。hibernate3.0的大批量更新和删除是不更新二级缓存的，但是据说3.1已经解决了这个问题。
这个限制相当的棘手，有时候hibernate做批量更新、删除很慢，但是你却不能自己写jdbc来优化，很郁闷吧。
SessionFactory也提供了移除缓存的方法，你一定要自己写一些JDBC的话，可以调用这些方法移除缓存，这些方法是：
void evict(Class persistentClass)
Evict all entries from the second-level cache.
void evict(Class persistentClass, Serializable id)
Evict an entry from the second-level cache.
void evictCollection(String roleName)
Evict all entries from the second-level cache.
void evictCollection(String roleName, Serializable id)
Evict an entry from the second-level cache.
void evictQueries()
Evict any query result sets cached in the default query cache region.
void evictQueries(String cacheRegion)
Evict any query result sets cached in the named query cache region.
不过我不建议这样做，因为这样很难维护。比如你现在用JDBC批量更新了某个表，有3个查询缓存会用到这个表，用evictQueries(String cacheRegion)移除了3个查询缓存，然后用evict(Class persistentClass)移除了class缓存，看上去好像完整了。不过哪天你添加了一个相关查询缓存，可能会忘记更新这里的移除代码。如果你的jdbc代码到处都是，在你添加一个查询缓存的时候，还知道其他什么地方也要做相应的改动吗？

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总结：
不要想当然的以为缓存一定能提高性能，仅仅在你能够驾驭它并且条件合适的情况下才是这样的。hibernate的二级缓存限制还是比较多的，不方便用jdbc可能会大大的降低更新性能。在不了解原理的情况下乱用，可能会有1+N的问题。不当的使用还可能导致读出脏数据。
如果受不了hibernate的诸多限制，那么还是自己在应用程序的层面上做缓存吧。
在越高的层面上做缓存，效果就会越好。就好像尽管磁盘有缓存，数据库还是要实现自己的缓存，尽管数据库有缓存，咱们的应用程序还是要做缓存。因为底层的缓存它并不知道高层要用这些数据干什么，只能做的比较通用，而高层可以有针对性的实现缓存，所以在更高的级别上做缓存，效果也要好些吧。

⑽ 什么是hibernate中的二级缓存

第一级别的缓存是Session级别的缓存，是属于事务范围的缓存，由Hibernate管理，一般无需进行干预。第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存，是属于进程范围的缓存。

二级缓存也分为了两种

内置缓存：Hibernate自带的，不可卸载，通常在Hibernate的初始化阶段，Hibernate会把映射元数据和预定义的SQL语句放置到SessionFactory的缓存中。该内置缓存是只读的。

外置缓存：通常说的二级缓存也就是外置缓存，在默认情况下SessionFactory不会启用这个缓存插件，外置缓存中的数据是数据库数据的复制，外置缓存的物理介质可以是内存或者硬盘。

hibernate二级缓存的结构

2.并发访问策略

transactional

（事务型）

仅在受管理的环境中适用

提供Repeatable Read事务隔离级别

适用经常被读，很少修改的数据

可以防止脏读和不可重复读的并发问题

缓存支持事务，发生异常的时候，缓存也能够回滚

read-write

（读写型）

提供Read Committed事务隔离级别

在非集群的环境中适用

适用经常被读，很少修改的数据

可以防止脏读

更新缓存的时候会锁定缓存中的数据

nonstrict-read-write

（非严格读写型）

适用极少被修改，偶尔允许脏读的数据（两个事务同时修改数据的情况很少见）

不保证缓存和数据库中数据的一致性

为缓存数据设置很短的过期时间，从而尽量避免脏读

不锁定缓存中的数据

read-only

（只读型）

适用从来不会被修改的数据（如参考数据）

在此模式下，如果对数据进行更新操作，会有异常

事务隔离级别低，并发性能高

在集群环境中也能完美运作

分析：通过上述表格分析如下

适合放入二级缓存中数据

很少被修改

不是很重要的数据，允许出现偶尔的并发问题

不适合放入二级缓存中的数据

经常被修改

财务数据，绝对不允许出现并发问题

与其他应用数据共享的数据