优化Hibernate性能的几点建议
摘要: 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。
阅读全文
posted @
2009-06-24 17:08 Werther 阅读(262) |
评论 (0) 编辑
Hibernate中二级缓存的配置和使用
摘要: (一）Hibernate的二级缓存策略的一般过程如下：
1) 条件查询的时候，总是发出一条select * from table_name where …. （选择所有字段）这样的SQL语句查询数据库，一次获得所有的数据对象。
2) 把获得的所有数据对象根据ID放入到第二级缓存中。
3) 当Hibernate根据ID访问数据对象的时候，首先从Session一级缓存中查；查不到，如果配置了二级缓存，那么从二级缓存中查；查不到，再查询数据库，把结果按照ID放入到缓存。
4) 删除、更新、增加数据的时候，同时更新缓存。
Hibernate的二级缓存策略，是针对于ID查询的缓存策略，对于条件查询则毫无作用。为此，Hibernate提供了针对条件查询的Query Cache。
阅读全文
posted @
2009-06-23 17:32 Werther 阅读(1685) |
评论 (2) 编辑
Hibernate的乐观锁与悲观锁（转载）
摘要: 业务逻辑的实现过程中，往往需要保证数据访问的排他性。如在金融系统的日终结算处理中，我们希望针对某个 cut-off 时间点的数据进行处理，而不希望在结算进行过程中（可能是几秒种，也可能是几个小时），数据再发生变化。此时，我们就需要通过一些机制来保证这些数据在某个操作过程中不会被外界修改，这样的机制，在这里，也就是所谓的 “锁” ，即给我们选定的目标数据上锁，使其无法被其他程序修改。Hibernate 支持两种锁机制：即通常所说的 “悲观锁（ Pessimistic Locking ）”和 “乐观锁（ Optimistic Locking ）”
阅读全文
posted @
2009-06-22 17:25 Werther 阅读(329) |
评论 (0) 编辑
hibernate的11大优势
摘要: Hibernate在解决性能问题方面做得非常好。有了它的缓存机制，使用第三方缓存和数据库连接池，就较好的解决的性能问题。但这些还不够，hibernate给了开发者足够的自由，让开发者自己去控制性能问题。
阅读全文
posted @
2009-06-18 17:21 Werther 阅读(5760) |
评论 (15) 编辑