分析Hibernate插入操作
Hibernate還是比較常用的，于是我研究了一下Hibernate插入操作，在這里拿出來和大家分享一下，希望對大家有用。
在項(xiàng)目的開發(fā)過程之中，由于項(xiàng)目需求，我們常常需要把大批量的數(shù)據(jù)插入到數(shù)據(jù)庫。數(shù)量級有萬級、十萬級、百萬級、甚至千萬級別的。如此數(shù)量級別的數(shù)據(jù)用Hibernate插入操作，就可能會發(fā)生異常，常見的異常是OutOfMemoryError（內(nèi)存溢出異常）。
首先，我們簡單來回顧一下Hibernate插入操作的機(jī)制。Hibernate要對它內(nèi)部緩存進(jìn)行維護(hù)，當(dāng)我們執(zhí)行Hibernate插入操作時(shí)，就會把要操作的對象全部放到自身的內(nèi)部緩存來進(jìn)行管理。
談到Hibernate的緩存，Hibernate有內(nèi)部緩存與二級緩存之說。由于Hibernate對這兩種緩存有著不同的管理機(jī)制，對于二級緩存，我們可以對它的大小進(jìn)行相關(guān)配置，而對于內(nèi)部緩存，Hibernate就采取了“放任自流”的態(tài)度了，對它的容量并沒有限制。現(xiàn)在癥結(jié)找到了，我們做海量數(shù)據(jù)插入的時(shí)候，生成這么多的對象就會被納入內(nèi)部緩存（內(nèi)部緩存是在內(nèi)存中做緩存的），這樣你的系統(tǒng)內(nèi)存就會一點(diǎn)一點(diǎn)的被蠶食，如果最后系統(tǒng)被擠“炸”了，也就在情理之中了。
我們想想如何較好的處理這個(gè)問題呢？有的開發(fā)條件又必須使用Hibernate來處理，當(dāng)然有的項(xiàng)目比較靈活，可以去尋求其他的方法。
筆者在這里推薦兩種方法：
1.優(yōu)化Hibernate，程序上采用分段插入及時(shí)清除緩存的方法。
2.繞過Hibernate API ，直接通過 JDBC API 來做批量插入，這個(gè)方法性能上是最 好的，也是最快的。
對于上述中的方法1，其基本是思路為：優(yōu)化Hibernate，在配置文件中設(shè)置Hibernate.jdbc.batch_size參數(shù)，來指定每次提交SQL的數(shù)量；程序上采用分段插入及時(shí)清除緩存的方法（Session實(shí)現(xiàn)了異步write-behind，它允許Hibernate顯式地寫操作的批處理），也就是每插入一定量的數(shù)據(jù)后及時(shí)的把它們從內(nèi)部緩存中清除掉，釋放占用的內(nèi)存。
設(shè)置Hibernate.jdbc.batch_size參數(shù)，可參考如下配置。
- <hibernate-configuration> <session-factory>
- ……
- <property name=“ hibernate.jdbc.batch_size”>50</property>
- ……
- <session-factory> <hibernate-configuration>
配置Hibernate.jdbc.batch_size參數(shù)的原因就是盡量少讀數(shù)據(jù)庫，Hibernate.jdbc.batch_size參數(shù)值越大，讀數(shù)據(jù)庫的次數(shù)越少，速度越快。從上面的配置可以看出，Hibernate是等到程序積累到了50個(gè)SQL之后再批量提交。
筆者也在想，Hibernate.jdbc.batch_size參數(shù)值也可能不是設(shè)置得越大越好，從性能角度上講還有待商榷。這要考慮實(shí)際情況，酌情設(shè)置，一般情形設(shè)置30、50就可以滿足需求了。
程序?qū)崿F(xiàn)方面，筆者以插入10000條數(shù)據(jù)為例子，如
- Session session=HibernateUtil.currentSession（）；
- Transatcion tx=session.beginTransaction（）；
- for（int i=0；i<10000；i++）
- {
- Student st=new Student（）；
- st.setName（“feifei”）；
- session.save（st）；
- if（i%50==0）
- //以每50個(gè)數(shù)據(jù)作為一個(gè)處理單元
- {
- session.flush（）；
- //保持與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的同步
- session.clear（）；
- //清除內(nèi)部緩存的全部數(shù)據(jù)，及時(shí)釋放出占用的內(nèi)存
- }
- }
- tx.commit（）；
- ……
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