一:批量插入
在项目的开发过程之中,由于项目需求,我们常常需要把大批量的数据插入到数据库。数量级有万级、十万级、百万级、甚至千万级别的。如此数量级别的数据用Hibernate做插入操作,就可能会发生异常,常见的异常是OutOfMemoryError(内存溢出异常)。
首先,我们简单来回顾一下Hibernate插入操作的机制。Hibernate要对它内部缓存进行维护,当我们执行插入操作时,就会把要操作的对象全部放到自身的内部缓存来进行管理。
谈到Hibernate的缓存,Hibernate有内部缓存与二级缓存之说。由于Hibernate对这两种缓存有着不同的管理机制,对于二级缓存,我们可以对它的大小进行相关配置,而对于内部缓存,Hibernate就采取了“放任自流”的态度了,对它的容量并没有限制。现在症结找到了,我们做海量数据插入的时候,生成这么多的对象就会被纳入内部缓存(内部缓存是在内存中做缓存的),这样你的系统内存就会一点一点的被蚕食,如果最后系统被挤“炸”了,也就在情理之中了。
我们想想如何较好的处理这个问题呢?有的开发条件又必须使用Hibernate来处理,当然有的项目比较灵活,可以去寻求其他的方法。
笔者在这里推荐两种方法:
(1):优化Hibernate,程序上采用分段插入及时清除缓存的方法。
(2):绕过Hibernate API ,直接通过 JDBC API 来做批量插入,这个方法性能上是最 好的,也是最快的。
对于上述中的方法1,其基本是思路为:优化Hibernate,在配置文件中设置hibernate.jdbc.batch_size参数,来指定每次提交SQL的数量;程序上采用分段插入及时清除缓存的方法(Session实现了异步write-behind,它允许Hibernate显式地写操作的批处理),也就是每插入一定量的数据后及时的把它们从内部缓存中清除掉,释放占用的内存。
设置hibernate.jdbc.batch_size参数,可参考如下配置。
<hibernate-configuration>
<session-factory>
.........
<property name=” hibernate.jdbc.batch_size”>50</property>
.........
<session-factory>
<hibernate-configuration>
配置hibernate.jdbc.batch_size参数的原因就是尽量少读数据库,hibernate.jdbc.batch_size参数值越大,读数据库的次数越少,速度越快。从上面的配置可以看出,Hibernate是等到程序积累到了50个SQL之后再批量提交。
笔者也在想,hibernate.jdbc.batch_size参数值也可能不是设置得越大越好,从性能角度上讲还有待商榷。这要考虑实际情况,酌情设置,一般情形设置30、50就可以满足需求了。
程序实现方面,笔者以插入10000条数据为例子,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个数据作为一个处理单元
...{
session.flush(); //保持与数据库数据的同步
session.clear(); //清除内部缓存的全部数据,及时释放出占用的内存
}
}
tx.commit();
.........
在一定的数据规模下,这种做法可以把系统内存资源维持在一个相对稳定的范围。
注意:前面提到二级缓存,笔者在这里有必要再提一下。如果启用了二级缓存,从机制上讲Hibernate为了维护二级缓存,我们在做插入、更新、删除操作时,Hibernate都会往二级缓存充入相应的数据。性能上就会有很大损失,所以笔者建议在批处理情况下禁用二级缓存。
对于方法2,采用传统的JDBC的批处理,使用JDBC API来处理。
.......
Connection conn=DB.getConnection();
PreparedStatement stmt=conn.prepareStatement(“insert into T_STUDENT(name) values(?) ”);
for(int j=0;j<200;j++)...{
for(int i=0;i<50;i++)...{
stmt.setString(1,”feifei”);
stmt.addBatch();
}
stmt.executeBatch();
conn.commit();
}
.......
看看上面的代码,是不是总觉得有不妥的地方?对,没发现么!这还是JDBC的传统编程,没有一点Hibernate味道。
可以对以上的代码修改成下面这样:
Transaction tx=session.beginTransaction(); //使用Hibernate事务处理边界Connection conn=session.connection();
PrepareStatement stmt=conn.prepareStatement(“insert into T_STUDENT(name) values(?)”);
for(int j=0;j++;j<200)...{
for(int i=0;i++;j<50)
...{
stmt.setString(1,”feifei”);
}
}
stmt.executeUpdate();
tx.commit(); //使用 Hibernate事务处理边界
.........
这样改动就很有Hibernate的味道了。笔者经过测试,采用JDBC API来做批量处理,性能上比使用Hibernate API要高将近10倍,性能上JDBC 占优这是无疑的。
二 . 批量更新 和 批量删除
批量更新是指在一个事务中更新大批量数据,批量删除是指在一个事务中删除大批量数据。以下程序直接通过Hibernate API批量更新CUSTOMERS表中年龄大于零的所有记录的AGE字段:
tx = session.beginTransaction();
Iterator customers=session.find("from Customer c where c.age>0").iterator();
while(customers.hasNext()){
Customer customer=(Customer)customers.next();
customer.setAge(customer.getAge()+1);
}
tx.commit();
session.close();
如果CUSTOMERS表中有1万条年龄大于零的记录,那么Session的find()方法会一下子加载1万个Customer对象到内存。当执行tx.commit()方法时,会清理缓存,Hibernate执行1万条更新CUSTOMERS表的update语句:
update CUSTOMERS set AGE=? …. where ID=i;
update CUSTOMERS set AGE=? …. where ID=j;
……
update CUSTOMERS set AGE=? …. where ID=k;
以上批量更新方式有两个缺点:
(1)占用大量内存,必须把1万个Customer对象先加载到内存,然后一一更新它们。
(2)执行的update语句的数目太多,每个update语句只能更新一个Customer对象,必须通过1万条update语句才能更新一万个Customer对象,频繁的访问数据库,会大大降低应用的性能。
为了迅速释放1万个Customer对象占用的内存,可以在更新每个Customer对象后,就调用Session的evict()方法立即释放它的内存:
tx = session.beginTransaction();
Iterator customers=session.find("from Customer c where c.age>0").iterator();
while(customers.hasNext()){
Customer customer=(Customer)customers.next();
customer.setAge(customer.getAge()+1);
session.flush();
session.evict(customer);
}
tx.commit();
session.close();
在以上程序中,修改了一个Customer对象的age属性后,就立即调用Session的flush()方法和evict()方法,flush()方法使Hibernate立刻根据这个Customer对象的状态变化同步更新数据库,从而立即执行相关的update语句;evict()方法用于把这个Customer对象从缓存中清除出去,从而及时释放它占用的内存。
但evict()方法只能稍微提高批量操作的性能,因为不管有没有使用evict()方法,Hibernate都必须执行1万条update语句,才能更新1万个Customer对象,这是影响批量操作性能的重要因素。假如Hibernate能直接执行如下SQL语句:
update CUSTOMERS set AGE=AGE+1 where AGE>0;
那么,以上一条update语句就能更新CUSTOMERS表中的1万条记录。但是Hibernate并没有直接提供执行这种update语句的接口。应用程序必须绕过Hibernate API,直接通过JDBC API来执行该SQL语句:
tx = session.beginTransaction();
Connection con=session.connection();
PreparedStatement stmt=con.prepareStatement("update CUSTOMERS set AGE=AGE+1 "
+"where AGE>0 ");
stmt.executeUpdate();
tx.commit();
以上程序演示了绕过Hibernate API,直接通过JDBC API访问数据库的过程。应用程序通过Session的connection()方法获得该Session使用的数据库连接,然后通过它创建PreparedStatement对象并执行SQL语句。值得注意的是,应用程序仍然通过Hibernate的Transaction接口来声明事务边界。
如果底层数据库(如Oracle)支持存储过程,也可以通过存储过程来执行批量更新。存储过程直接在数据库中运行,速度更加快。在Oracle数据库中可以定义一个名为batchUpdateCustomer()的存储过程,代码如下:
create or replace procedure batchUpdateCustomer(p_age in number) as
begin
update CUSTOMERS set AGE=AGE+1 where AGE>p_age;
end;
以上存储过程有一个参数p_age,代表客户的年龄,应用程序可按照以下方式调用存储过程:
tx = session.beginTransaction();
Connection con=session.connection();
String procedure = "{call batchUpdateCustomer(?) }";
CallableStatement cstmt = con.prepareCall(procedure);
cstmt.setInt(1,0); //把年龄参数设为0
cstmt.executeUpdate();
tx.commit();
从上面程序看出,应用程序也必须绕过Hibernate API,直接通过JDBC API来调用存储过程。
Session的各种重载形式的update()方法都一次只能更新一个对象,而delete()方法的有些重载形式允许以HQL语句作为参数,例如:
session.delete("from Customer c where c.age>0");
如果CUSTOMERS表中有1万条年龄大于零的记录,那么以上代码能删除一万条记录。但是Session的delete()方法并没有执行以下delete语句:
delete from CUSTOMERS where AGE>0;
Session的delete()方法先通过以下select语句把1万个Customer对象加载到内存中:
select * from CUSTOMERS where AGE>0;
接下来执行一万条delete语句,逐个删除Customer对象:
delete from CUSTOMERS where ID=i;
delete from CUSTOMERS where ID=j;
……
delete from CUSTOMERS where ID=k;
由此可见,直接通过Hibernate API进行批量更新和批量删除都不值得推荐。而直接通过JDBC API执行相关的SQL语句或调用相关的存储过程,是批量更新和批量删除的最佳方式,这两种方式都有以下优点:
(1)无需把数据库中的大批量数据先加载到内存中,然后逐个更新或修改它们,因此不会消耗大量内存。
(2)能在一条SQL语句中更新或删除大批量的数据。
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