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淺析Hibernate下數據批量處理方法
作者:中國IT實驗室 點擊:13494次 日期:2012-09-15
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    很多人都對Java在批量數據的處理方面是否是其合適的場所持有懷疑的念頭,由此延伸,那么就會認為ORM可能也不是非凡適合數據的批量處理。其實,我想假如我們應用得當的話,完全可以消除ORM批量處理性能問題這方面的顧慮。下面以Hibernate為例來做為說明,假如我們真的不得不在 Java中使用Hibernate來對數據進行批量處理的話。 向數據庫插入100 000條數據,用Hibernate可能像這樣:
   
    Session session = sessionFactory.openSession();
   
    Transaction tx = session.beginTransaction();
   
    for ( int i=0; i<100000; i++ ) {
   
    Customer customer = new Customer(……);
   
    session.save(customer); }
   
    tx.commit();
   
    session.close();
   
    大概在運行到第50 000條的時候,就會出現內存溢出而失敗。這是Hibernate把最近插入的Customer都以session-level cache在內存做緩存,我們不要忘記Hiberante并沒有限制first-level cache 的緩存大小。
   
    ◆持久對象實例被治理在事務結束時,此時Hibernate與數據庫同步任何已經發生變 化的被治理的的對象。
   
    ◆Session實現了異步write-behind,它答應Hibernate顯式地寫操作的批處理。 這里,我給出Hibernate如何實現批量插入的方法:
   
    首先,我們設置一個合理的JDBC批處理大小,hibernate.jdbc.batch_size 20. 然后在一定間隔對Session進行flush()和clear()。
   
    Session session = sessionFactory.openSession();
   
    Transaction tx = session.beginTransaction();
   
    for ( int i=0; i<100000; i++ ) {
   
    Customer customer = new Customer(……);
   
    session.save(customer);
   
    if ( i % 20 == 0 ) {
   
    //flush 插入數據和釋放內存:
   
    session.flush(); session.clear(); }
   
    }
   
    tx.commit();
   
    session.close();
   
    那么,關于怎樣刪除和更新數據呢?那好,在Hibernate2.1.6或者更后版本,scroll() 這個方法將是最好的途徑:
   
    Session session = sessionFactory.openSession();
   
    Transaction tx = session.beginTransaction();
   
    ScrollableResults customers = session.getNamedQuery(“GetCustomers”)
   
    .scroll(ScrollMode.FORWARD_ONLY);
   
    int count=0;
   
    while ( customers.next() ) {
   
    Customer customer = (Customer) customers.get(0);
   
    customer.updateStuff(…);
   
    if ( ++count % 20 == 0 ) {
   
    //flush 更新數據和釋放內存:
   
    session.flush(); session.clear(); } }
   
    tx.commit(); session.close();
   
    這種做法并不困難,也不算不優雅。請注重,假如Customer啟用了second-level caching ,我們仍然會有一些內存治理的問題。原因就是對于用戶的每一次插入和更新,Hibernate在事務處理結束后不得不通告second-level cache .因此,我們在批處理情況下將要禁用用戶使用緩存。

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