Hibernate批量處理海量數(shù)據(jù)的方法
本文實(shí)例講述了Hibernate批量處理海量數(shù)據(jù)的方法。分享給大家供大家參考,具體如下:
Hibernate批量處理海量其實(shí)從性能上考慮,它是很不可取的,浪費(fèi)了很大的內(nèi)存。從它的機(jī)制上講,Hibernate它是先把符合條件的數(shù)據(jù)查出來(lái),放到內(nèi)存當(dāng)中,然后再進(jìn)行操作。實(shí)際使用下來(lái)性能非常不理想,在筆者的實(shí)際使用中采用下面的第三種優(yōu)化方案的數(shù)據(jù)是:100000條數(shù)據(jù)插入數(shù)據(jù)庫(kù), 需要約30分鐘,呵呵,暈倒。(本人10分鐘插入1000000條數(shù)據(jù)(字段比較小))
總結(jié)下來(lái)有三種來(lái)處理以解決性能問(wèn)題:
1:繞過(guò)Hibernate API ,直接通過(guò) JDBC API 來(lái)做,這個(gè)方法性能上是比較好的。也是最快的。
2:運(yùn)用存儲(chǔ)過(guò)程。
3:還是用Hibernate API 來(lái)進(jìn)行常規(guī)的批量處理,可以也有變,變就變?cè)?,我們可以在查找出一定的量的時(shí)候,及時(shí)的將這些數(shù)據(jù)做完操作就 刪掉,session.flush();session.evict(XX對(duì)象集); 這樣也可以挽救一點(diǎn)性能損失。這個(gè)"一定的量"要就要根據(jù)實(shí)際情況做定量參考了。一般為30-60左右,但效果仍然不理想。
1:繞過(guò)Hibernate API ,直接通過(guò) JDBC API 來(lái)做,這個(gè)方法性能上是比較好的,也是最快的。(實(shí)例為 更新操作)
Transaction tx=session.beginTransaction(); //注意用的是hibernate事務(wù)處理邊界 Connection conn=session.connection(); PreparedStatement stmt=conn.preparedStatement("update CUSTOMER as C set C.sarlary=c.sarlary+1 where c.sarlary>1000"); stmt.excuteUpdate(); tx.commit(); //注意用的是hibernate事務(wù)處理邊界
這小程序中,采用的是直接調(diào)用JDBC 的API 來(lái)訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù),效率很高。避免了Hibernate 先查詢出來(lái)加載到內(nèi)存,再進(jìn)行操作引發(fā)的性能問(wèn)題
。
2:運(yùn)用存儲(chǔ)過(guò)程。但這種方式考慮到易植和程序部署的方便性,不建議使用。(實(shí)例為 更新操作)
如果底層數(shù)據(jù)庫(kù)(如Oracle)支持存儲(chǔ)過(guò)程,也可以通過(guò)存儲(chǔ)過(guò)程來(lái)執(zhí)行批量更新。存儲(chǔ)過(guò)程直接在數(shù)據(jù)庫(kù)中運(yùn)行,速度更加快。在Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)中可以定義一個(gè)名為batchUpdateCustomer()的存儲(chǔ)過(guò)程,代碼如下:
以上存儲(chǔ)過(guò)程有一個(gè)參數(shù)p_age,代表客戶的年齡,應(yīng)用程序可按照以下方式調(diào)用存儲(chǔ)過(guò)程:
tx = session.beginTransaction(); Connection con=session.connection(); String procedure = "{call batchUpdateCustomer(?) }"; CallableStatement cstmt = con.prepareCall(procedure); cstmt.setInt(1,0); //把年齡參數(shù)設(shè)為0 cstmt.executeUpdate(); tx.commit();
從上面程序看出,應(yīng)用程序也必須繞過(guò)Hibernate API,直接通過(guò)JDBC API來(lái)調(diào)用存儲(chǔ)過(guò)程。
3:還是用Hibernate API 來(lái)進(jìn)行常規(guī)的批量處理,可以也有變,變就變?cè)?,我們可以在查找出一定的量的時(shí)候,及時(shí)的將這些數(shù)據(jù)做完操作就刪掉,session.flush();session.evict(XX對(duì)象集); 這樣也可以挽救一點(diǎn)性能損失。這個(gè)"一定的量"要就要根據(jù)實(shí)際情況做定量參考了……
(實(shí)例為 保存操作)
業(yè)務(wù)邏輯為:我們要想數(shù)據(jù)庫(kù)插入10 0000 條數(shù)據(jù)
tx=session.beginTransaction(); for(int i=0;i<100000;i++) { Customer custom=new Customer(); custom.setName("user"+i); session.save(custom); if(i%50==0) // 以每50個(gè)數(shù)據(jù)作為一個(gè)處理單元,也就是我上面說(shuō)的"一定的量",這個(gè)量是要酌情考慮的 { session.flush(); session.clear(); } }
這樣可以把系統(tǒng)維持在一個(gè)穩(wěn)定的范圍……
在項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)過(guò)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(kù)。數(shù)量級(jí)有萬(wàn)級(jí)、十萬(wàn)級(jí)、百萬(wàn)級(jí)、甚至千萬(wàn)級(jí)別的。如此數(shù)量級(jí)別的數(shù)據(jù)用Hibernate做插入操作,就可能會(huì)發(fā)生異常,常見(jiàn)的異常是OutOfMemoryError(內(nèi)存溢出異常)。
首先,我們簡(jiǎn)單來(lái)回顧一下Hibernate插入操作的機(jī)制。Hibernate要對(duì)它內(nèi)部緩存進(jìn)行維護(hù),當(dāng)我們執(zhí)行插入操作時(shí),就會(huì)把要操作的對(duì)象全部放到自身的內(nèi)部緩存來(lái)進(jìn)行管理。
談到Hibernate的緩存,Hibernate有內(nèi)部緩存與二級(jí)緩存之說(shuō)。由于Hibernate對(duì)這兩種緩存有著不同的管理機(jī)制,對(duì)于二級(jí)緩存,我們可以對(duì)它的大小進(jìn)行相關(guān)配置,而對(duì)于內(nèi)部緩存,Hibernate就采取了"放任自流"的態(tài)度了,對(duì)它的容量并沒(méi)有限制?,F(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(duì)象就會(huì)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(huì)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(wèn)題呢?有的開(kāi)發(fā)條件又必須使用Hibernate來(lái)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(guò)Hibernate API ,直接通過(guò) JDBC API 來(lái)做批量插入,這個(gè)方法性能上是最 好的,也是最快的。
對(duì)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(lái)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(xiě)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(kù),hibernate.jdbc.batch_size參數(shù)值越大,讀數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)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(); ……
在一定的數(shù)據(jù)規(guī)模下,這種做法可以把系統(tǒng)內(nèi)存資源維持在一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的范圍。
注意:前面提到二級(jí)緩存,筆者在這里有必要再提一下。如果啟用了二級(jí)緩存,從機(jī)制上講Hibernate為了維護(hù)二級(jí)緩存,我們?cè)谧霾迦?、更新、刪除操作時(shí),Hibernate都會(huì)往二級(jí)緩存充入相應(yīng)的數(shù)據(jù)。性能上就會(huì)有很大損失,所以筆者建議在批處理情況下禁用二級(jí)緩存。
對(duì)于方法2,采用傳統(tǒng)的JDBC的批處理,使用JDBC API來(lái)處理。
些方法請(qǐng)參照java 批處理自執(zhí)行SQL
看看上面的代碼,是不是總覺(jué)得有不妥的地方?對(duì),沒(méi)發(fā)現(xiàn)么!這還是JDBC的傳統(tǒng)編程,沒(méi)有一點(diǎn)Hibernate味道。
可以對(duì)以上的代碼修改成下面這樣:
Transaction tx=session.beginTransaction(); //使用Hibernate事務(wù)處理 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事務(wù)處理邊界 ……
這樣改動(dòng)就很有Hibernate的味道了。筆者經(jīng)過(guò)測(cè)試,采用JDBC API來(lái)做批量處理,性能上比使用Hibernate API要高將近10倍,性能上JDBC 占優(yōu)這是無(wú)疑的。
批量更新與刪除Hibernate2中,對(duì)于批量更新操作,Hibernate是將符合要求的數(shù)據(jù)查出來(lái),然后再做更新操作。批量刪除也是這樣,先把符合條件的數(shù)據(jù)查出來(lái),然后再做刪除操作。
這樣有兩個(gè)大缺點(diǎn):
(1):占用大量的內(nèi)存。
(2):處理海量數(shù)據(jù)的時(shí)候,執(zhí)行update/delete語(yǔ)句就是海量了,而且一條update/delete語(yǔ)句只能操作一個(gè)對(duì)象,這樣頻繁的操作數(shù)據(jù)庫(kù),性能低下應(yīng)該是可想而知的了。
Hibernate3 發(fā)布后,對(duì)批量更新/刪除操作引入了bulk update/delete,其原理就是通過(guò)一條HQL語(yǔ)句完成批量更新/刪除操作,很類似JDBC的批量更新/刪除操作。在性能上,比Hibernate2的批量更新/刪除有很大的提升。
Transaction tx=session.beginSession(); String HQL="delete STUDENT"; Query query=session.createQuery(HQL); int size=query.executeUpdate(); tx.commit(); ……
控制臺(tái)輸出了也就一條刪除語(yǔ)句Hibernate:delete from T_STUDENT,語(yǔ)句執(zhí)行少了,性能上也與使用JDBC相差無(wú)幾,是一個(gè)提升性能很好的方法。當(dāng)然為了有更好的性能,筆者建議批量更新與刪除操作還是使用JDBC,方法以及基本的知識(shí)點(diǎn)與上面的批量插入方法2基本相同,這里就不在冗述。
筆者這里再提供一個(gè)方法,就是從數(shù)據(jù)庫(kù)端來(lái)考慮提升性能,在Hibernate程序端調(diào)用存儲(chǔ)過(guò)程。存儲(chǔ)過(guò)程在數(shù)據(jù)庫(kù)端運(yùn)行,速度更快。以批量更新為例,給出參考代碼。
首先在數(shù)據(jù)庫(kù)端建立名為batchUpdateStudent存儲(chǔ)過(guò)程:
create or replace produre batchUpdateStudent(a in number) as begin update STUDENT set AGE=AGE+1 where AGE>a; end;
調(diào)用代碼如下:
Transaction tx=session.beginSession(); Connection conn=session.connection(); String pd="……{call batchUpdateStudent(?)}"; CallableStatement cstmt=conn.PrepareCall(pd); cstmt.setInt(1,20); //把年齡這個(gè)參數(shù)設(shè)為20 tx.commit();
觀察上面的代碼,也是繞過(guò)Hibernate API,使用 JDBC API來(lái)調(diào)用存儲(chǔ)過(guò)程,使用的還是Hibernate的事務(wù)邊界。存儲(chǔ)過(guò)程無(wú)疑是提高批量處理性能的一個(gè)好方法,直接運(yùn)行與數(shù)據(jù)庫(kù)端,某種程度上講把批處理的壓力轉(zhuǎn)接給了數(shù)據(jù)庫(kù)。
編后語(yǔ)
本文探討了Hibernate的批處理操作,出發(fā)點(diǎn)都是在提高性能上考慮了,也只是提供了提升性能的一個(gè)小方面。
不管采取什么樣的方法,來(lái)提升性能都要根據(jù)實(shí)際的情況來(lái)考慮,為用戶提供一個(gè)滿足需求的而且高效穩(wěn)定的系統(tǒng)才是重中之中。
希望本文所述對(duì)大家Hibernate程序設(shè)計(jì)有所幫助。
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