Hibernate实现了良好的Cache机制，可以借助Hibernate内部的Cache迅速提高系统的数据读取性能。Hibernate中的Cache可分为两层：一级Cache和二级Cache。
一级Cache:
Session实现了第一级Hibernate Cache，它属于事务级数据缓冲。一旦事务结束，这个Cache也随之失效。一个Session的生命周期对应一个数据库事务或一个程序事务。
Session-cache保证了一个Session中两次请求同一个对象时，取得的对象是同一个JAVA实例，有时它可以避免不必要的数据冲突。另外，它还能为另一些重要的性能提供保证：
1：在对一个对象进行自我循环引用时， 不至于产生堆栈溢出。
2：当数据库事务结束时，对于同一个数据库行，不会产生数据冲突，因为对于数据库中的一行，最多只有一个对象来表示它。
3：一个事务中可能会有很多个处理单元，在每一个处理单元中做的操作都会立即被另外的处理单元得知。
我们不用刻意去打开Session-cache，它总是被打开并且不能被关闭。当使用save(),update()或saveOrUpdate()来保存数据更改，或通过load(),find(),list()等方法来得到对象时，对象就会被加入到Session-cache。
如果要同步很多数据对象，就需要有效地管理Cache,可以用Session的evict()方法从一级Cache中移除对象。如下：
- Session session = HibernateUtil.currentSession();
- Transaction tx = session.beginTransaction();
- for(int i = 0 ; i <100000 ; i++)
- {
- Student stu = new Student();
- session.save(stu);
- }
- tx.commit();
session.close();在保存50000个或更多对象时，程序可能会抛出OutOfMemoryException异常，因为Hibernate Cache在一级缓存了新加入的所有对象。内存溢出。要解决这全问题就需要把JDBC批处理数量设置为一个合理的数值（一般是10～20）。在Hibernate Cache的配置文件中可以加入以下属性
<property name="hibernate.jdbc.batch_size"> 20 </property>
然后我们在程序中一定时刻就提交并更新Session的Hibernate Cache:
- Session session = HibernateUtil.currentSession();
- Transaction tx = session.beginTransaction();
- for(int i = 0 ; i <100000 ; i++)
- {
- Student stu = new Student();
- session.save(stu);
- if(i%20 == 0) //每保存完20个对象后，进行如下操作
- {
- session.flush();//这个会提交更新
- session.clear();//清除Cache,释放内存
- }
- }
二级Cache
二级Cache是SessionFactory范围内的缓存，所有的Session共享同一个二级Cache。在二级Cache中保存持久性实例的散装形式的数据。二级Cache的内部如何实现并不重要，重要的是采用哪种正确的缓存策略，以及采用哪个Cache提供器。持久化不同的数据需要不同的Cache策略，比如一些因素将影响到Cache策略的选择：数据的读/写比例，数据表是否能被其他的应用程序扬访问等。对于一些读/写比例高的数据可以打开它的缓存，允许这些数据进入二级缓存容器有利于系统性能的优化;而对于能被其它应用程序访问的数据对象，最好将此对象的二级Cache选项关闭。
设置Hibernate Cache的二级需要分两步进行：首先确认使用什么数据并发策略，然后配置缓存过期时间并设置Hibernate Cache提供器。
有4种内置的Hibernate数据并发冲突策略，代表数据库隔离级别，如下：
1：事务（Transaction）仅在受管理的环境中可用。它保证可重读的事务隔离级别，可以对读/写比例高，很少更新的数据采用该策略。
2：读写（read-write）使用时间戳机制维护读写提交事务隔离级别。可以对读/写比例高，很少更新的数据采用该策略。
3：非严格读写（notstrict-read-write）不保证Cache和数据库之间的数据库的一致性。使用此策略时，应该设置足够的缓存过期时间，否则可能从缓存中读出脏数据。当一些数据极少改变，并且当这些数据和数据库有一部份不量影响不大时，可以使用此策略。
4：只读（read-only）当确保数据永不改变时，可以使用此策略。
我们确定了Hibernate Cache策略后，就要挑选一个高效的Cache提供器，它将作为插件被Hibernate调用。Hibernate允许使用下述几种缓存插件：
EhCache：可以在JVM中作为一个简单进程范围内的缓存，它可以把缓存的数据放入内存或磁盘，并支持Hibernate中可选用的查询缓存。
OpenSymphony OSCache：和EhCache相似，并且提供了丰富的缓存过期策略。
◆SwarmCache：可作为集群范围的缓存，但不支持查询缓存。
◆JBossCache：可作为集群范围的缓冲，但不支持查询缓存。
在Hibernate中使用EhCache
EhCache是一个纯JAVA程序，可以在Hibernate中作为一个插件引入。在Hibernate中使用EhCache需要在Hibernate的配置文件中设置如下:
- <propery name="hibernate.cache.provider_class">
- org.hibernate.cache.EhCacheProvider
- </property>
- <ehcache>
- <diskStore path="c:\\cache"/> //设置cache.data文件存放位置
- <defaultCache
- maxElementsInMemory="10000" //缓存中允许创建的最大对象数
- eternal="false" //缓存中对象是否为永久的
- timeToIdleSeconds="120"//缓存数据钝化时间(即对象在它过期前的空闲时间)
- timeToLiveSeconds="120"//缓存数据生存时间(即对象在它过期前的生存时间)
- overflowToDisk="true"
- />
- <cache name="Student" //用户自定义的Cache配置
- maxElementsInMemory="10000"
- eternal="false"
- timeToIdleSeconds="300"
- timeToLiveSeconds="600"
- overflowToDisk="true"
- />
- </ehcache>
此外我们还需要在持久化类的映射文件中进行配置。例如，Group(班级)和Student(学生)是一对多的关系，它们对应的数据表分别是t_group和t_student。现在要把Student类的数据进行二级缓存，这需要在二个映射文件中都对二级缓存进行配置。
在Group.hbm.xml中如下,在其<set></set>中添加
<cache usage="read-write"/><!--集合中的数据被缓存-->上述文件虽然在<set>标记中设置了<cache usage="read-write"/>，但Hibernate只是把Group相关的Student的主键ID加入到缓存中，如果希望把整个Student的散装属性都加入到二级缓存中，还需要在Student.hbm.xml文件的<class>标记中添加<cache>子标记。如下：
- <class name="Student" table="t_student">
- <cache usage="read-write" /><!--cache标记需跟在class标记后-->
- </class>
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