很多人对Hibernate二级缓存都不太了解，或者是有错误的认识，我一直想写一篇文章介绍一下Hibernate二级缓存的，今天终于忍不住了。我的经验主要来自Hibernate2.1版本，基本原理和3.0、3.1是一样的，请原谅我的顽固不化。
Hibernate的session提供了一级缓存，每个session，对同一个id进行两次load，不会发送两条sql给数据库，但是session关闭的时候，一级缓存就失效了。Hibernate二级缓存是SessionFactory级别的全局缓存，它底下可以使用不同的缓存类库，比如ehcache、oscache等，需要设置Hibernate.cache.provider_class，我们这里用ehcache，在2.1中就是Hibernate.cache.provider_class=net.sf.Hibernate.cache.EhCacheProvider如果使用查询缓存，加上Hibernate.cache.use_query_cache=true。缓存可以简单的看成一个Map，通过key在缓存里面找value。
Class的缓存
对于一条记录，也就是一个PO来说，是根据ID来找的，缓存的key就是ID，value是POJO。无论list，load还是 iterate，只要读出一个对象，都会填充缓存。但是list不会使用缓存，而iterate会先取数据库select id出来，然后一个id一个id的load，如果在缓存里面有，就从缓存取，没有的话就去数据库load。假设是读写缓存，需要设置：<cache usage="read-write"/>如果你使用的二级缓存实现是ehcache的话，需要配置
- ehcache.xml <
- cache name="com.xxx.pojo.Foo"
- maxElementsInMemory="500" eternal="false"
- timeToLiveSeconds="7200"
- timeToIdleSeconds="3600"
- overflowToDisk="true" />
其中eternal表示缓存是不是永远不超时，timeToLiveSeconds是缓存中每个元素（这里也就是一个POJO）的超时时间，如果eternal="false"，超过指定的时间，这个元素就被移走了。timeToIdleSeconds是发呆时间，是可选的。当往缓存里面put 的元素超过500个时，如果overflowToDisk="true"，就会把缓存中的部分数据保存在硬盘上的临时文件里面。
每个需要缓存的class都要这样配置。如果你没有配置，Hibernate会在启动的时候警告你，然后使用defaultCache的配置，这样多个class会共享一个配置。
当某个ID通过Hibernate修改时，Hibernate会知道，于是移除缓存。这样大家可能会想，同样的查询条件，第一次先list，第二次再iterate，就可以使用到缓存了。实际上这是很难的，因为你无法判断什么时候是第一次，而且每次查询的条件通常是不一样的，假如数据库里面有100条记录，id从1到100，第一次list的时候出了前50个id，第二次 iterate的时候却查询到30至70号id，那么30-50是从缓存里面取的，51到70是从数据库取的，共发送1+20条sql。所以我一直认为 iterate没有什么用，总是会有1+N的问题。（题外话：有说法说大型查询用list会把整个结果集装入内存，很慢，而iterate只select id比较好，但是大型查询总是要分页查的，谁也不会真的把整个结果集装进来，假如一页20条的话，iterate共需要执行21条语句，list虽然选择若干字段，比iterate第一条select id语句慢一些，但只有一条语句，不装入整个结果集Hibernate还会根据数据库方言做优化，比如使用mysql的limit，整体看来应该还是 list快。）如果想要对list或者iterate查询的结果缓存，就要用到查询缓存了。
查询缓存
首先需要配置Hibernate.cache.use_query_cache=true。如果用ehcache，配置ehcache.xml，注意Hibernate3.0以后不是net.sf的包名了。
- <cache name="net.sf.Hibernate.cache.StandardQueryCache"
- maxElementsInMemory="50" eternal="false" timeToIdleSeconds="3600"
- timeToLiveSeconds="7200" overflowToDisk="true"/>
- <cache name="net.sf.Hibernate.cache.UpdateTimestampsCache"
- maxElementsInMemory="5000" eternal="true" overflowToDisk="true"/>
- query.setCacheable(true);//激活查询缓存
- query.setCacheRegion("myCacheRegion");//指定要使用的cacheRegion，可选
- 第二行指定要使用的cacheRegion是myCacheRegion，
- 即你可以给每个查询缓存做一个单独的配置，使用setCacheRegion来做这个指定，
- 需要在ehcache.xml里面配置它：
- <cache name="myCacheRegion"
- maxElementsInMemory="10" eternal="false"
- timeToIdleSeconds="3600" timeToLiveSeconds="7200"
- overflowToDisk="true" />
如果省略第二行，不设置cacheRegion的话，那么会使用上面提到的标准查询缓存的配置，也就是net.sf.Hibernate.cache.StandardQueryCache
对于查询缓存来说，缓存的key是根据hql生成的sql，再加上参数，分页等信息（可以通过日志输出看到，不过它的输出不是很可读，最好改一下它的代码）。比如hql：from Cat c where c.name like ? 生成大致如下的sql：select * from cat c where c.name like ? 参数是"tiger%"，那么查询缓存的key*大约*是这样的字符串（我是凭记忆写的，并不精确，不过看了也该明白了）：select * from cat c where c.name like ? , parameter:tiger% 这样，保证了同样的查询、同样的参数等条件下具有一样的key。
现在说说缓存的value，如果是list方式的话，value在这里并不是整个结果集，而是查询出来的这一串ID。也就是说，不管是list方法还是iterate方法，第一次查询的时候，它们的查询方式很它们平时的方式是一样的，list执行一条sql，iterate执行1+N条，多出来的行为是它们填充了缓存。但是到同样条件第二次查询的时候，就都和iterate的行为一样了，根据缓存的key去缓存里面查到了value，value是一串id，然后在到class的缓存里面去一个一个的load出来。这样做是为了节约内存。
可以看出来，查询缓存需要打开相关类的class缓存。list和iterate方法第一次执行的时候，都是既填充查询缓存又填充class缓存的。这里还有一个很容易被忽视的重要问题，即打开查询缓存以后，即使是list方法也可能遇到1+N的问题！相同条件第一次list的时候，因为查询缓存中找不到，不管class缓存是否存在数据，总是发送一条sql语句到数据库获取全部数据，然后填充查询缓存和 class缓存。但是第二次执行的时候，问题就来了，如果你的class缓存的超时时间比较短，现在class缓存都超时了，但是查询缓存还在，那么 list方法在获取id串以后，将会一个一个去数据库load！因此，class缓存的超时时间一定不能短于查询缓存设置的超时时间！如果还设置了发呆时间的话，保证class缓存的发呆时间也大于查询的缓存的生存时间。这里还有其他情况，比如class缓存被程序强制evict了，这种情况就请自己注意了。
另外，如果hql查询包含select字句，那么查询缓存里面的value就是整个结果集了。
当Hibernate更新数据库的时候，它怎么知道更新哪些查询缓存呢？Hibernate在一个地方维护每个表的最后更新时间，其实也就是放在上面net.sf.Hibernate.cache.UpdateTimestampsCache所指定的缓存配置里面。
当通过Hibernate更新的时候，Hibernate会知道这次更新影响了哪些表。然后它更新这些表的最后更新时间。每个缓存都有一个生成时间和这个缓存所查询的表，当Hibernate查询一个缓存是否存在的时候，如果缓存存在，它还要取出缓存的生成时间和这个缓存所查询的表，然后去查找这些表的最后更新时间，如果有一个表在生成时间后更新过了，那么这个缓存是无效的。
可以看出，只要更新过一个表，那么凡是涉及到这个表的查询缓存就失效了，因此查询缓存的命中率可能会比较低。
Collection缓存
需要在hbm的collection里面设置 <cache usage="read-write"/> 假如class是Cat，collection叫children，那么ehcache里面配置
- <cache name="com.xxx.pojo.Cat.children"
- maxElementsInMemory="20" eternal="false"
- timeToIdleSeconds="3600" timeToLiveSeconds="7200"
- overflowToDisk="true" />
Collection的缓存和前面查询缓存的list一样，也是只保持一串id，但它不会因为这个表更新过就失效，一个collection缓存仅在这个collection里面的元素有增删时才失效。
这样有一个问题，如果你的collection是根据某个字段排序的，当其中一个元素更新了该字段时，导致顺序改变时，collection缓存里面的顺序没有做更新。
缓存策略
只读缓存（read-only）：没有什么好说的。
读/写缓存（read-write）:程序可能要的更新数据。
不严格的读/写缓存（nonstrict-read-write）：需要更新数据，但是两个事务更新同一条记录的可能性很小，性能比读写缓存好。
事务缓存（transactional）：缓存支持事务，发生异常的时候，缓存也能够回滚，只支持jta环境，这个我没有怎么研究过。
读写缓存和不严格读写缓存在实现上的区别在于，读写缓存更新缓存的时候会把缓存里面的数据换成一个锁，其他事务如果去取相应的缓存数据，发现被锁住了，然后就直接取数据库查询。在Hibernate2.1的ehcache实现中，如果锁住部分缓存的事务发生了异常，那么缓存会一直被锁住，直到60秒后超时。不严格读写缓存不锁定缓存中的数据。
使用二级缓存的前置条件
你的Hibernate程序对数据库有独占的写访问权，其他的进程更新了数据库，Hibernate是不可能知道的。你操作数据库必需直接通过 Hibernate，如果你调用存储过程，或者自己使用jdbc更新数据库，Hibernate也是不知道的。Hibernate3.0的大批量更新和删除是不更新二级缓存的，但是据说3.1已经解决了这个问题。这个限制相当的棘手，有时候Hibernate做批量更新、删除很慢，但是你却不能自己写jdbc来优化，很郁闷吧。
SessionFactory也提供了移除缓存的方法，你一定要自己写一些JDBC的话，可以调用这些方法移除缓存，这些方法是：
- void evict(Class persistentClass)
- Evict all entries from the second-level cache.
- void evict(Class persistentClass, Serializable id)
- Evict an entry from the second-level cache.
- void evictCollection(String roleName)
- Evict all entries from the second-level cache.
- void evictCollection(String roleName, Serializable id)
- Evict an entry from the second-level cache.
- void evictQueries()
- Evict any query result sets cached in the default query cache region.
- void evictQueries(String cacheRegion)
- Evict any query result sets cached in the named query cache region.
不过我不建议这样做，因为这样很难维护。比如你现在用JDBC批量更新了某个表，有3个查询缓存会用到这个表，用 evictQueries(String cacheRegion)移除了3个查询缓存，然后用evict(Class persistentClass)移除了class缓存，看上去好像完整了。不过哪天你添加了一个相关查询缓存，可能会忘记更新这里的移除代码。如果你的 jdbc代码到处都是，在你添加一个查询缓存的时候，还知道其他什么地方也要做相应的改动吗？
总结
不要想当然的以为缓存一定能提高性能，仅仅在你能够驾驭它并且条件合适的情况下才是这样的。Hibernate的二级缓存限制还是比较多的，不方便用jdbc可能会大大的降低更新性能。在不了解原理的情况下乱用，可能会有1+N的问题。不当的使用还可能导致读出脏数据。
如果受不了Hibernate的诸多限制，那么还是自己在应用程序的层面上做缓存吧。
在越高的层面上做缓存，效果就会越好。就好像尽管磁盘有缓存，数据库还是要实现自己的缓存，尽管数据库有缓存，咱们的应用程序还是要做缓存。因为底层的缓存它并不知道高层要用这些数据干什么，只能做的比较通用，而高层可以有针对性的实现缓存，所以在更高的级别上做缓存，效果也要好些吧。
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