本文依照HIBERNATE幫助文檔，一些網(wǎng)絡(luò)書籍及項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)整理而成，只提供要點(diǎn)和思路，具體做法可以留言探討，或是找一些更詳細(xì)更有針對(duì)性的資料。
初用HIBERNATE的人也許都遇到過性能問題，實(shí)現(xiàn)同一功能，用HIBERNATE與用JDBC性能相差十幾倍很正常，如果不及早調(diào)整，很可能影響整個(gè)項(xiàng)目的進(jìn)度。
大體上，對(duì)于HIBERNATE性能調(diào)優(yōu)的主要考慮點(diǎn)如下:
? 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)調(diào)整
? HQL優(yōu)化
? API的正確使用(如根據(jù)不同的業(yè)務(wù)類型選用不同的集合及查詢API)
? 主配置參數(shù)(日志，查詢緩存，fetch_size, batch_size等)
? 映射文件優(yōu)化(ID生成策略，二級(jí)緩存，延遲加載，關(guān)聯(lián)優(yōu)化)
? 一級(jí)緩存的管理
? 針對(duì)二級(jí)緩存，還有許多特有的策略
? 事務(wù)控制策略。
1、 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)
a) 降低關(guān)聯(lián)的復(fù)雜性
b) 盡量不使用聯(lián)合主鍵
c) ID的生成機(jī)制，不同的數(shù)據(jù)庫所提供的機(jī)制并不完全一樣
d) 適當(dāng)?shù)娜哂鄶?shù)據(jù)，不過分追求高范式
2、 HQL優(yōu)化
HQL如果拋開它同HIBERNATE本身一些緩存機(jī)制的關(guān)聯(lián)，HQL的優(yōu)化技巧同普通的SQL優(yōu)化技巧一樣，可以很容易在網(wǎng)上找到一些經(jīng)驗(yàn)之談。
3、 主配置
a) 查詢緩存，同下面講的緩存不太一樣，它是針對(duì)HQL語句的緩存，即完全一樣的語句再次執(zhí)行時(shí)可以利用緩存數(shù)據(jù)。但是，查詢緩存在一個(gè)交易系統(tǒng)(數(shù)據(jù)變更頻繁，查詢條件相同的機(jī)率并不大)中可能會(huì)起反作用:它會(huì)白白耗費(fèi)大量的系統(tǒng)資源但卻難以派上用場。
b) fetch_size，同JDBC的相關(guān)參數(shù)作用類似，參數(shù)并不是越大越好，而應(yīng)根據(jù)業(yè)務(wù)特征去設(shè)置
c) batch_size同上。
d) 生產(chǎn)系統(tǒng)中，切記要關(guān)掉SQL語句打印。
4、 緩存
a) 數(shù)據(jù)庫級(jí)緩存:這級(jí)緩存是最高效和安全的，但不同的數(shù)據(jù)庫可管理的層次并不一樣，比如，在ORACLE中，可以在建表時(shí)指定將整個(gè)表置于緩存當(dāng)中。
b) SESSION緩存:在一個(gè)HIBERNATE SESSION有效，這級(jí)緩存的可干預(yù)性不強(qiáng)，大多于HIBERNATE自動(dòng)管理，但它提供清除緩存的方法，這在大批量增加/更新操作是有效的。比如，同時(shí)增加十萬條記錄，按常規(guī)方式進(jìn)行，很可能會(huì)發(fā)現(xiàn)OutofMemeroy的異常，這時(shí)可能需要手動(dòng)清除這一級(jí)緩存:Session.evict以及Session.clear
c) 應(yīng)用緩存:在一個(gè)SESSIONFACTORY中有效，因此也是優(yōu)化的重中之重，因此，各類策略也考慮的較多，在將數(shù)據(jù)放入這一級(jí)緩存之前，需要考慮一些前提條件:
i. 數(shù)據(jù)不會(huì)被第三方修改(比如，是否有另一個(gè)應(yīng)用也在修改這些數(shù)據(jù)?)
ii. 數(shù)據(jù)不會(huì)太大
iii. 數(shù)據(jù)不會(huì)頻繁更新(否則使用CACHE可能適得其反)
iv. 數(shù)據(jù)會(huì)被頻繁查詢
v. 數(shù)據(jù)不是關(guān)鍵數(shù)據(jù)(如涉及錢，安全等方面的問題)。
緩存有幾種形式，可以在映射文件中配置:read-only(只讀，適用于很少變更的靜態(tài)數(shù)據(jù)/歷史數(shù)據(jù))，nonstrict-read-write，read-write(比較普遍的形式，效率一般)，transactional(JTA中，且支持的緩存產(chǎn)品較少)
d) 分布式緩存:同c)的配置一樣，只是緩存產(chǎn)品的選用不同，在目前的HIBERNATE中可供選擇的不多，oscache, jboss cache，目前的大多數(shù)項(xiàng)目，對(duì)它們的用于集群的使用(特別是關(guān)鍵交易系統(tǒng))都持保守態(tài)度。在集群環(huán)境中，只利用數(shù)據(jù)庫級(jí)的緩存是最安全的。
5、 延遲加載
a) 實(shí)體延遲加載:通過使用動(dòng)態(tài)代理實(shí)現(xiàn)
b) 集合延遲加載:通過實(shí)現(xiàn)自有的SET/LIST，HIBERNATE提供了這方面的支持
c) 屬性延遲加載:
6、 方法選用
a) 完成同樣一件事，HIBERNATE提供了可供選擇的一些方式，但具體使用什么方式，可能用性能/代碼都會(huì)有影響。顯示，一次返回十萬條記錄(List/Set/Bag/Map等)進(jìn)行處理，很可能導(dǎo)致內(nèi)存不夠的問題，而如果用基于游標(biāo)(ScrollableResults)或Iterator的結(jié)果集，則不存在這樣的問題。
b) Session的load/get方法，前者會(huì)使用二級(jí)緩存，而后者則不使用。
c) Query和list/iterator，如果去仔細(xì)研究一下它們，你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)很多有意思的情況，二者主要區(qū)別(如果使用了Spring，在HibernateTemplate中對(duì)應(yīng)find,iterator方法):
i. list只能利用查詢緩存(但在交易系統(tǒng)中查詢緩存作用不大)，無法利用二級(jí)緩存中的單個(gè)實(shí)體，但list查出的對(duì)象會(huì)寫入二級(jí)緩存，但它一般只生成較少的執(zhí)行SQL語句，很多情況就是一條(無關(guān)聯(lián))。
ii. iterator則可以利用二級(jí)緩存，對(duì)于一條查詢語句，它會(huì)先從數(shù)據(jù)庫中找出所有符合條件的記錄的ID，再通過ID去緩存找，對(duì)于緩存中沒有的記錄，再構(gòu)造語句從數(shù)據(jù)庫中查出，因此很容易知道，如果緩存中沒有任何符合條件的記錄，使用iterator會(huì)產(chǎn)生N+1條SQL語句(N為符合條件的記錄數(shù))
iii. 通過iterator，配合緩存管理API，在海量數(shù)據(jù)查詢中可以很好的解決內(nèi)存問題，如:
while(it.hasNext()){
YouObject object = (YouObject)it.next();
session.evict(youObject);
sessionFactory.evice(YouObject.class, youObject.getId());
}
如果用list方法，很可能就出OutofMemory錯(cuò)誤了。
iv. 通過上面的說明，我想你應(yīng)該知道如何去使用這兩個(gè)方法了。
7、 集合的選用
在HIBERNATE 3.1文檔的“19.5. Understanding Collection performance”中有詳細(xì)的說明。
8、 事務(wù)控制
事務(wù)方面對(duì)性能有影響的主要包括:事務(wù)方式的選用，事務(wù)隔離級(jí)別以及鎖的選用
a) 事務(wù)方式選用:如果不涉及多個(gè)事務(wù)管理器事務(wù)的話，不需要使用JTA，只有JDBC的事務(wù)控制就可以。
b) 事務(wù)隔離級(jí)別:參見標(biāo)準(zhǔn)的SQL事務(wù)隔離級(jí)別
c) 鎖的選用:悲觀鎖(一般由具體的事務(wù)管理器實(shí)現(xiàn))，對(duì)于長事務(wù)效率低，但安全。樂觀鎖(一般在應(yīng)用級(jí)別實(shí)現(xiàn))，如在HIBERNATE中可以定義VERSION字段，顯然，如果有多個(gè)應(yīng)用操作數(shù)據(jù)，且這些應(yīng)用不是用同一種樂觀鎖機(jī)制，則樂觀鎖會(huì)失效。因此，針對(duì)不同的數(shù)據(jù)應(yīng)有不同的策略，同前面許多情況一樣，很多時(shí)候我們是在效率與安全/準(zhǔn)確性上找一個(gè)平衡點(diǎn)，無論如何，優(yōu)化都不是一個(gè)純技術(shù)的問題，你應(yīng)該對(duì)你的應(yīng)用和業(yè)務(wù)特征有足夠的了解。
9、 批量操作
即使是使用JDBC，在進(jìn)行大批數(shù)據(jù)更新時(shí)，BATCH與不使用BATCH有效率上也有很大的差別。我們可以通過設(shè)置batch_size來讓其支持批量操作。
舉個(gè)例子，要批量刪除某表中的對(duì)象，如“delete Account”，打出來的語句，會(huì)發(fā)現(xiàn)HIBERNATE找出了所有ACCOUNT的ID，再進(jìn)行刪除，這主要是為了維護(hù)二級(jí)緩存，這樣效率肯定高不了，在后續(xù)的版本中增加了bulk delete/update，但這也無法解決緩存的維護(hù)問題。也就是說，由于有了二級(jí)緩存的維護(hù)問題，HIBERNATE的批量操作效率并不盡如人意!
從前面許多要點(diǎn)可以看出，很多時(shí)候我們是在效率與安全/準(zhǔn)確性上找一個(gè)平衡點(diǎn)，無論如何，優(yōu)化都不是一個(gè)純技術(shù)的問題，你應(yīng)該對(duì)你的應(yīng)用和業(yè)務(wù)特征有足夠的了解，一般的，優(yōu)化方案應(yīng)在架構(gòu)設(shè)計(jì)期就基本確定，否則可能導(dǎo)致沒必要的返工，致使項(xiàng)目延期，而作為架構(gòu)師和項(xiàng)目經(jīng)理，還要面對(duì)開發(fā)人員可能的抱怨，必竟，我們對(duì)用戶需求更改的控制力不大，但技術(shù)/架構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)是應(yīng)該在初期意識(shí)到并制定好相關(guān)的對(duì)策。
還有一點(diǎn)要注意，應(yīng)用層的緩存只是錦上添花，永遠(yuǎn)不要把它當(dāng)救命稻草，應(yīng)用的根基(數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)，算法，高效的操作語句，恰當(dāng)API的選擇等)才是最重要的。