Hibernate缓存策略

Question

我如何决定使用哪种CacheConcurrencyStrategy？

• NonstrictReadWriteCache，
• ReadOnlyCache，
• ReadWriteCache，
• TransactionalCache。

我读了https://www.hibernate.org/hib_docs/v3/api/org/hibernate/cache/CacheConcurrencyStrategy.html，但没有详细解释。

Answer 1

Hibernate documentation在定义它们方面做得非常好：

19.2.2. Strategy: read only

如果您的应用程序需要读取但不修改持久化类的实例，则可以使用只读缓存。这是最简单和最佳的执行策略。它甚至可以安全地用于集群。

19.2.3. Strategy: read/write

如果应用程序需要更新数据，则读写缓存可能是合适的。如果需要可序列化的事务隔离级别，则不应使用此缓存策略。如果在JTA环境中使用缓存，则必须指定属性hibernate.transaction.manager_lookup_class并命名用于获取JTA TransactionManager的策略。在其他环境中，您应确保在调用Session.close()或Session.disconnect()时完成事务。如果要在群集中使用此策略，则应确保底层缓存实现支持锁定。内置缓存提供程序不支持锁定。

19.2.4. Strategy: nonstrict read/write

如果应用程序仅偶尔需要更新数据（即，如果两个事务极不可能同时尝试更新同一项），并且不需要严格的事务隔离，则非严格读写缓存可能是合适的。如果在JTA环境中使用缓存，则必须指定hibernate.transaction.manager_lookup_class。在其他环境中，您应确保在调用Session.close()或Session.disconnect()时完成事务。

19.2.5. Strategy: transactional

事务缓存策略为完全事务缓存提供程序（如JBoss TreeCache）提供支持。这样的缓存只能在JTA环境中使用，您必须指定hibernate.transaction.manager_lookup_class。

换一种说法：

• 只读：对于经常读取但从未更新的数据（例如国家/地区等参考数据）非常有用。很简单。它具有最好的表现（显然）。
• 读/写：如果您的数据需要更新，则需要。但它没有提供SERIALIZABLE隔离级别，可能会出现phantom reads（您可能会在交易结束时看到一些开头没有的东西）。它具有比只读更多的开销。
• 非严密读/写：或者，如果两个单独的事务线程不可能更新同一个对象，则可以使用非严格读写策略。它具有比读写更少的开销。这个对于很少更新的数据很有用。
• 事务性：如果您需要完全事务性缓存。仅适用于JTA环境。

因此，选择正确的策略取决于数据是否正在更新的事实，更新的频率和所需的隔离级别。如果您不知道如何回答要放入缓存的数据的这些问题，可以向DBA寻求一些支持。

Answer 2

READ_ONLY：仅用于从不更改的实体（如果尝试更新此类实体，则抛出异常）。它非常简单和高效。非常适合一些不会改变的静态参考数据。

NONSTRICT_READ_WRITE：在已提交更改受影响数据的事务之后更新缓存。因此，不能保证强一致性，并且存在可以从高速缓存获得陈旧数据的小时间窗口。这种策略适用于能够容忍最终一致性的用例。

READ_WRITE：此策略通过使用“软”锁实现了强大的一致性：当更新缓存实体时，软锁也存储在该实体的缓存中，该锁在事务提交后释放。访问软锁定条目的所有并发事务将直接从数据库获取相应的数据。

TRANSACTIONAL：缓存更改在分布式XA事务中完成。高速缓存实体中的更改在同一XA事务中的数据库和高速缓存中提交或回滚。

Answer 3

阅读API文档是件好事，但你也应该阅读文档（它很棒），Second Level Cache - Strategies。

Answer 4

1. 事务性 - 在极少数更新的情况下，将此策略用于读取主要数据，这对于防止并发事务中的陈旧数据至关重要。
2. 读写 - 再次将此策略用于读取大部分数据，在这种情况下，在极少数情况下更新时，防止并发事务中的陈旧数据至关重要。
3. Nonstrict-read-write - 此策略不保证缓存和数据库之间的一致性。如果数据几乎没有变化，并且过时数据的可能性很小，则不要使用此策略。
4. 只读 - 适用于数据的并发策略，永远不会更改。仅用于参考数据。

希望这清除你的怀疑！