Hibernate缓存逐出

Hibernate 中的缓存意味着存储和重用常用数据以加速您的应用程序。有两种缓存：会话级别和会话工厂级别。Level 1 cache 是一种缓存，用于存储已经查询过并持久化到当前会话的对象。此缓存通过存储会话中频繁访问的对象来帮助减少数据库往返次数。一级缓存是hibernate默认存储的默认缓存。它与休眠会话对象有关。

Hibernate 的二级缓存是一种内置的缓存机制，允许您跨多个会话缓存数据。二级缓存将数据存储在应用程序的共享缓存区域中，应用程序中的每个 Hibernate 会话都可以访问该区域。2 级缓存可以通过减少加载数据所需的数据库查询次数来帮助优化您的应用程序。有几个可用于 Hibernate 的缓存提供程序。您可以使用其中的任何一个，包括 Ehcache、Infinispan、Hazelcast 等。

缓存逐出的重要性

缓存逐出过程涉及删除或替换存储在缓存中的数据。这是缓存管理的关键组成部分，因为它保证缓存保持功能和高效。以下是缓存逐出很重要的一些原因：

1. 最大化缓存空间：缓存的空间有限，如果缓存已满，则无法存储新数据。逐出确保缓存不会被过时或未使用的数据填满，从而为新数据留出空间。
2. 提高缓存性能：逐出确保缓存只包含相关数据，提高缓存命中率并提高整体性能。
3. 避免数据过时：缓存中的数据可能会随着时间的推移而过时，尤其是在很少访问的情况下。逐出删除此类数据，确保只有新数据存储在缓存中。
4. 减少缓存访问时间：逐出确保缓存仅包含相关数据，从而减少从缓存访问数据所需的时间。
5. 减少缓存未命中：逐出有助于减少缓存未命中的发生，这种情况是在缓存中找不到请求的数据，必须从磁盘等较慢的存储中检索。

缓存逐出的定义

当缓存变满时，如果不清除旧数据，它就无法存储新数据。这就是缓存逐出的全部内容。这是摆脱或换出缓存中的数据以为新内容腾出空间的过程。这是通过使用算法来确定要删除哪些数据来完成的。执行此操作有不同的策略，例如 LRU（最近最少使用）、LFU（经常使用）和 RPP（随机替换）。这些策略是根据存储的数据类型和访问频率来选择的。这个想法是为了确保缓存只包含重要且经常访问的内容。这样，它会更有效率并且工作得更好。

缓存逐出的原因

缓存逐出的原因有多种，如下：

1. 有限的缓存大小：缓存的大小是有限的，如果缓存已满，则无法存储新数据。逐出确保缓存不会被过时或未使用的数据填满，从而为新数据腾出空间。
2. 陈旧数据：缓存中的数据可能会随着时间的推移而变得陈旧，尤其是在很少访问的情况下。逐出删除此类数据，确保只有新数据存储在缓存中。
3. 访问频率：某些数据可能比其他数据更频繁地被访问。逐出算法可以对频繁访问的数据进行优先排序，并删除不常访问的数据。
4. 缓存效率：缓存旨在存储频繁访问的数据，逐出确保缓存仅包含相关数据，从而提高缓存命中率和整体性能。
5. 缓存一致性：缓存可能保存可能被其他进程或线程修改的数据副本。逐出确保缓存保存最新版本的数据，从而提高缓存一致性。
6. 动态数据：一些数据可能会随着时间发生变化，缓存这些数据可能不会有效。逐出算法可以删除可能经常更改的数据。

不同类型的缓存逐出

缓存逐出是当缓存变满或不再需要数据时从缓存中删除数据的过程

1. 基于时间的驱逐

• 基于时间的逐出是一种缓存逐出策略，它涉及在自上次访问数据或将数据添加到缓存后经过一定时间后从缓存中删除数据。该策略背后的想法是，缓存中的数据在一定时间后可能会变得陈旧或不相关，最好将其从缓存中移除，以便为更多相关数据腾出空间。
• 根据您的系统要求，您可能能够以不同的方式实施基于时间的驱逐。例如，某些系统对所有缓存数据使用固定的 TTL，而其他系统则根据您上次访问数据后的时长使用 TTI。

2. 基于计数的驱逐

• 基于计数的逐出是缓存管理中使用的一种技术，其中根据项目被访问的次数从缓存中删除项目。基本思想是经常访问的项目更有可能在短期内再次访问，因此它们应该保存在缓存中。另一方面，访问频率较低的项目不太可能再次访问，因此可以将它们逐出以为访问频率较高的项目腾出空间。
• 缓存中的每个项目都与一个计数器相关联。每次您访问一个项目时，该项目上的计数器都会上升。当您的缓存太满时，计数器最低的项目将被驱逐。

3.查询结果驱逐

• 查询结果逐出是指从数据库或数据存储系统中删除缓存查询结果或使其过期的过程。当在数据库中执行查询时，该查询的结果通常存储在缓存中以提高性能。此缓存可以设置为在特定时间段后或在新数据添加到数据库时过期。
• 当缓存的查询结果被驱逐时，它会从缓存中删除，下次执行相同的查询时，数据库将不得不从其主要存储位置再次检索数据。

4.缓存区域清除

• 缓存区域清除是指删除或清空存储在设备或系统特定区域的缓存数据的过程。缓存是一个临时存储区域，用于存储经常访问的数据以提高系统的性能。清除缓存数据时，会将其从缓存内存中移除，系统需要再次从源中检索数据，这可能需要更多时间。
• 可以通过多种方式清除缓存区域，具体取决于所使用的系统或设备。例如，Web 浏览器通常可以选择清除特定区域或整个缓存的缓存。同样，移动设备和计算机可能具有用于清除缓存的内置工具，或者用户可能需要使用第三方应用程序或软件来执行任务。

缓存逐出策略

Hibernate 通过其二级缓存支持这些缓存逐出策略，这是一个共享缓存，用于跨多个会话存储实体和集合。二级缓存可以为每个缓存区域配置不同的逐出策略，允许开发人员优化其应用程序不同部分的缓存行为。

1. Least Recently Used (LRU) : Least Recently Unused (LRU) 是一种从缓存中删除最长时间未使用的数据的算法。LRU 的前提是长期未使用的数据在未来不太可能被需要。
2. 先进先出 (FIFO)：先进先出 (FIFO) 是一种优先从缓存中删除先前添加的数据的算法。这背后的基本原理是数据在缓存中驻留的时间越长，它被需要的可能性就越小。
3. Least Frequently Used (LFU) : Least Frequently Utilized (LFU) 是一种算法，它基于未来不太可能需要最不频繁访问的数据的前提，将数据从缓存中移除。

缓存驱逐的实现

Session session = sessionFactory.openSession();
Transaction tx = session.beginTransaction();

// 为实体启用二级缓存
sessionFactory.getCache().evictEntityRegion(User.class);

// 执行一些数据库操作
User user = session.get(User.class, 1L);
user.setName("技术SOLO");
session.update(user);

// 收回实体的缓存
sessionFactory.getCache().evictEntity(User.class, user.getId());

tx.commit();
session.close();

[c-alert type=”info”]您还可以使用第三方库（如 Ehcache 或 Hazelcast）配置缓存逐出策略。这些库提供更高级的缓存选项，例如基于生存时间或空闲时间的逐出策略。[/c-alert]

结论

• 总之，缓存逐出是 Hibernate 缓存机制中必不可少的过程，有助于保持缓存数据的准确性和一致性。Hibernate 提供了二级缓存，可用于在内存中存储实体、集合和查询结果。但是，缓存的数据可能会因为数据库更新而变得陈旧，我们需要从缓存中移除陈旧的数据，以确保下次检索的数据是准确的和最新的。
• 可以在 Hibernate 中使用诸如evictEntityRegion()和evictEntity()之类的方法来删除特定实体的缓存数据来实现缓存逐出。此外，Ehcache 或 Hazelcast 等第三方库可用于根据生存时间或空闲时间配置更高级的缓存逐出策略。
• 总的来说，了解如何在 Hibernate 中实现缓存逐出对于开发利用 Hibernate 的缓存机制来提高数据库操作速度的高性能应用程序至关重要。