摘要：Hibernate是指对JDBC进行轻量级封装的对象关系映射框架，它使得J2EE开发人员可以使用面向对象的编程思维来操纵数据库。Hibernate可以替代JDBC应用场合，既包括Java的客户端程序，也包括Servlet/JSP的Web应用程序。针对天津市信息分类数据库使用SSH（Struts+Spring+Hibernate）框架整合方案构建系统，提出3种优化方案，以减少基于Hibernate系统数据批量处理执行的代价，提高系统数据批量处理效率。
关键词关键词：Hibernate；数据批量处理；SSH框架整合；DAO模式
中图分类号：TP391
文献标识码：A 文章编号文章编号：16727800（2014）004010702
作者简介作者简介：徐敬（1979-），男，硕士，天津市信息中心工程师，研究方向为信息系统开发、信息产业管理。
0 引言
Hibernate是指对JDBC进行轻量级封装的对象关系映射框架，它使得J2EE开发人员可以使用面向对象的编程思维来操纵数据库。而评判面向对象程序设计好坏的重要指标之一是类的内聚性是否高，耦合度是否低，这就要求Hibernate框架在使用时，最好结合DAO设计模式一起使用。
DAO是和数据库打交道的操作对象，而这些操作可以从系统的业务逻辑中分离，使其承担业务逻辑对象和数据源之间接口的重任，从而使系统中的数据库操作简化，并且更快地定位问题所在。为建立一个健壮的J2EE应用，DAO封装了所有对数据源的访问操作，而业务逻辑对象不用关心怎么将数据写入数据库，以及如何从数据库中读取数据。DAO模式下设计的程序对底层数据的访问提供了良好支持，而不依赖于JDBC、Hibernate等任何技术。有了DAO模式，可以对程序的业务逻辑单独测试，大大提高了程序的健壮性。在Service层次上，可以把程序的焦点专注于业务逻辑设计上，同时保证了程序业务逻辑的完整性和数据的一致性，同时达到类的耦合度降低的目的。
总之，使用DAO的目的是将数据控制层（Hibernate框架实现）与业务逻辑控制层相分离，这样不仅更有利于项目开发时的功能划分和工作分配（负责数据层的人员只注重数据操作，负责业务逻辑控制的开发人员只关注业务逻辑，使得项目各成员分工明晰），在项目维护时也更容易定位和解决问题。
1 天津市信息分类数据库简介
天津市信息分类数据库是天津市信息中心的重点项目，由信息资源处负责实施。通过天津市分类数据库的建设，可以更好地为天津市市委、市政府及各个区县委办局提供信息决策支持服务，以提升天津市的信息化水平。
信息资源处的主要职责是向市委、市政府及各区县委办局提供决策支持服务信息，业务包括信息收集、整理、加工等工作。信息的加工以信息加工经验库为依托，以信息分类数据为基础。信息加工经验库采用“八步一中心”的工作方法，旨在收集信息整理、加工经验，使信息采编、整理、加工更加科学化、流程化、规范化，并将一些针对具体问题的信息加工经验模型化，以降低信息加工工作的劳动强度。具体工作步骤如下：①提出研究问题，并对问题分门别类，经验分类库会将历史做法一一列出，供相关工作人员参考；②以该问题为中心使用信息、网络舆情搜索引擎展开信息搜集，在此阶段重点记录问题产生的原因及相关背景资料；③记录工作人员在采编信息时的取向，如关注的网站、论坛、博客等信息；④记录工作人员整理、加工信息的做法，并分析做法的异同；⑤将加工后的信息转换为信息分类数据库统一规定的标准格式；⑥对信息分类数据库中的数据进行统一汇总、分析；⑦针对某一问题的系统输出相关报告；⑧对该问题延伸的信息加工方向进行选择。
在实施天津市信息分类数据库这个超大数据量的系统过程中，采用SSH框架整合技术。而对信息分类数据库的持续性操作，则由Hibernate框架完成。由于数据量庞大，需对Hibernate框架缓存机制进行研究，并制定相应的优化策略。
2 Hibernate缓存机制
缓存是IT领域的一个通用概念，是指介于程序和永久性数据源之间的介质，一般指内存，通常读写速度较快。但如果缓存中存放非常大量的数据时，也会用硬盘作为二级缓存。缓存的实现不仅要考虑存储介质，还要考虑管理缓存的并发访问机制和缓存中数据的生命周期。
Hibernate缓存包括Session缓存（Hibernate一级缓存）和SessionFactory缓存，其中SessionFactory缓存又可以分为两种：内置和外置。Session缓存是内置的，不能被卸载，能够在某个时间点上按照缓存中对象的变化执行数据库同步操作。而SessionFactory缓存则依据功能和目的的不同，分为内置缓存和外置缓存。SessionFactory的内置缓存中存放了映射元数据和预定义SQL语句，映射元数据是映射文件中数据的副本，而预定义SQL语句是在Hibernate初始化阶段根据映射元数据推导出来的。因此，Session缓存和SessionFactory缓存适合存放如下数据：①经常被修改的数据；②财务数据，绝对不允许出现并发；③与其它应用共享的数据。SessionFactory外置缓存（Hibernate二级缓存）是一个可配置的插件。外置缓存的数据是数据库数据的副本，外置缓存的介质可以是内存或硬盘，其存放如下特征的数据：①很少被修改的数据；②不重要的数据（偶尔并发使用）；③不被并发使用的数据；④参考数据。
3 基于Hibernate系统数据批量处理优化策略
Hibernate框架数据批量处理的原理是，先把符合条件的数据查找出来，放到内存当中，然后再进行操作。这样一来造成了内存浪费严重，系统性能不理想。因此，可采用以下3种优化方案解决性能问题。
方案一：绕过Hibernate API ，直接通过 JDBC API 来实现（实现上结合Hibernate事物处理边界方法），此方案性能上较好，速度也是最快的。采用直接调用JDBC API 访问数据库，效率很高，避免了Hibernate 先查询出来加载到内存，再进行操作引发的性能问题。
方案二：运用存储过程。此方案使用的条件是底层数据库（如Oracle）支持存储过程，可通过存储过程执行数据批量操作。存储过程直接在数据库中运行，速度更快。
方案三：使用Hibernate API 进行变化的批量处理。具体做法是在查找出一定量的数据时，及时将这些数据在操作完成后删掉，使用语句：session.flush（）；session.evict（XX对象集），这样可以提升一些系统性能。其中“一定量的数据”要视具体情况而定，一般为50～80条数据左右。以数据库插入100 000 条数据为例：
tx=session.beginTransaction（）；
for（int i=0；i<100000；i++） {
Customer custom=new Customer（）；
custom.setName（"user"+i）；
session.save（custom）；
if（i%80==0） // “一定量的数据”设置为80
{
session.flush（）；
session.clear（）；
}
}
4 结语
研究了基于Hibernate框架系统对超大数据量数据库的处理原理，并提出相应的优化策略。提出了基于Hibernate构建的系统，其既可以使用面向对象的方式操纵数据库，又可以达到与JDBC直接操纵数据库方式接近的性能水平。这些优化策略属于基于Hibernate框架的优化策略。
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（责任编辑：黄 健）