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加速你的Hibernate引擎
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2015-10-14
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Hibernate是最流行的对象关系映射(ORM)引擎之一,它提供了数据持久化和查询服务。 在你的项目中引入Hibernate并让它跑起来是很容易的。但是,要让它跑得好却是需要很多时间和经验的。
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加速你的 Hibernate 引擎
1.引言
Hibernate
是最流行的对象关系映射(ORM)引擎之一,它提供了数据持久化和查询服务。
在你的项目中引入 Hibernate 并让它跑起来是很容易的。但是,要让它跑得好却是需要很
多时间和经验的。
通过我们的使用 Hibernate 3.3.1 和 Oracle 9i 的能源项目中的一些例子,本文涵盖了很多
Hibernate 调优技术。其中还提供了一些掌握 Hibernate 调优技术所必需的数据库知识。
我们假设读者对 Hibernate 有一个基本的了解。如果一个调优方法在 Hibernate 参考文档
(下文简称 HRD)或其他调优文章中有详细描述,我们仅提供一个对该文档的引用并从不
同角度对其做简单说明。我们关注于那些行之有效,但又缺乏文档的调优方法。
2.Hibernate 性能调优
调优是一个迭代的、持续进行的过程,涉及软件开发生命周期(SDLC)的所有阶段。在
一个典型的使用 Hibernate 进行持久化的 Java EE 应用程序中,调优会涉及以下几个方面:
业务规则调优
设计调优
Hibernate 调优
Java GC 调优
应用程序容器调优
底层系统调优,包括数据库和 OS。
没有一套精心设计的方案就去进行以上调优是非常耗时的,而且很可能收效甚微。好的调
优方法的重要部分是为调优内容划分优先级。可以用 Pareto 定律(又称“80/20 法则”)来
解释这一点,即通常 80%的应用程序性能改善源自头 20%的性能问题
[5]
。
相比基于磁盘和网络的访问,基于内存和 CPU 的访问能提供更低的延迟和更高的吞吐量。
这种基于 IO 的 Hibernate 调优与底层系统 IO 部分的调优应该优先于基于 CPU 和内存的底
层系统 GC、CPU 和内存部分的调优。
范例 1
我们调优了一个选择电流的 HQL 查询,把它从 30 秒降到了 1 秒以内。如果我们在垃圾回
收方面下功夫,可能收效甚微——也许只有几毫秒或者最多几秒,相比 HQL 的改进,GC
方面的改善可以忽略不计。
好的调优方法的另一个重要部分是决定何时优化
[4]
。
积极优化的提倡者主张开始时就进行调优,例如在业务规则和设计阶段,在整个 SDLC 都
持续进行优化,因为他们认为后期改变业务规则和重新设计代价太大。
另一派人提倡在 SDLC 末期进行调优,因为他们抱怨前期调优经常会让设计和编码变得复
杂。他们经常引用 Donald Knuth 的名言“过早优化是万恶之源”
[6]
。
为了平衡调优和编码需要一些权衡。根据笔者的经验,适当的前期调优能带来更明智的设
计和细致的编码。很多项目就失败在应用程序调优上,因为上面提到的“过早优化”阶段在
被引用时脱离了上下文,而且相应的调优不是被推迟得太晚就是投入资源过少。
但是,要做很多前期调优也不太可能,因为没有经过剖析,你并不能确定应用程序的瓶颈
究竟在何处,应用程序一般都是这样演化的。
对我们的多线程企业级应用程序的剖析也表现出大多数应用程序平均只有 20-50%的 CPU
使用率。剩余的 CPU 开销只是在等待数据库和网络相关的 IO。
基于上述分析,我们得出这样一个结论,结合业务规则和设计的 Hibernate 调优在 Pareto
定律中 20%的那个部分,相应的它们的优先级更高。
一种比较实际的做法是:
1. 识别出主要瓶颈,可以预见其中多数是 Hibernate、业务规则和设计方面的(其数量视你
的调优目标而定;但三到五个是不错的开端)。
2. 修改应用程序以便消除这些瓶颈。
3. 测试应用程序,然后重复步骤 1,直到达到你的调优目标为止。
你能在 Jack Shirazi 的《Java Performance Tuning》
[7]
一书中找到更多关于性能调优阶段
的常见建议。
下面的章节中,我们会按照调优的大致顺序(列在前面的通常影响最大)去解释一些特定
的调优技术。
3. 监控和剖析
没有对 Hibernate 应用程序的有效监控和剖析,你无法得知性能瓶颈以及何处需要调优。
3.1.1 监控 SQL 生成
尽管使用 Hibernate 的主要目的是将你从直接使用 SQL 的痛苦中解救出来,为了对应用程
序进行调优,你必须知道 Hibernate 生成了哪些 SQL。JoeSplosky 在他的《The Law of
Leaky Abstractions》一文中详细描述了这个问题。
你可以在 log4j 中将 org.hibernate.SQL 包的日志级别设为 DEBUG,这样便能看到生成的
所有 SQL。你还可以将其他包的日志级别设为 DEBUG,甚至 TRACE 来定位一些性能问
题。
3.1.2 查看 Hibernate 统计
如果开启 hibernate.generate.statistics,Hibernate 会导出实体、集合、会话、二级缓存、
查询和会话工厂的统计信息,这对通过 SessionFactory.getStatistics()进行的调优很有帮
助。为了简单起见,Hibernate 还可以使用 MBean“org.hibernate.jmx.StatisticsService”
通过 JMX 来导出统计信息。你可以在这个网站找到配置范例 。
3.1.3 剖析
一个好的剖析工具不仅有利于 Hibernate 调优,还能为应用程序的其他部分带来好处。然
而,大多数商业工具(例如 JProbe@
[10]
)都很昂贵。幸运的是 Sun/Oracle 的 JDK1.6 自带
了一个名为“Java VisualVM”@
[11]
的调试接口。虽然比起那些商业竞争对手,它还相当基础,
但它提供了很多调试和调优信息。
4. 调优技术
4.1 业务规则与设计调优
尽管业务规则和设计调优并不属于 Hibernate 调优的范畴,但此处的决定对后面 Hibernate
的调优有很大影响。因此我们特意指出一些与 Hibernate 调优有关的点。
在业务需求收集与调优过程中,你需要知道:
数据获取特性包括引用数据(reference data)、只读数据、读分组(read group)、
读取大小、搜索条件以及数据分组和聚合。
数据修改特性包括数据变更、变更组、变更大小、无效修改补偿、数据库(所有变更
都在一个数据库中或在多个数据库中)、变更频率和并发性,以及变更响应和吞吐量
要求。
数据关系,例如关联(association)、泛化(generalization)、实现(realization)
和依赖(dependency)。
基于业务需求,你会得到一个最优设计,其中决定了应用程序类型(是 OLTP 还是数据仓
库,亦或者与其中某一种比较接近)和分层结构(将持久层和服务层分离还是合并),创
建领域对象(通常是 POJO),决定数据聚合的地方(在数据库中进行聚合能利用强大的
数据库功能,节省网络带宽;但是除了像 COUNT、SUM、AVG、MIN 和 MAX 这样的标
准聚合,其他的聚合通常不具有移植性。在应用服务器上进行聚合允许你应用更复杂的业
务逻辑;但你需要先在应用程序中载入详细的数据)。
范例 2
分析员需要查看一个取自大数据表的电流 ISO(Independent System Operator)聚合列表。
最开始他们想要显示大多数字段,尽管数据库能在 1 分钟内做出响应,应用程序也要花 30
分钟将 1 百万行数据加载到前端 UI。经过重新分析,分析员保留了 14 个字段。因为去掉
了很多可选的高聚合度字段,从剩下的字段中进行聚合分组返回的数据要少很多,而且大
多数情况下的数据加载时间也缩小到了可接受的范围内。
范例 3
过 24 个“非标准”(shaped,表示每小时都可以有自己的电量和价格;如果所有 24 小时的
电量和价格相同,我们称之为“标准”)小时会修改小时电流交易,其中包括 2 个属性:每
小时电量和价格。起初我们使用 Hibernate 的 select-before-update 特性,就是更新 24 行
数据需要 24 次选择。因为我们只需要 2 个属性,而且如果不修改电量或价格的话也没有业
务规则禁止无效修改,我们就关闭了 select-before-update 特性,避免了 24 次选择。
4.2 继承映射调优
尽管继承映射是领域对象的一部分,出于它的重要性我们将它单独出来。HRD@
[1]
中的第
9
章“继承映射”已经说得很清楚了,所以我们将关注 SQL 生成和针对每个策略的调优建议。
以下是 HRD 中范例的类图:
4.2.1 每个类层次一张表
只需要一张表,一条多态查询生成的 SQL 大概是这样的:
select id, payment_type, amount, currency, rtn, credit_card_type from payment
针对具体子类(例如 CashPayment)的查询生成的 SQL 是这样的:
select id, amount, currency from payment where payment_type=’CASH’
这样做的优点包括只有一张表、查询简单以及容易与其他表进行关联。第二个查询中不需
要包含其他子类中的属性。所有这些特性让该策略的性能调优要比其他策略容易得多。这
种方法通常比较适合数据仓库系统,因为所有数据都在一张表里,不需要做表连接。
主要的缺点整个类层次中的所有属性都挤在一张大表里,如果有很多子类特有的属性,数
据库中就会有太多字段的取值为 null,这为当前基于行的数据库(使用基于列的 DBMS 的
数据仓库处理这个会更好些)的 SQL 调优增加了难度。除非进行分区,否则唯一的数据表
会成为热点,OLTP 系统通常在这方面都不太好。
4.2.2 每个子类一张表
需要 4 张表,多态查询生成的 SQL 如下:
select id, payment_type, amount, currency, rtn, credit_card type,
case when c.payment_id is not null then 1
when ck.payment_id is not null then 2
when cc.payment_id is not null then 3
when p.id is not null then 0 end as clazz
from payment p left join cash_payment c on p.id=c.payment_id left join
cheque_payment ck on p.id=ck.payment_id left join
credit_payment cc on p.id=cc.payment_id;
针对具体子类(例如 CashPayment)的查询生成的 SQL 是这样的:
select id, payment_type, amount, currency
from payment p left join cash_payment c on p.id=c.payment_id;
优点包括数据表比较紧凑(没有不需要的可空字段),数据跨三个子类的表进行分区,容
易使用超类的表与其他表进行关联。紧凑的数据表可以针对基于行的数据库做存储块优化,
让 SQL 执行得更好。数据分区增加了数据修改的并发性(除了超类,没有热点),OLTP
系统通常会更好些。
同样的,第二个查询不需要包含其他子类的属性。
缺点是在所有策略中它使用的表和表连接最多,SQL 语句稍显复杂(看看 Hibernate 动态
鉴别器的长 CASE 子句)。相比单张表,数据库要花更多时间调优数据表连接,数据仓库
在使用该策略时通常不太理想。
因为不能跨超类和子类的字段来建立复合索引,如果需要按这些列进行查询,性能会受影
响。任何子类数据的修改都涉及两张表:超类的表和子类的表。
4.2.3 每个具体类一张表
涉及三张或更多的表,多态查询生成的 SQL 是这样的:
select p.id, p.amount, p.currency, p.rtn, p. credit_card_type, p.clazz
from (select id, amount, currency, null as rtn,null as credit_card type,
1 as clazz from cash_payment union all
select id, amount, null as currency, rtn,null as credit_card type,
2 as clazz from cheque_payment union all
select id, amount, null as currency, null as rtn,credit_card type,
3 as clazz from credit_payment) p;
针对具体子类(例如 CashPayment)的查询生成的 SQL 是这样的:
select id, payment_type, amount, currency from cash_payment;
优点和上面的“每个子类一张表”策略相似。因为超类通常是抽象的,所以具体的三张表是
必须的[开头处说的 3 张或更多的表是必须的],任何子类的数据修改只涉及一张表,运行起
来更快。
缺点是 SQL(from 子句和 union all 子查询)太复杂。但是大多数数据库对此类 SQL 的调
优都很好。
如果一个类想和 Payment 超类关联,数据库无法使用引用完整性(referential integrity)
来实现它;必须使用触发器来实现它。这对数据库性能有些影响。
4.2.4 使用隐式多态实现每个具体类一张表
只需要三张表。对于 Payment 的多态查询生成三条独立的 SQL 语句,每个对应一个子类。
Hibernate 引擎通过 Java 反射找出 Payment 的所有三个子类。
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yuwju
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