hibernate 批量保存优化

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基本上每个系统都有一个导入功能，大量的数据填写进入 excel 模板中，然后使用导入功能导入的数据库中，这样可以大大的提高工作效率。那么导入就涉及到了批量保存数据库的问题了。

那么通常情况下，在一个 Session 对象的缓存中数量有限的持久化对象，等到Session 对象处理事务完毕，还要关闭 Session 对象，从而及时释放 session 的缓存占用的内存。在批量保存 1 万条数据，如果一次性把需要保存的 1 万条数据加载到内存职工，当执行事务提交的时候，就会清理缓存， hibernate 执行 1 万条更新语句。这样更新的方式有两个缺点：

（ 1 ） 占用大量内存，必须把 1 万条加载到内存中，然后一一更新它们。

（ 2 ）执行的 update 数目过多，每个 update 语句只能更新一条数据，必须通过 1万条 update 语句才能更新 1 万条数据，频繁地访问数据库，会大大降低应用的性能。

对于以上的情况，咱们可以通过 Session 来进行批量操作， Session 的 sava 方法都会把处理对象的存放在自己的缓存职工，如果通过一个 Session 对象来处理大量持久化对象，应该及时从缓存中清空已经处理完毕并且不会在访问的对象。具体的做法就是处理完一个对象或者小批量对象后，立刻调用 Flush （）方法清理缓存，然后再调用Clear （）方法清空缓存。

如果通过 Session 来进行批量操作，会受到以下的约束：

1. 需要在 hibernate 的配置文件中设置 JDBC 单次批量处理的数目，合理的取值通常为 10 ~50 ，例如 hibernate.jdbc.batch_size= 3 0; 这样设置的，就需要保证每次像数据库发送的批量 SQL 语句数目与这个 batch_size 属性一致。

2. 如果操作对象采用 "identity" 标识符生成器，则 Hibernate 无法在 JDBC 层进行批量插入操作。

3. 进行批量操作时，建议关闭 hibernate 的第二级缓存， Session 的缓存为hibernate 的第一级缓存，通常它是事务范围内的缓存，每个事务都有单独的第一级缓存。 SessionFactory 的外置缓存为 Hibernate 的第二级荤菜，它是应用范围内的缓存，所有的事务都共享同一个第二级缓存。在任何情况下， hibernate 的第一级缓存总是可用的，在默认情况下， hibernate 的第二级缓存是关闭的，但是也可以在 hibernate的配置文件中手动关闭二级缓存：

Hibernate.cache.use_second_level_cache=false;

在 itoo 中批量保存的代码如下：

1. * 批量保存
   
2. *
   
3. * @param list
   
4. *            list类型
   
5. * @return 返回boolean值
   
6. */
   
7. public <T> boolean saveEntitys(List<T> list) {
   
8. boolean flag = false;
   
9. int batchSize = 30;
   
10. int i = 0;
    
11. getDataBaseName(list.get(0));
    
12. try {
    
13. for (Object entity : list) {
    
14. getEntityManager().persist(entity);
    
15. i++;
    
16. if (i % batchSize == 0) {
    
17. getEntityManager().flush();
    
18. getEntityManager().clear();
    
19. }
    
20. }
    
21. flag = true;
    
22. } catch (Exception e) {
    
23. 
    
24. }
    
25. return flag;
    
26. }

复制代码

在以上的程序中，每次执行 session.flush() 方法，就会向数据库职工批量插入 30 条记录。接下来 session.clear() 方法把 20 个刚保存的 对象从缓存中清空。

只要是设计有批量导入的情况，都会涉及到批量保存的内容，这篇博客就是让你的批量保存达到最优效果。