性能优化
- 在大数据量遍历时（比如查找消息敏感词），须要手动使用clear方法释放缓存中的数据，防止缓存中数据过多浪费内存。
- 1+N问题：将Fetch设为LAZY能够在须要时才发出sql语句，或者设置BatchSize指定一条sql语句查询多个对象。
- list方法会把全部对象都取出，而iterate方法会先取出全部对象的主键，须要时再依据主键取出对象。
另外iterate会查询二级缓存。list不会。
缓存
- Hibernate中的缓存分为一级缓存和二级缓存，缓存能够有效降低查询数据库的次数，提高程序性能。
- 一级缓存指的是Session中的缓存，因为Session的生存周期较短所以一级缓存能带来的性能提升非常有限。
- 二级缓存指的是SessionFactory中的缓存。能够跨Session存在。
- 适合二级缓存数据的特点：常常被訪问、不会常常修改以及数量有限。
- 打开缓存的方法：在Hibernate.cfg.xml中设定：
<property name="cache.use_second_level_cache">true</property>
<property name="cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</property>或使用@Cache注解：
@Cache(usage=CacheConcurrencyStrategy.READ_WRITE)
- load和iterate方法默认使用二级缓存，list会往二级缓存中加入数据，可是不会从二级缓存中查找数据。
- 假设须要Query使用二级缓存，须要打开查询缓存：
<property name="cache.use_query_cache">true</property>
- 常见缓存算法分为LRU（近期最少被使用）、LFU（最不常常使用）和FIFO（先进先出）。
事务并发处理
- 事务并发可能出现的问题分为：第一类丢失更新、脏读、不可反复读、第二类丢失更新（不可反复读的特殊情况）、幻读。
- 数据库的事务隔离机制：1：read-uncommitted 2：read-committed 4：repeatable read 8：serializable（数字代表相应值）。
- 仅仅要支持事务的数据库，就不可能发生第一类更新丢失。
- read-uncommitted（同意读取未提交的数据）会发生脏读、不可反复读和幻读。
- read-committed（读取已提交的数据）不会出现脏读，仍会出现不可反复读和幻读。
- repeatable read （事务运行中其它事务无法运行改动或插入）较安全。
- serializable（全部事务顺序运行）很少用。
- hibernate.connection.isolation能够设置事务隔离级别，分别相应1、2、4、8（假设不设使用数据库默认的级别）。
- 悲观锁：使用select ...for update。或者使用load(class, id, LockMode.Upgrade)。
- 乐观锁：使用@Version注解会添加一个字段存放改动次数，事务提交前会对照改动次数是否同样决定是否提交。