【IT168 技术文档】
    摘要：很久以来，Hibernate的批处理操作的性能受一部分使用群体的质疑，他们可能还是觉得JDBC的在这方面的处理能力要强得多。我们大家都知道Hibernate是对JDBC进行轻量级别的封装，Hibernate的操作最终要回归到JDBC操作的执行。本文重点探讨Hibernate的批处理操作在性能上的影响，分三种情况来说明，分别是批量插入，批量更新，批量删除。 

    一：批量插入

     在项目的开发过程之中，由于项目需求，我们常常需要把大批量的数据插入到数据库。数量级有万级、十万级、百万级、甚至千万级别的。如此数量级别的数据用Hibernate做插入操作，就可能会发生异常，常见的异常是OutOfMemoryError（内存溢出异常）。

    首先，我们简单来回顾一下Hibernate插入操作的机制。Hibernate要对它内部缓存进行维护，当我们执行插入操作时，就会把要操作的对象全部放到自身的内部缓存来进行管理。

    谈到Hibernate的缓存，Hibernate有内部缓存与二级缓存之说。由于Hibernate对这两种缓存有着不同的管理机制，对于二级缓存，我们可以对它的大小进行相关配置,而对于内部缓存，Hibernate就采取了“放任自流”的态度了，对它的容量并没有限制。现在症结找到了，我们做海量数据插入的时候，生成这么多的对象就会被纳入内部缓存（内部缓存是在内存中做缓存的），这样你的系统内存就会一点一点的被蚕食，如果最后系统被挤“炸”了，也就在情理之中了。

    我们想想如何较好的处理这个问题呢？有的开发条件又必须使用Hibernate来处理，当然有的项目比较灵活，可以去寻求其他的方法。

    笔者在这里推荐两种方法：
    (1)：优化Hibernate,程序上采用分段插入及时清除缓存的方法。
    (2)：绕过Hibernate API ，直接通过 JDBC API 来做批量插入，这个方法性能上是最 好的，也是最快的。
    对于上述中的方法1，其基本是思路为：优化Hibernate，在配置文件中设置hibernate.jdbc.batch_size参数，来指定每次提交SQL的数量；程序上采用分段插入及时清除缓存的方法(Session实现了异步write-behind，它允许Hibernate显式地写操作的批处理),也就是每插入一定量的数据后及时的把它们从内部缓存中清除掉，释放占用的内存。
     设置hibernate.jdbc.batch_size参数，可参考如下配置。

<hibernate-configuration>
<session-factory>
.........
<property name=” hibernate.jdbc.batch_size”>50</property>
.........
<session-factory>
<hibernate-configuration>

    配置hibernate.jdbc.batch_size参数的原因就是尽量少读数据库，hibernate.jdbc.batch_size参数值越大，读数据库的次数越少，速度越快。从上面的配置可以看出，Hibernate是等到程序积累到了50个SQL之后再批量提交。

    笔者也在想，hibernate.jdbc.batch_size参数值也可能不是设置得越大越好，从性能角度上讲还有待商榷。这要考虑实际情况，酌情设置，一般情形设置30、50就可以满足需求了。
    程序实现方面，笔者以插入10000条数据为例子，如：

Session session=HibernateUtil.currentSession();
Transatcion tx=session.beginTransaction();
for(int i=0;i<10000;i++)
...{
Student st=new Student();
st.setName(“feifei”);
session.save(st);
if(i%50==0) //以每50个数据作为一个处理单元 
...{
session.flush(); //保持与数据库数据的同步 
session.clear(); //清除内部缓存的全部数据，及时释放出占用的内存 
}
}
tx.commit();
.........

    在一定的数据规模下，这种做法可以把系统内存资源维持在一个相对稳定的范围。

    注意：前面提到二级缓存，笔者在这里有必要再提一下。如果启用了二级缓存，从机制上讲Hibernate为了维护二级缓存，我们在做插入、更新、删除操作时，Hibernate都会往二级缓存充入相应的数据。性能上就会有很大损失，所以笔者建议在批处理情况下禁用二级缓存。

    对于方法2，采用传统的JDBC的批处理，使用JDBC API来处理。

.......
Connection conn=DB.getConnection();
PreparedStatement stmt=conn.prepareStatement(“insert into T_STUDENT(name) values(?) ”);
for(int j=0;j<200;j++)...{
for(int i=0;i<50;i++)...{
stmt.setString(1,”feifei”);
stmt.addBatch();
}
stmt.executeBatch();
conn.commit();
}
.......

    看看上面的代码，是不是总觉得有不妥的地方？对，没发现么！这还是JDBC的传统编程，没有一点Hibernate味道。
    可以对以上的代码修改成下面这样：

Transaction tx=session.beginTransaction(); //使用Hibernate事务处理
边界Connection conn=session.connection(); 
PrepareStatement stmt=conn.prepareStatement(“insert into T_STUDENT(name) values(?)”);
for(int j=0;j++;j<200)...{
for(int i=0;i++;j<50)
...{
stmt.setString(1,”feifei”);
}
}
stmt.executeUpdate();
tx.commit(); //使用 Hibernate事务处理边界 
.........

     这样改动就很有Hibernate的味道了。笔者经过测试，采用JDBC API来做批量处理，性能上比使用Hibernate API要高将近10倍，性能上JDBC 占优这是无疑的。