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很多人都对Java在批量数据的处理方面是否是其合适的场所持有怀疑的念头，由此延伸，那么就会认为ORM可能也不是特别适合数据的批量处理。 其实，我想如果我们应用得当的话，完全可以消除ORM批量处理性能问题这方面的顾虑。下面以Hibernate为例来做为说明，假如我们真的不得不在Java中使用Hibernate来对数据进行批量处理的话。 向数据库插入100 000条数据，用Hibernate可能像这样：
Session session = sessionFactory.openSession();
Transaction tx = session.beginTransaction();
for ( int i=0; i<100000; i++ ) {
Customer customer = new Customer(.....);
session.save(customer); }
tx.commit();
session.close(); |
大概在运行到第50 000条的时候，就会出现内存溢出而失败。这是Hibernate把最近插入的Customer都以session-level cache在内存做缓存，我们不要忘记Hiberante并没有限制first-level cache 的缓存大小：
# 持久对象实例被管理在事务结束时，此时Hibernate与数据库同步任何已经发生变 化的被管理的的对象。
# Session实现了异步write-behind，它允许Hibernate显式地写操作的批处理。 这里，我给出Hibernate如何实现批量插入的方法：
首先，我们设置一个合理的JDBC批处理大小，hibernate.jdbc.batch_size 20。 然后在一定间隔对Session进行flush()和clear()。
Session session = sessionFactory.openSession();
Transaction tx = session.beginTransaction();
for ( int i=0; i<100000; i++ ) {
Customer customer = new Customer(.....);
session.save(customer);
if ( i % 20 == 0 ) {
//flush 插入数据和释放内存:
session.flush(); session.clear(); }
}
tx.commit();
session.close(); |
那么，关于怎样删除和更新数据呢？那好，在Hibernate2.1.6或者更后版本，scroll() 这个方法将是最好的途径：
Session session = sessionFactory.openSession();
Transaction tx = session.beginTransaction();
ScrollableResults customers = session.getNamedQuery("GetCustomers")
.scroll(ScrollMode.FORWARD_ONLY);
int count=0;
while ( customers.next() ) {
Customer customer = (Customer) customers.get(0);
customer.updateStuff(...);
if ( ++count % 20 == 0 ) {
//flush 更新数据和释放内存:
session.flush(); session.clear(); } }
tx.commit(); session.close(); |
这种做法并不困难，也不算不优雅。请注意，如果Customer启用了second-level caching ，我们仍然会有一些内存管理的问题。原因就是对于用户的每一次插入和更新，Hibernate在事务处理结束后不得不通告second-level cache 。因此，我们在批处理情况下将要禁用用户使用缓存。
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