1.缓存概述
缓存(cache)在java应用程序中是一组内存中的集合示例，它保存着永久性存储源(如硬盘上的文件或数据库)中数据的备份，它的读写速度比读写硬盘的速度快。应用程序在运行时直接读写缓存中的数据，只在某些特定时刻按照缓存中的数据来同步更新数据存储源。如果缓存中存放的数据量非常大，也会用硬盘作为缓存的物理介质
缓存的作用就是降低应用程序直接读写永久性数据存储源的频率，从而增强应用的运行性能
缓存的实现不仅需要作为物理介质的硬件（内存），同时还需要用于管理缓存的并发访问和过期等策略的软件
2.缓存范围分类
缓存的范围决定了缓存的声明周期以及可以被谁访问。总共分三类
1）事务范围
事务范围的缓存只能被当前事务访问,每个事务都有各自的缓存,缓存内的数据通常采用相互关联的对象形式.缓存的生命周期依赖于事务的生命周期,只有当事务结束时,缓存的生命周期才会结束.事务范围的缓存使用内存作为存储介质,一级缓存就属于事务范围.
2）应用范围（也叫进程范围）
应用程序的缓存可以被应用范围内的所有事务共享访问.缓存的生命周期依赖于应用的生命周期,只有当应用结束时,缓存的生命周期才会结束.应用范围的缓存可以使用内存或硬盘作为存储介质,二级缓存就属于应用范围.
3）集群范围
在集群环境中,缓存被一个机器或多个机器的进程共享,缓存中的数据被复制到集群环境中的每个进程节点,进程间通过远程通信来保证缓存中的数据的一致,缓存中的数据通常采用对象的松散数据形式.
对大多数应用来说，应该慎重地考虑是否需要使用集群范围的缓存，因为访问的速度不一定回避直接访问数据库数据的速度快很多
3.缓存的并发访问策略
当多个并发的失误同时访问持久化层的缓存的相同数据时，会引发起并发问题，必须采用必要的失误隔离措施
在进程范围或集群范围的缓存，会出现并发问题，因此可以设定一下四种类型的并发访问策略，每一种策略对应一种事务隔离级别。事务型并发访问策略是事务隔离级别最高，只读型的隔离级别最低。事务隔离级别越高，并发性能就越低
1）事务型：仅仅在受管理环境中适用。它提供了Repeatable Read事务隔离级别。对于经常被读但很少修改的数据，可以采用这种隔离类型，因为它可以防止脏读和不可重复读这类的并发问题。
2）读写型：提供了Read Committed事务隔离级别。仅仅在非集群的环境中适用。对于经常被读但很少修改的数据，可以采用这种隔离类型，因为它可以防止脏读这类的并发问题。
3）非严格读写型：不保证缓存与数据库中数据的一致性。如果存在两个事务同时访问缓存中相同数据的可能，必须为该数据配置一个很短的数据过期时间，从而尽量避免脏读。对于极少被修改，并且允许偶尔脏读的数据，可以采用这种并发访问策略。
4）只读型：对于从来不会修改的数据，如参考数据，可以使用这种并发访问策略。
Hibernate中的缓存
hibernate中提供两级缓存，第一级别是Session级别的缓存，它是属于事务范围的缓存，第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存，它是属于进出呢个范围或集群范围的缓存。这一级别的缓存可以进行配置和更改，并且可以进行动态的加载和卸载。Hibernate还为查询结果提供了一个查询缓存，它依赖于第二级缓存
一级缓存的管理:
Hibernate的一级缓存是由Session提供的，因此它只存在于Session的生命周期中，当程序调用save(),update(),saveorupdate()等方法 及调用查询接口list,filter,iterate时，如session缓存中还不存在相应的对象，Hibernate会把该对象加入到一级缓存中，
当Session关闭的时候该Session所管理的一级缓存也会立即被清除
Hibernate的一级缓存是Session所内置的，不能被卸载，也不能进行任何配置
一级缓存采用的是key-value的Map方式来实现的，在缓存实体对象时，对象的主关键字ID是Map的key，实体对象就是对应的值。所以说，一级缓存是以实体对象为单位进行存储的，在访问的时候使用的是主关键字ID
虽然，Hibernate对一级缓存使用的是自动维护的功能，没有提供任何配置功能，但是可以通过Session中所提供的方法来对一级缓存的管理进行手工干预。Session中所提供的干预方法包括以下两种
●evict() ：用于将某个对象从Session的一级缓存中清除
evict()方法适用于以下二种情况：
１）不需要该对象进行同步的数据更新
２）在批量进行更新与删除时，当更新删除每一个对象后，要释对此对象所占用的内存．
●clear() ：用于将一级缓存中的所有对象全部清除。
在进行大批量数据一次性更新的时候，会占用非常多的内存来缓存被更新的对象。这时就应该阶段性地调用clear()方法来清空一级缓存中的对象，控制一级缓存的大小，以避免产生内存溢出的情况。
Hibernate大批量更新时缓存的处理方法:
(假设我们user表的age有5000条大于0的记录,)
Session session =SessionFactory.openSession();
Transaction tx =session.beginTransaction();
Itertaor users=session.find("from User u where u.age>0").itertaor();//HSL语句就不做解释了
while(user.hasNext()){
User user =(User)users.next();
user.setAge(user.getAge()+1);
//将本批插入的对象立即写入数据库并释放内存
session.flush();
session.clear();
}
tx.commit();
session.close();
用Hibernate处理大批数据时..都必须先执行5000次的update语句,然后才能更新5000个user 对象..
这样就影响到了操作上的性能....在项目当我们遇到性能与空间的问题时,,,要以性能为主..这也就是说要牺牲空间
所以程序最好跳过Hibernate API 而直接通过JDBC API来执来...
我们改一下上面的代码:
Session session=SessionFactory.openSession();
Transaction tx =session.beginTransaction();
Connection conn =session.connection();
PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement("update users set age=age+1 "+"where age >0");
pstmt.executeUpdate();
tx.commit();
虽说这是通过JDBC API搞作的..但本质上还是通过Hibernater Transaction的事务这个接口来声明事务的边界的...
其实最好的解决方法就是以创建存储过程,,用底层的数据库运行.