hibernate 提供了三种主要缓存策略：read_only（只读）、read_write（读写）和nonstrict_read_write（非严格读写）。read_only策略性能最佳但不可更新，read_write策略允许更新但可能导致不一致，nonstrict_read_write策略在二者之间取得平衡。最佳实践包括根据访问模式选择策略、使用二级缓存、调整缓存大小和监控缓存性能。
Hibernate 的缓存策略：浅析、深入与最佳实践
引言
缓存是 Hibernate 中至关重要的性能优化技术，它通过临时存储 fréquemment 访问的数据来减少数据库访问的数量。Hibernate 提供了多种缓存策略，每种策略都针对不同的访问模式进行优化。
浅析
Hibernate 提供了三个主要缓存策略：
- READ_ONLY： 只读缓存，在事务开始时加载数据，在事务结束时丢弃。
- READ_WRITE： 读写缓存，在事务开始时加载数据，在事务执行期间保持更新，并在事务结束时写入数据库。
- NONSTRICT_READ_WRITE： 非严格读写缓存，类似于 READ_WRITE，但在某些情况下允许数据在不同事务之间保持一致性。
深入
READ_ONLY 策略
- 优点： 性能最佳，因为数据在事务开始时仅加载一次。
- 缺点： 数据不能更新，不适用于经常写入的应用程序。
READ_WRITE 策略
- 优点： 允许更新，提供了较高的写入性能。
- 缺点： 数据可能在事务之间不一致，在某些情况下可能导致数据丢失。
NONSTRICT_READ_WRITE 策略
- 优点： 介于 READ_ONLY 和 READ_WRITE 之间，在事务期间提供一致性，同时允许在某些情况下不同事务之间的数据差异。
- 缺点： 性能低于 READ_WRITE，并且在某些情况下可能导致数据丢失。
最佳实践
- 选择正确的策略： 根据应用程序的访问模式选择最适合的策略。
- 使用二级缓存： 对于 fréquemment 访问的数据，考虑使用二级缓存，它存储在 JVM 之外，并在应用程序之间保持持久性。
- 调整缓存大小： 调整缓存大小以优化性能，避免过度缓存或缓存溢出。
- 监控缓存： 使用 Hibernate Statistics 工具监视缓存性能并识别改进机会。
实战案例
使用 READ_ONLY 策略：
@Cache(usage = CacheConcurrencyStrategy.READ_ONLY)
public class User {
private String name;
private int age;
// 省略其他代码
}使用 READ_WRITE 策略：
@Cache(usage = CacheConcurrencyStrategy.READ_WRITE)
public class Product {
private String name;
private int quantity;
// 省略其他代码
}使用 NONSTRICT_READ_WRITE 策略：
@Cache(usage = CacheConcurrencyStrategy.NONSTRICT_READ_WRITE)
public class Order {
private String reference;
private List items;
// 省略其他代码
} 
