一级缓存

Hibernate试图将持久化上下文的刷新推迟到最后可能的时刻。这种策略传统上称为事务性后台写。

write-behind与Hibernate刷新更相关，而不是任何逻辑或物理事务。在事务期间，刷新可能发生多次。

刷新的更改仅对当前数据库事务可见。在提交当前事务之前，其他并发事务看不到任何更改。

由于有了一级缓存，Hibernate可以做以下几个优化:

JDBC语句批处理 防止丢失更新异常

第二级缓存

一个合适的缓存解决方案必须跨越多个Hibernate session，这就是Hibernate支持额外的二级缓存的原因。

二级缓存绑定到SessionFactory生命周期，因此只有在SessionFactory关闭时(通常是在应用程序关闭时)才会销毁它。二级缓存主要是面向实体的，尽管它也支持可选的查询缓存解决方案。

当加载一个实体时，Hibernate将执行以下操作:

如果实体存储在第一级缓存中，则返回缓存的对象引用。这确保了应用程序级的可重复读取。 如果实体没有存储在第一级缓存中，而第二级缓存被激活，那么Hibernate将检查实体是否已经缓存在第二级缓存中，如果是，则将其返回给调用者。 否则，如果实体没有存储在第一级或第二级缓存中，它将从DB中加载。

在二级缓存中，域hbm文件的键可以是可变的，值可以是false。 例如, 在这个领域类中，一天中的某些持续时间作为普遍真理保持不变。因此，它可以在应用程序中被标记为不可变。

一级缓存

会话对象保存第一级缓存数据。默认启用。第一级缓存数据将对整个应用程序不可用。一个应用程序可以使用多个会话对象。

二级缓存

SessionFactory对象保存二级缓存数据。存储在第二级缓存中的数据将对整个应用程序可用。但是我们需要显式地启用它。

by default, NHibernate uses first level caching which is Session Object based. but if you are running in a multi-server environment, then the first level cache may not very scalable along with some performance issues. it is happens because of the fact that it has to make very frequent trips to the database as the data is distributed over multiple servers. in other words NHibernate provides a basic, not-so-sophisticated in-process L1 cache out of box. However, it doesn’t provide features that a caching solution must have to have a notable impact on the application performance.

所以所有这些问题的问题是使用与会话工厂对象相关的L2缓存。它减少了访问数据库的时间消耗，因此最终增加了应用程序的响应时间。

在streamlined Logic博客上有一个关于一级缓存的很好的解释。

基本上，第一级缓存发生在每个会话的基础上，而第二级缓存可以跨多个会话共享。

一级缓存

Hibernate试图将持久化上下文的刷新推迟到最后可能的时刻。这种策略传统上称为事务性后台写。

write-behind与Hibernate刷新更相关，而不是任何逻辑或物理事务。在事务期间，刷新可能发生多次。

刷新的更改仅对当前数据库事务可见。在提交当前事务之前，其他并发事务看不到任何更改。

由于有了一级缓存，Hibernate可以做以下几个优化:

JDBC语句批处理 防止丢失更新异常

第二级缓存

一个合适的缓存解决方案必须跨越多个Hibernate session，这就是Hibernate支持额外的二级缓存的原因。

二级缓存绑定到SessionFactory生命周期，因此只有在SessionFactory关闭时(通常是在应用程序关闭时)才会销毁它。二级缓存主要是面向实体的，尽管它也支持可选的查询缓存解决方案。

当加载一个实体时，Hibernate将执行以下操作:

如果实体存储在第一级缓存中，则返回缓存的对象引用。这确保了应用程序级的可重复读取。 如果实体没有存储在第一级缓存中，而第二级缓存被激活，那么Hibernate将检查实体是否已经缓存在第二级缓存中，如果是，则将其返回给调用者。 否则，如果实体没有存储在第一级或第二级缓存中，它将从DB中加载。