Das Dokument befasst sich mit der Optimierung des Datenbankzugriffs durch Caching am Application-Server, insbesondere mit 1st-Level- und 2nd-Level-Caches in JPA und Hibernate. Es werden verschiedene Lösungsansätze zur Problematik der Datenbanküberlastung und die Herausforderungen der Synchronisation bei Caching-Implementierungen thematisiert. Nutzungstipps und technische Details zur Einrichtung von Caches werden ebenfalls bereitgestellt.

1. DB-Caching
Optimierung des
Datenbankzugriffs
andreas.hubmer@cenarion.com 15.04.2013

2. Inhalt
Problemstellung
1st-Level Cache
JPA
2nd-Level Cache Hibernate
Ehcache
Query Cache
Tipps
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3. Problemstellung
Application- Application- Application-
Server Server Server
DB
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4. Lösung 1: Datenbank skalieren
Application- Application- Application-
Server Server Server
• Synchronisation
DB DB • Lizenzen
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5. Lösung 2: Caching
Application- Application- Application-
Server Server Server
DB-Cache DB-Cache DB-Cache
• Entlastet DB
DB-Server • Beschleunigt Zugriff
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6. Ziele
• Hohe Cache-Hit-Rate
• Konsistenz
• Self-Management?
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7. Objekt-Cache
• Objektrelationaler Mapper (ORM)
– Entity
• Transaktion pro Anwendungsfall
• RAM oder Festplatte
• Wichtig: Jeder DB-Zugriff geht über den
ORM
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8. 1st-Level-Cache
Application Server
Transaktion 1st-Level-Cache DB-Server
8

9. 1st-Level-Cache
• Hash-Tabelle pro Entity-Klasse
• Schlüssel: Objekt-ID = Primary Keys
• Werte: Objektinstanzen
• Im Rahmen einer Transaktion
– Kein Synchronisationsbedarf zu anderen
Application-Servern
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10. 1st-Level-Cache: Beispiel
Applikations-Code Was tatsächlich geschieht
BEGIN TX BEGIN TX
SELECT p FROM person AS p p = SELECT * FROM person
WHERE p.id=1 WHERE id=1
personCache.put(1, p)
SELECT p FROM person AS p personCache.get(1)
WHERE p.id=1
p.setFirma(“Cenarion“)
END TX UPDATE person SET firma=…
END TX
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11. Puffer für Schreibzugriffe
• Update, Insert, Delete erst mit
Transaktionsende
• Ausnahmen:
– Manueller Flush
– Objekt vom Typ A wurde verändert: Vor einer
DB-Query über A müssen die Änderungen an
A persistiert werden
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12. Mit der JPA
@Stateless
public class MyEjb {
@PersistenceContext
private EntityManager entityManager;
@TransactionAttribute(TransactionAttributeType.REQUIRED)
public void businessMethod() throws Exception {
Person p = entityManager.find(Person.class, 1);
p.setFirma(“Cenarion“);
}
}
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13. 2nd-Level-Cache
Application Server
Transaktion 1st-Level
2nd-
Level DB-Server
Transaktion 1st-Level
Cache
Transaktion 1st-Level
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14. 2nd-Level-Cache
• Pro Application Server einer
– für alle Transaktionen gemeinsam
• Cache über Objekt-Ids
• Werte statt Objekte
• Wird befüllt beim Lesen (SELECT) und
Commit (UPDATE, INSERT, DELETE)
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15. 2nd-Level-Cache: Konsistenz
Strategien:
• Read-Only
• Nonstrict Read-Write
• Read-Write: ohne serialisierbare
Transaktionen
• Transaktional: 2PC (teuer)
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16. 2nd-Level-Cache: Konsistenz
Mehrere Application-Server:
• Synchronisation wie bei verteilter DB
(außer Read-Only)
• Veraltete Daten, TTL setzen
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17. Wie einrichten (JPA)?
persistence.xml
<persistence-unit name="myUnit" transaction-type="JTA">
…
<shared-cache-mode>ENABLE_SELECTIVE</shared-cache-mode>
<!– NONE, DISABLE_SELECTIVE -->
</persistence-unit>
@javax.persistence.Entity
@javax.persistence.Cacheable(true)
public class Person {
….
}
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18. JPA im Rückstand
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19. Wie einrichten (Hibernate)?
persistence.xml
…
<property name="hibernate.cache.use_second_level_cache"
value="true" />
<property name="hibernate.cache.region.factory_class"
value="net.sf.ehcache.hibernate.EhCacheRegionFactory" />
@javax.persistence.Entity
@org.hibernate.annotations.Cache(usage=
CacheConcurrencyStrategy.READ_WRITE)
public class Person {
}
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20. Wie einrichten (Ehcache)?
ehcache.xml
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:noNamespaceSchemaLocation="../config/ehcache.xsd"
updateCheck="false">
<cache
name="com.cenarion.Person"
maxElementsInMemory="200"
eternal="false"
timeToIdleSeconds="600"
timeToLiveSeconds="3600"
overflowToDisk="false"
/>
</ehcache>
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21. Cache API
Cache c = entityManager.getEntityManagerFactory().getCache()
javax.persistence. evict(clazz)
Cache
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22. Query Cache
Application Server
Transaktion 1st-Level 2nd-
Level
Cache
DB-Server
Transaktion 1st-Level
Query-
Cache
Transaktion 1st-Level
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23. Query Cache
• ID notwendig für 1st/2nd Level Cache
SELECT … WHERE nonId=‘value‘
• Schlüssel: Query
• Werte: Objekt-IDs
– Mit diesen wird der 1st/2nd-Level-Cache
befragt
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24. Query Cache: Konsistenz
• Bei Änderungen an einer Tabelle A werden
alle gecachten Ergebnisse für Queries
über A ungültig
• Mittels Timestamp
– Timestamp pro Tabelle und gecachter Query
– Locking notwendig
• Synchronisation der Tabellen-Timestamps
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25. Beispiel (1)
SELECT p FROM Person p WHERE plz=‘1041 ‘
4
3 2nd-
Level
2 Cache
Transaktion 1st-Level DB-Server
Query-
Cache
1
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26. Beispiel (2)
p.setPLZ(‘1040‘)
2nd-
Level
1 Cache
Transaktion 1st-Level DB-Server
Query-
Cache
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27. Beispiel (3)
COMMIT
2
3 2nd-
Level
1 Cache
Transaktion 1st-Level DB-Server
Query-
Cache
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28. Query Cache: Config
ehcache.xml
<cache name="org.hibernate.cache.StandardQueryCache"
maxElementsInMemory="200"
… />
<cache name="org.hibernate.cache.UpdateTimestampsCache"
maxElementsInMemory="1000"
eternal="true"
overflowToDisk="false"/>
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29. Hibernate
• Cache Providers
• Collections (@Cache)
• Regions
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30. Verwendungstipps (1)
• Zuerst andere Optimierungen (zB: Indizes)
• 1st-Level-Cache ist immer aktiv
• 2nd-Level-Cache:
– Wenn viele Lesezugriffe vorkommen
– Veraltete Daten ohne
Transaktionsunterstützung kein Problem
– Pro Entity entscheiden
– Performance messen (#Hits, Beschleunigung,
Speicherbedarf, DB-Entlastung)
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31. Verwendungstipps (2)
• Query-Cache:
– Für einzelne Queries per Hint aktivieren
– Nur mit 2nd-Level-Cache gemeinsam
– Tabellen mit (fast) nur Lesezugriff
– Bei natürlichen Schlüsseln (≠Primärschlüssel)
• Keine direkten DB-Manipulationen per
SQL/Native Query
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32. 32

33. Application Server
2nd-Level Cache | Query Cache
Application Server Sync
Transaktion 1st-Level 2nd-
Level
Cache
DB-Server
Transaktion 1st-Level
Query-
Cache
Transaktion 1st-Level
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34. Zusammenfassung
• Problem: DB-Überlastung
• Lösung: Caching am Application-Server
• Herausforderung Synchronisierung
– Caching besonders sinnvoll bei weniger
strikten Anforderungen
• Self-Management ist eine Vision
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35. Links
• JPA offiziell: http://docs.oracle.com/javaee/6/tutorial/doc/bnbpy.html
• JPA Tutorial: http://en.wikibooks.org/wiki/Java_Persistence
• JPA: https://blogs.oracle.com/carolmcdonald/entry/jpa_caching
• Hibernate: http://docs.jboss.org/hibernate/orm/3.6/reference/en-US/html/performance.html
• Hibernate, alt, aber gut: http://www.javalobby.org/java/forums/t48846.html
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