Hibernate : stratégies de chargement et de cache performantes
12
Click here to load reader
-
Upload
genevajug -
Category
Technology
-
view
689 -
download
2
description
Hibernate est un framework puissant et complexe, et son rôle dans les applications transactionnelles modernes en fait la brique critique du point de vue de la performance applicative. Alain vous propose d’examiner ensemble, et de l’intérieur grâce à dynaTrace, les impacts des best practices et anti-patterns sur une application spring-hibernate soumise à de la charge.
Transcript of Hibernate : stratégies de chargement et de cache performantes
Alain Hélaïli – [email protected] SE Manager
Hibernate, stratégies de chargement et de cache performantes
Geneva JUG – 28/09/2010
Agenda
• Environnement de test• Stratégies de récupération (Fetching)• Cache de Session• Cache de requêtes• Cache de 2nd niveau• Cascade
Agenda
• Environnement de test• Stratégies de récupération (Fetching)• Cache de Session• Cache de requêtes• Cache de 2nd niveau• Cascade
Environnement de tes t
• Environnement de test• Hibernate, Spring, JSF
• Build Maven
• Tests JUnit
Environnement de tes t
Agenda
• Environnement de test• Stratégies de récupération (Fetching)• Cache de Session• Cache de requêtes• Cache de 2nd niveau• Cascade
Stratég ies de récupération
• Lazy• Join• Batch• Fetch profile• Lazy property
Agenda
• Environnement de test• Stratégies de récupération (Fetching)• Cache de Session• Cache de requêtes• Cache de 2nd niveau• Cascade
Agenda
• Environnement de test• Stratégies de récupération (Fetching)• Cache de Session• Cache de requêtes• Cache de 2nd niveau• Cascade
Agenda
• Environnement de test• Stratégies de récupération (Fetching)• Cache de Session• Cache de requêtes• Cache de 2nd niveau• Cascade
Agenda
• Environnement de test• Stratégies de récupération (Fetching)• Cache de Session• Cache de requêtes• Cache de 2nd niveau• Cascade
Conclus ion
• Représentativité du jeu de données• Relation 1-n : en cible, plutôt 1-3 ou 1-100?
• Représentativité du volume de données• Volume cible doit être connu dès la phase de conception
• Volume au démarrage et volume après 1 an, 2 ans…
• Anticiper les use-cases et donc les optimisations• Mesurer les tests – pas uniquement OK/KO
