1 对一级缓存和二级缓存分析：
1.1 一级缓存：一级缓存是一个事务中的缓存，只发生在一个session打开之后关闭之前，一般一级缓存是不需要人工管理操作的，但是当应用程序中有时需要大批量更新信息时候也会出现OutOfMemoryException错误，Hibernate也提供了两种方式管理一级缓存：
方法一：session.evict()
此方法一般在执行删除某记录时候执行：
Session. delete(user);
Session. evict(user);
方法二：session.clear()
此方法用于将一级缓存全部清空。
1.2 二级缓存的原理：Hibernate内部只支持一级缓存，表现在session打开关闭之前如果里面有同样的session.get()语句则不会出现第二次查询，不过这个有局限只能局限在sessin打开之后关闭之前；二级缓存突破了这一限制，在session关闭之后也能打开第二个session并在第二个里执行与第一个session里同样的session.get()，然而不通过二次查询数据库也能查到相应数据。
1.3 Hibernate二级缓存的配置：
(1) 设置Hibernate支持二级缓存功能：
在hibernate.cfg.xml配置文件中添加属性：
<property name=" cache.use_second_level_cache ">true</property>
其实Hibernate默认的cache.use_second_level_cache值也是true，所以此属性用户可以不配置。
(2) 设置二级缓存实现的提供商：
在hibernate.cfg.xml配置文件中添加属性：
<property name=" cache.provider_class "> org.hibernate.cache.OSCacheProvider
</property>
二级缓存的实现类有很多，好比：org.hibernate.cache.OSCacheProvider
(3) 设置需要进行二级缓存的类：
方法一：
在hibernate.cfg.xml中添加配置：
<class-cache usage="read-only" class="cn.itcast.domain.User"/>
注：使用策略usage的选项值有四种：
① read-only：如果你的应用程序只需读取一个持久类的实例，而无需对其修改，那么就可以对其进行只读缓存。这是最简单的，也是实用性最好的方法。甚至在群集中，它也能完美地运行。
② read-write：如果应用程序需要更新数据，那么读/写缓存比较合适。
③ nonstrict-read-write：如果应用程序只偶尔需要更新数据（也就是说，两个事物同时更新同一记录的情况很不常见），也不需要十分严格的事务隔离，那么比较适合使用非严格读/写策略。
④ transaction：事务策略提供了全事务的缓存支持，例如对JBoss TreeCache的支持。这样的缓存只能用于JTAG环境中，你必须指定为其transaction.manager_lookup_class属性。
注意：class必须是完整的包括类包的类名。
方法二：没每一个要进行二级缓存的类的映射文件设置：
<class name="User" table="User">
<cache usage="read-only"/>
<id name="id">
<generator class="native"/>
</id>
<component name="name">
<property name="firstName" column="first_name"/>
<property name="lastName" column="last_name"/>
</component>
<property name="birthday"></property>
</class>
注意：在<id>前定义<cache usage="read-only"/>如果映射文件中有集合类（如Set、Map、List等的）映射实体也要另行指定其cache的缓存同步策略并指定region（不过不包括component和 joined-subclass)
另举例如下：
<set name="employees" cascade="save-update" inverse="true">
<cache usage="read-only" region="Employee"/>
<key column="dept_id"></key>
<one-to-many class="Employee"/>
</set>
2 现在查看如下代码：
User user=null;
Session session=null;
try
{
session=HibernateUtil.getSession();
user=(User) session.get(User.class, id);
System.out.println(user.getClass());
//这里在session未关闭之前查询是利用一级缓存
user=(User) session.get(User.class, id);
System.out.println(user.getName());
}
finally
{
if(session!=null)
session.close();
}
try
{ //之前的session关闭了，这里重新打开了一个新的session，这里查询利用的是二级缓存
session=HibernateUtil.getSession();
user=(User) session.get(User.class, id);
}
finally
{
if(session!=null)
session.close();
}
2.1 检测二级缓存性能：
(1) 在hibernate.cfg.xml配置一个属性：
generate_statistics=true
(2) 测试代码：
public static void main(String[] args)
{
User user=addUser();
getUser(user.getId());
Statistics st=HibernateUtil.getSessionFactory().getStatistics();
System.out.println("put"+st.getSecondLevelCachePutCount());
System.out.println("hit"+st.getSecondLevelCacheHitCount());
System.out.println("miss"+st.getSecondLevelCacheMissCount());
}
注意：以上代码作用是分别获取二级缓存中向map中存数据次数、命中数据次数、没命中数据次数。
3 对二级缓存的人工管理：
对二级缓存一般是不用管理的，都是有提供商和hibernate管理好的，不过也提供了几个控制二级缓存的方法：
(1) HibernateUtil.getSessionFactory().evict(User.class);
把二级缓存中User的所有实例清除掉包括继承它的子类实例；
(2) HibernateUtil.getSessionFactory().evict(User.class, id);
把二级缓存中通过id指定的User实例清除掉。
4 增加对查询HQL查询的二级缓存功能：
Query query=session.createQuery("from User where id>20");
像上面这样的查询语句，hibernate是默认不支持二级缓存的，因为每个查询都是有针对性的查询条件，下次查询的命中率不高，但是也是可以设置打开查询二级缓存的。
打开步骤：
(1). 在hibernate.cfg.xml中配置以下属性：
<property name="cache.use_query_cache">true</property>
注意：此属性Hibernate缺省的是false，所以必须配置为true。
(2). 修改代码：
static User query(int id)
{
Session session=null;
session=HibernateUtil.getSession();
Query query=session.createQuery("from User where id>20");
query.setCacheable(true);
User user=(User)query.uniqueResult();
return user;
}
小结：
1. Session的save()方法不适合native生成方式的主键。
2. update，saveOrUpdate，list，iterator，get，load以及Query，Criteria都会填充二级缓存，但只是在查询缓存时候，Session的iterator.getLoad()会从二级缓存中取数据(iterator可能存在N+1此查询)
3.Query.Criteria查询缓存由于命中率较低，所以Hibernate缺省时关闭的.
4.SessionFactory中提供了evictXXX()方法用来清除缓存中的内容。
5.统计信息打开generate_statics,用sessionFactory.getStatics()获取统计信息。
转自：http://blog.163.com/zhangfei_jiayou/blog/static/56244178200983061742668/