Java 用于只读的DataNumCache

我一直在尝试分析JDO查询的性能（我在mysql中使用内置dbcp）

我注意到，虽然我的查询可能非常快，但如果返回大量记录，query.execute（）可能会慢得多（一个5ms的db查询可能需要40ms的执行时间）

我已经缩小了L1Cache的可能原因：

2015-04-17 21:03:46.325[work-3]调试DataNucleus.Cache-在一级缓存中找不到id为758“的对象[Cache size=153]

2015-04-17 21:03:46.325[work-3]调试DataNucleus.Cache-将对象“@442b0b9e”（id=“：758”）添加到一级缓存（loadedFlags=“[NYNNN]”）

2015-04-17 21:03:46.325[work-3]调试DataNucleus.Cache-在一级缓存中找不到id为759“的对象[Cache size=154]

2015-04-17 21:03:46.325[work-3]调试DataNucleus.Cache-对象“@3f978ede”（id=“：759”）添加到一级缓存（loadedFlags=“[NYNNNNN]”）

2015-04-17 21:03:46.326[work-3]调试DataNucleus.Cache-在一级缓存中找不到id为760“的对象[Cache size=155]

2015-04-17 21:03:46.326[work-3]调试DataNucleus.Cache-对象“@2e0f44f5”（id=“：760”）添加到一级缓存（loadedFlags=“[NYNNNNN]”）

2015-04-17 21:03:46.326[work-3]调试DataNucleus.Cache-在一级缓存中找不到id为“761”的对象[Cache size=156]

2015-04-17 21:03:46.326[work-3]调试DataNucleus.Cache-将对象“@7db2fe20”（id=“：761”）添加到一级缓存（loadedFlags=“[NYNNN]”）

这表明首先检查每个记录（查看它是否在缓存中，然后插入到缓存中）。由于有100或1000条记录，这项技术的性能似乎相当苛刻

此外，当PersistenceManager关闭时（我使用的是try with resources），这个缓存就会被销毁。( 因此，对于一个简单的select*from表：

• 我们获得了记录
• 我们改上课
• 我们检查它是否已经在L1 cahce中（对于单次读取，它不会）
• 我们插入到缓存中
• 查询已完成
• PersistenceManager已关闭
• 缓存中的记录被清空（一次一条）

以下是一些示例代码：

        try (final PersistenceManagerProvider pmp = getReadPmp()) {
            Query q = pmp.get().newQuery(clazz, ":param1.contains(" + field + ")");
            @SuppressWarnings("unchecked") List<T> result = (List<T>) q.execute(values);
            return result;
        }

对于这样的查询，我只是在select中读取，缓存没有提供任何内容，因此它不应该影响我的性能。（顺便说一下，我尝试禁用一级缓存，这显然不是一个好主意）

以下是查询中的完整日志集：

---

这些都是调试日志（这可能会大大降低查询速度，但仍然支持这样一种理论，即从缓存中删除对象和插入对象的调用都是顺序的且耗时）.

你不说时间花在哪里。查询通用编译？查询数据存储编译？执行？从ResultSet提取结果？事务提交（和对象生命周期更改）？一级缓存是一个映射，仅此而已，根据JDO（和JPA）只需分发一个具有特定对象id的对象规范。我看到没有缓存被清空记录“一次一条”…调用cache.clear（在地图上）时间花费在JDOQL performExecute上，但我将发布收集的完整日志，这样我们可以看到缓存被清除，并且每个记录的缓存被构造。我编辑以附加完整日志的要点，（我猜是因为销毁/添加是按顺序记录的（我可以看到日志之间的时间），它们是按顺序调用的。这可能是一个错误的假设。您可以在这里看到的另一件事是，实际查询和编译时间很快。日志中的大部分时间都花在一级缓存上。我看到日志消息，表示一个对象已从一级缓存中删除，但这并不意味着在下一个消息之前，所有时间都在一级缓存中e、 如前所述，从映射中删除对象很简单。为什么不看看他们的代码呢？

    @Override
    public void close() {
        if (tx != null && tx.isActive()) {
            final String stackTrace = new Throwable().getStackTrace()[1].toString(); // element 0 is this method
            LOGGER.error("ROLLING BACK UNCOMMITTED TRANSACTION FROM " + stackTrace);
            tx.rollback(); // never throws if isActive() is true
        }

        persistenceManager.close();
}