了解實體狀態(tài)和持久性上下文，以避免諸如LazyInitializationException之類的問題，請始終使用Merge返回的實例。 2.使用加入Fetch， @entityGraph或@batchsize來優(yōu)化獲取策略，以防止N 1查詢並正確管理懶惰加載。 3?；侗匾獣r使用@discriminatorColumn，選擇適用的繼承映射策略（Single_table，加入或table_per_class）基於性能和架構(gòu)設(shè)計需求。 4?？刂讫R平模式（自動或提交），並使用Nectlessessess進行批量操作，以繞過骯髒的檢查來提高性能。 5。使用attributeconverter實現(xiàn)自定義類型，以進行簡單的轉(zhuǎn)換或Hibernate的@TyPedef和UserType，以適用於JSON等複雜類型。 6.使用@version或通過lockmodeType.pessimistic_write使用樂觀的鎖定，以安全地處理並發(fā)訪問。 7.使用@CreatedDate和軟刪除使用 @Where或自定義邏輯而不是物理刪除，以維護數(shù)據(jù)完整性和跟蹤更改。掌握這些高級JPA和Hibernate功能可以在現(xiàn)實世界應(yīng)用中構(gòu)建高性能，可靠和可維護的持久性層。

當(dāng)您越過JPA和Hibernate的基礎(chǔ)知識時，如何映射實體，使用@Entity ， @Id並執(zhí)行簡單的CRUD操作 - 是時候潛入更強大，更細微的功能，這些功能使這些工具真正在現(xiàn)實世界應(yīng)用中閃耀。這是基礎(chǔ)知識以外的東西。

1.了解持久性上下文和實體狀態(tài)

除基本CRUD之外的最重要概念之一是了解實體的持久性環(huán)境和生命週期。

Hibernate通過持久性上下文（本質(zhì)上是一級緩存）管理實體，該上下文在四個狀態(tài)下跟蹤實體：

• 瞬態(tài)：與會話無關(guān)的新對象。
• 託管（持續(xù)） ：與會話關(guān)聯(lián)並進行跟蹤。
• 獨立：先前管理的，但會議結(jié)束。
• 刪除：標記為刪除。

理解這些狀態(tài)有助於避免常見的陷阱，例如陳舊數(shù)據(jù)或LazyInitializationException 。

示例：將獨立的實體與entityManager.merge()重新?lián)艽蛩?，但要注意合併返回新的託管實?- 不要忽略返回值！

用戶retacheduser =新用戶（1L，“ John”）;
用戶管理器= EntityManager.Merge（dixacheduser）; //使用此參考

2。提取策略：懶惰與渴望以及如何優(yōu)化

除了@ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) ，您需要了解n 1查詢問題以及如何解決它們。

懶惰的加載非常適合性能，但是如果您在交易外訪問懶惰的關(guān)聯(lián)，則會獲得LazyInitializationException 。

通用解決方案：

• 加入jpql中的fetch ：

   @query（“從用戶中選擇u u u加入fetch u.orders u.id =：id”）
  用戶FinduserWithorders（@Param（“ ID”）長ID）;

• @EntityGraph用於可重複使用的獲取計劃：

   @entityGraph（attributepaths = {“ orders”，“ profile”}）
  List <user> FindbyLastName（字符串lastName）;

• 使用特定於hibernate的@Fetch(FetchMode.SUBSELECT)或@BatchSize(size = 10)進行批處理負載。

專家提示：使用Hibernate SQL記錄或DataSource-Proxy之類的工具來檢測開發(fā)中的N 1問題。

3。處理繼承映射

JPA支持三種主要的繼承策略：

• @Inheritance(strategy = InheritanceType.SINGLE_TABLE) - 所有子類別的一個表（默認）。
• @Inheritance(strategy = InheritanceType.TABLE_PER_CLASS) - 每個子類都有自己的表。
• @Inheritance(strategy = InheritanceType.JOINED) - 父表中的共享屬性，子表中的細節(jié)。

每個人都有權(quán)衡：

• Single_table很快，但可以導(dǎo)致許多零，並且可擴展性較小。
• 加入已歸一化，但需要加入。
• table_per_class避免加入，但不能共享主密鑰序列並使多態(tài)性查詢複雜化。

使用@DiscriminatorColumn和@DiscriminatorValue帶有SINGLE_TABLE區(qū)分類型。

 @inheritance（stragity = sashitancepy.single_table）
@discriminatorColumn（name =“ user_type”）
公共抽像類用戶{...}

4。骯髒的檢查，沖洗模式和性能

Hibernate會通過骯髒的檢查自動將持久性上下文與數(shù)據(jù)庫同步 - 它將託管實體狀態(tài)與原始值進行了比較。

您可以控制這種情況何時發(fā)生：

• FlushMode.AUTO （默認值）：查詢之前和提交時進行沖洗。
• FlushMode.COMMIT ：僅在承諾時沖洗 - 用於批量操作。

在長期進行的對話或批處理處理中，切換到COMMIT可以減少不必要的沖洗。

此外，請使用stateless sessions （通過Hibernate的StatelessSession ）進行批量操作，以繞過骯髒的檢查和持久性上下文：

無狀態(tài)session = sessionfactory.openstatatelessessession（）;
session.insert（僱員）;

這可以提高性能，但失去了自動級聯(lián)，緩存和生命週期回調(diào)。

5。自定義類型和轉(zhuǎn)換器

有時，您需要映射不直接由JPA支持的值。

使用AttributeConverter來簡單案例：

 @Converter
公共類BooleantoynConverter實現(xiàn)屬性屬性<boolean，string> {
    @Override
    公共字符串converttodatabasecolumn（布爾值）{
        返回值！ = null && value？ “ y”：“ n”;
    }

    @Override
    public boolean converttoToentityAttribute（字符串值）{
        返回“ y” .equals（value）;
    }
}

對於更複雜的情況（例如，JSON字段），請使用Hibernate的@TypeDef和自定義UserType ：

 @typedef（name =“ json”，typeclass = jsontype.class）
@實體
@Type（type =“ json”）
@column（columndefinition =“ jsonb”）
私有地圖<字符串，對象>元數(shù)據(jù);

Vlad Mihalcea的Hibernate類型之類的圖書館使它變得更加容易。

6.樂觀與悲觀鎖定

處理並發(fā)訪問：

• 樂觀的鎖定（默認）：使用@Version字段（通常是int或Timestamp ）。

   @版本
  私有int版本；

  如果兩個交易修改了相同的實體，則第二個交易將在OptimisticLockException中失敗。

• 悲觀的鎖定：通過以下方式獲取數(shù)據(jù)庫鎖

  entityManager.find（user.class，id，lockmodetype.pessimistic_write）;

  對於高態(tài)場景有用，但要謹慎 - 可能導(dǎo)致僵局。

7。審計和軟刪除

而不是刪除記錄，而是實現(xiàn)軟刪除：

 @column（name =“刪除”）
私人布爾刪除= false;

與JPA實體聽眾或Spring Data的@CreatedDate ， @LastModifiedBy等結(jié)合使用。

 @EntityListeners（AuctingentityListener.Class）
公共類用戶{
    @CreatedDate
    私有LocalDateTime創(chuàng)建的;
}

在Spring Boot中使用@EnableJpaAuditing啟用。

對於軟刪除，請覆蓋存儲庫方法或使用@Where(clause = "deleted = false") （特定於Hibernate）。

最後的想法

超越基礎(chǔ)意味著要考慮性能，一致性和可維護性。掌握這些概念可以幫助您避免常見的反pates腳，並建立堅固的可擴展持久性層。

這不僅是關(guān)於映射表，還包括了解Hibernate如何與您的數(shù)據(jù)庫，交易邊界和應(yīng)用程序體系結(jié)構(gòu)進行互動。

基本上，一旦您過去的save()和findById() ，真正的工作就開始了。

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