Бывает так, что нужно походить по страницам сайта, который внезапно лёг или вовсе закрылся, и испокон веков нас здесь выручает Google с его поисковым кэшем. Одна беда — «походить» в этом случае превращается в сплошное мучение: посмотреть страницу, скопировать адрес ссылки, по которой хочется пройти, вставить в поисковую строку и добавить префикс «cache:». Многовато действий ради одного перехода по ссылке. Вот ссылка на решение этой проблемы для нетерпеливых: GCB 2.0.

Довольно часто в java приложениях с целью снижения нагрузки на БД используют кеш. Не много людей реально понимают как работает кеш под капотом, добавить просто аннотацию не всегда достаточно, нужно понимать как работает система. Поэтому этой статье я попытаюсь раскрыть тему про то, как работает кеш популярного ORM фреймворка. Итак, для начала немного теории.

Прежде всего Hibernate cache — это 3 уровня кеширования:

• Кеш первого уровня (First-level cache);
• Кеш второго уровня (Second-level cache);
• Кеш запросов (Query cache);

Кеш первого уровня

Кеш первого уровня всегда привязан к объекту сессии. Hibernate всегда по умолчанию использует этот кеш и его нельзя отключить. Давайте сразу рассмотрим следующий код:

SharedDoc persistedDoc = (SharedDoc) session.load(SharedDoc.class, docId);
System.out.println(persistedDoc.getName());
user1.setDoc(persistedDoc);

persistedDoc = (SharedDoc) session.load(SharedDoc.class, docId);
System.out.println(persistedDoc.getName());
user2.setDoc(persistedDoc);

Возможно, Вы ожидаете, что будет выполнено 2 запроса в БД? Это не так. В этом примере будет выполнен 1 запрос в базу, несмотря на то, что делается 2 вызова load(), так как эти вызовы происходят в контексте одной сессии. Во время второй попытки загрузить план с тем же идентификатором будет использован кеш сессии.
Один важный момент — при использовании метода load() Hibernate не выгружает из БД данные до тех пор пока они не потребуются. Иными словами — в момент, когда осуществляется первый вызов load, мы получаем прокси объект или сами данные в случае, если данные уже были в кеше сессии. Поэтому в коде присутствует getName() чтобы 100% вытянуть данные из БД. Тут также открывается прекрасная возможность для потенциальной оптимизации. В случае прокси объекта мы можем связать два объекта не делая запрос в базу, в отличии от метода get(). При использовании методов save(), update(), saveOrUpdate(), load(), get(), list(), iterate(), scroll() всегда будет задействован кеш первого уровня. Собственно, тут нечего больше добавить.

Сейчас работаю над доработкой/переписыванием проекта, который был написан, ну скажем так, «не совсем грамотно». По ходу есть задача оптимизировать работу, т.к. код изначально был написан крайне неоптимально. Среди работ по оптимизации прикручивается кэш.

В проекте есть несколько разных источников данных, результаты работы которых хорошо было бы кэшировать, основной — конечно БД. Хотелось решения прозрачного, с минимальной кровью. В один прекрасный момент надоедает писать конструкции вида

$query = "Select something";
$result = $cache->get($query, $tag);
if (!$result) {
    $result = $db->queryAll($query);
    $cache->set($query, $tag);
}

И хочется чего-то другого. Конечно, код можно вынести в отдельную функцию или метод, но это как-то скучно и к тому же, для каждого разного вызова (а там есть не только $db->queryAll, а несколько разных вариантов) нужен будет свой код и своя функция/метод.

С другой стороны, добавлять код кэширования непосредственно в источники данных тоже не очень правильно — в конце концов, они этим не должны заниматься (именно поэтому Трейты тоже не подходят). Создавать отдельный класс кэша тоже не очень удобно.

В общем, хотелось единого, универсального решения, которое бы подошло для разных источников данных, с разными интерфейсами, но в то же время было единообразным. Было решено сделать «волшебный» декоратор.

Прошло уже 3 месяца с тех пор, как я, в качестве хобби, начал писать проект на новом Symfony 2. Далее в статье я постараюсь поделиться с хабрасообществом проблемами, с которыми может столкнуться разработчик. Статья ориентирована на людей уже знакомых с архитектурой Symfony и Doctrine.

Некоторое время назад я писал о системе кеширования. Помнится, я обещал продолжение, но сейчас решил, что строка кода лучше сотни комментариев, теорию оставим на потом. Поэтому сегодня у нас своего рода анонс с парой советов по использованию в одном флаконе. Встречайте, cacheops — система кеширования и автоматической инвалидации кеша для Django ORM.

Инвалидация кеша, возможно, одна из самых запутанных вещей в программировании. Тонкость вопроса состоит в компромиссе между полнотой, избыточностью и сложностью этой процедуры. Так о чём же эта статья? Хотелось бы не привязываясь к какой-либо платформе, языку или фреймворку, подумать о том как следует реализовывать систему инвалидации. Ну а чтобы не писать обо всём и ни о чём, сконцентрируемся на кешировании результатов SQL-запросов построенных с помощью ORM, которые в наше время встречаются нередко.