一般而言，ORM的数据缓存应包含如下几个层次：
      1. 事务级缓存（Transcation Layer Cache）
      2. 应用级/进程级缓存（Application/Process Layer Cache）
      3. 分布式缓存（Cluster Layer Cache）

      Hibernate数据缓存（Cache）分为两个层次，以Hibernate语义加以区分，可分为：
      1. 内部缓存（Session Level，也称为一级缓存）
      2. 二级缓存（SessionFactory Level，也称为二级缓存）

      Hibernate中，缓存将在以下情况中发挥作用：
      1. 通过id[主键]加载数据时
      2. 延迟加载

      内部缓存正常情况下由Hibernate自动维护，如果需要手动干预，可以通过以下方法完成：
      1. Session.evict
         将某个特定对象从内部缓存清除。
      2. Session.clear
         清空内部缓存。

      在Hibernate中，二级缓存涵盖了应用级缓存和分布式缓存领域。如果数据满足以下条件，则可将其纳入缓存管理。
      1. 数据不会被第三方应用修改；
      2. 数据大小(Data Size)在可接收的范围之内；
      3. 数据更新频率较低；
      4. 同一数据可能会被系统频繁引用；
      5. 非关键数据(关键数据，如金融帐户数据)。
      Hibernate本身并未提供二级缓存的产品化实现，而是为众多的第三方缓存组件提供了接入接口，较常用的第三方组件有：
      1. JCS
      2. EHCache
      3. OSCache
      4. JBossCache
      5. SwarmCache
      Hibernate中启用二级缓存，需要在hibernate.cfg.xml配置hibernate.cache.provider_class参数，之后，需要在映射文件中指定各个映射实体(以及collection)的缓存同步策略。Hibernate提供了一下4种内置的缓存同步策略：
      1. read-only
         只读。对于不会发生改变的数据，可使用只读型缓存。
      2. nonstrict-read-write
         如果程序对并发访问下的数据同步要求不是非常严格，且数据更新操作频率较低，可以采用本选项，获得较好的性能。
      3. read-write
         严格可读写缓存。基于时间戳判定机制，实现了“read committed”事务隔离等级。可用于对数据同步要求严格的情况，但不支持分布式缓存。这也是实际应用中使用最多的同步策略。
      4. transactional
         事务型缓存，必须运行在JTA事务环境中。

      在Java语言中，对象之间的比较可以通过引用比较(==)和内容比较(equals)两种方式进行，而在Hibernate的实体对象的比较是通过主键值来比较，如果要实现自己的识别逻辑，则需要重写equals方法和hashCode方法。

      检查数据对象改变检查的一般策略有下面两种：
      1. 数据对象监控
         数据对象监控的实现方式，通过拦截器对数据对象的设值方法进行拦截。一旦数据对象的设置方法被调用，则将其标志为“待更新”状态，之后在数据库操作时将其更新到对应的库表。
      2. 数据版本对比
         在持久层框架中维持数据对象的最近读取版本，当数据提交时将提交数据与此版本进行比对，如果发生变化则将其同步到数据库对应的库表。

      Hibernate采取的是第二种检查策略。它采用一个内部数据结构"EntityEntry"保存对应实体类的状态信息。

      对于级联对象的更新，Hibernate将根据unsaved-value进行判定。首先Hibernate会取出目标对象的id。之后，将此值与unsaved-value进行比对，如果相等，则认为目标对象尚未保存，否则，认为对象已经保存，无需再进行保存操作。