lifejoy网友写了段测试程序，用Hibernate作为持久手段测试了大数据量写入MySql数据库的性能。程序主要使用了一个循环嵌套，最里层循 环为批量插入记录的代码，每一批插1000条记录，最外层循环为批次的控制，一共循环100批次，这样总的数据写入量为1000x100共十万记录。从 lifejoy的测试数据看，用JDBC直接写的速率是600-800条/秒，而用Hibernate写的速率会从一开始的300多条降至几十条每秒，这 个差距非常之大，难怪lifejoy使用了“暴差”这一非常使人触目惊心的语言。



Hibernate 的写入性能到底如何？真的到了“暴差”这样的地步么？其性能与JDBC直写相比，到底差距多大？这些个问题，通过google 结果，众说纷纭，莫衷一是，在台湾JavaWorld论坛上，有网友贴出了Hibernate比JDBC性能更加优越的测试结果分析图，也有很多网友在诟 病Hibernate在ORM的同时丧失了性能，到底真相在何方？由于今年做了一个基于Oracle的大型系统，需要支撑高并发数据访问量，在决定系统架 构的时候，首席架构师选择了iBatis，而放弃了Hibernate，其中一个最大的考虑就是这个性能因素，可惜当初没有进行技术实际论证，于是有了今 天的这个“考”，打算通过实际测试结果来验证一下Hibernate的性能情况，以澄清如下问题：

<!--[if !supportLists]-->1. <!--[endif]-->Hibernate ORM读写与JDBC方式读写在性能上孰优孰劣？

<!--[if !supportLists]-->2. <!--[endif]-->优势多少？劣势又是几何？



依照lifejoy的思路下写以下一段代码：



package com.gmail.newmanhuang.learnhibernate;

import java.util.Iterator;

import java.util.List;

import org.hibernate.SessionFactory;

import org.hibernate.Session;

import org.hibernate.Transaction;

import org.hibernate.cfg.Configuration;

import org.hibernate.Criteria;

import org.hibernate.criterion.Expression;

import com.gmail.newmanhuang.learnhibernate.model.Person;

import java.sql.*;



public class LearnHibernateMain {



private Configuration config;

private SessionFactory sessionFactory;

private Session session;



public static void main(String[] args) {

LearnHibernateMain lh=new LearnHibernateMain();

//用hibernate创建10000条记录，分10次插入，每次1000条，每100条记录做一次批量插入

//lh.createPersons(10, 1000, 100);

//用jdbc直接创建10000条记录，分10次插入，每次1000条，每100条记录做一次批量插入

lh.createPersonsByJDBC(10, 1000,100);

}





//用hibernate创建person记录, loopNum为循环插入的次数，batchNum1为每次循环插入的记录数，batchNum2为物理批量插入记录数

private void createPersons(int loopNum,int batchNum1,int batchNum2){

setup();

System.out.println("hibernate record creating testing.\r\n"

+ "loop times:" + loopNum + "\r\nbatch number:" + batchNum1);



for(int i=0;i<loopNum;i++){

try {

Thread.sleep(50);//休眠

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

long fPoint=System.currentTimeMillis();

Transaction tx = session.beginTransaction();

for(int j=0;j<batchNum1;j++){

Person person = new Person();

person.setName("name-" + i +"-"+ j);

person.setAge(new Integer(25));

session.save(person);

//batch flush

if ( j % batchNum2 == 0 ) {//执行物理批量插入

session.flush();

session.clear();

}

}

tx.commit();

long tPoint=System.currentTimeMillis();

//打印插入batchNum1条记录的速率(条/秒)

System.out.println(

"the " + i + " batch" + "(" + batchNum1 +") rcds/s:"

+ ((double)batchNum1/(tPoint-fPoint))*1000);

}

teardown();

}



//用jdbc创建person记录, loopNum为循环插入的次数，batchNum1为每次循环插入的记录数，batchNum2为物理批量插入记录数

private void createPersonsByJDBC(int loopNum,int batchNum1,int batchNum2){

System.out.println("JDBC record creating testing.\r\n"

+ "loop times:" + loopNum + "\r\nbatch number:" + batchNum1);

Connection conn=getDBConn();

try{

PreparedStatement pstmt=conn.prepareStatement("insert into person(name,age) values(?,?)");

for(int i=0;i<loopNum;i++){

try {

Thread.sleep(50);//休眠

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

long fPoint=System.currentTimeMillis();

conn.setAutoCommit(false);

for(int j=0;j<batchNum1;j++){

String name="name-" + i +"-"+ j;

pstmt.setString(1, name);

pstmt.setInt(2, 25);

pstmt.addBatch();

if(j%batchNum2==0){//执行物理批量插入

pstmt.executeBatch();

conn.commit();

}

}

pstmt.executeBatch();

conn.commit();

conn.setAutoCommit(true);

long tPoint=System.currentTimeMillis();

//打印插入batchNum1条记录的速率(条/秒)

System.out.println(

"the " + i + " batch" + "(" + batchNum1 +") rcds/s:"

+ ((double)batchNum1/(tPoint-fPoint))*1000);

}

pstmt.close();

}catch(Exception x){

try{

conn.close();

}catch(Exception x1){



}

}

}



//获取JDBC连接

private Connection getDBConn(){

Connection conn=null;

try {

Class.forName("org.gjt.mm.mysql.Driver");

conn=DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost/learnhibernate", "root", "");

} catch (Exception x) {



}

return conn;

}



//初始化hibernate数据库环境

private void setup(){

config = new Configuration().configure();

sessionFactory = config.buildSessionFactory();

session = sessionFactory.openSession();

}



//销毁hibernate数据库环境

private void teardown(){

session.close();

sessionFactory.close();

}

}






测 试环境主要为：J2SDK1.4.2_04, MySql4.1.9-Max, Hibernate3.1, IBM Thinkpad R32-P4 1.8G, 512M Memory；MySql中待插表的类型为INNODB，以支持事务，ISAM类型表的读写速率要远高于INNODB，这里不采用ISAM是因为不支持事 务。



主要分为三个测试场景，以下为三个场景的测试记录和分析：



测试场景一：

############# 测试环境一 #######################

mysql版本：4.1.9-max

jdbc驱动：mysql-connector-java-3.1.11-bin.jar

hibernate: 3.1



################################################



1.hibernate批量插入，创建10000条记录，分10次插入，每次1000条，每100条记录做一次批量插入操作

测试记录：

======================================================================

hibernate record creating testing.

loop times:10

batch number:1000

the 0 batch(1000) rcds/s:172.1763085399449

the 1 batch(1000) rcds/s:214.73051320592657

the 2 batch(1000) rcds/s:302.6634382566586

the 3 batch(1000) rcds/s:321.13037893384717

the 4 batch(1000) rcds/s:318.9792663476874

the 5 batch(1000) rcds/s:316.05562579013906

the 6 batch(1000) rcds/s:318.9792663476874

the 7 batch(1000) rcds/s:317.05770450221945

the 8 batch(1000) rcds/s:317.9650238473768

the 9 batch(1000) rcds/s:314.96062992125985



测试结果：

hibernate新记录创建平均速率：~290条/秒

======================================================================



2.jdbc批量插入，创建10000条记录，分10次插入，每次1000条，每100条记录做一次批量插入操作

测试记录：

======================================================================

JDBC record creating testing.

loop times:10

batch number:1000

the 0 batch(1000) rcds/s:812.3476848090983

the 1 batch(1000) rcds/s:988.1422924901185

the 2 batch(1000) rcds/s:1233.0456226880394

the 3 batch(1000) rcds/s:1314.060446780552

the 4 batch(1000) rcds/s:1201.923076923077

the 5 batch(1000) rcds/s:1349.527665317139

the 6 batch(1000) rcds/s:853.9709649871904

the 7 batch(1000) rcds/s:1218.026796589525

the 8 batch(1000) rcds/s:1175.0881316098707

the 9 batch(1000) rcds/s:1331.5579227696405



测试结果：

jdbc新记录创建平均速率：~1147条/秒

======================================================================





******测试环境一结论：jdbc性能明显优于hibernate，写入速率比jdbc/hibernate=3.95








测试场景二：

############# 测试环境二 #######################

mysql版本：4.1.9-max

jdbc驱动：mysql-connector-java-3.0.11-bin.jar（注意这里更换了mysql的connectorJ驱动！！！）

hibernate: 3.1

################################################



1.hibernate批量插入，创建10000条记录，分10次插入，每次1000条，每100条记录做一次批量插入操作

测试记录：

======================================================================hibernate record creating testing.

loop times:10

batch number:1000

the 0 batch(1000) rcds/s:536.7686527106817

the 1 batch(1000) rcds/s:504.28643469490675

the 2 batch(1000) rcds/s:1062.6992561105205

the 3 batch(1000) rcds/s:1122.334455667789

the 4 batch(1000) rcds/s:1133.7868480725624

the 5 batch(1000) rcds/s:1122.334455667789

the 6 batch(1000) rcds/s:1008.0645161290322

the 7 batch(1000) rcds/s:1085.7763300760043

the 8 batch(1000) rcds/s:1074.1138560687434

the 9 batch(1000) rcds/s:1096.4912280701756



测试结果：

新记录创建平均速率：~974条/秒

======================================================================



2.jdbc批量插入，创建10000条记录，分10次插入，每次1000条，每100条记录做一次批量插入操作

测试记录：

======================================================================

JDBC record creating testing.

loop times:10

batch number:1000

the 0 batch(1000) rcds/s:1231.527093596059

the 1 batch(1000) rcds/s:1406.4697609001407

the 2 batch(1000) rcds/s:2000.0

the 3 batch(1000) rcds/s:1692.047377326565

the 4 batch(1000) rcds/s:1386.9625520110958

the 5 batch(1000) rcds/s:1349.527665317139

the 6 batch(1000) rcds/s:1074.1138560687434

the 7 batch(1000) rcds/s:1386.9625520110958

the 8 batch(1000) rcds/s:1636.6612111292961

the 9 batch(1000) rcds/s:1814.8820326678765



测试结果：

新记录创建平均速率：~1497条/秒

======================================================================

******测试环境二结论：jdbc性能仍优于hibernate，写入速率比jdbc/hibernate =1.58






测试场景三：

############# 测试环境三 #######################

mysql版本：4.1.9-max

jdbc驱动：mysql-connector-java-3.0.11-bin.jar（与测试环境二使用同样的驱动）

hibernate: 3.1

特别说明：记录插入不使用事务

################################################



1.jdbc批量插入，创建10000条记录，分10次插入，每次1000条，每100条记录做一次批量插入操作，不使用事务（注意这里，不使用事务！！）

测试记录：

===========================================================================================

JDBC record creating testing.

loop times:10

batch number:1000

the 0 batch(1000) rcds/s:43.11645755184754

the 1 batch(1000) rcds/s:34.32651379925854

the 2 batch(1000) rcds/s:40.65701740120345

the 3 batch(1000) rcds/s:62.44925997626928

the 4 batch(1000) rcds/s:69.58942240779402

the 5 batch(1000) rcds/s:42.45743641998896

the 6 batch(1000) rcds/s:44.420753375977256

the 7 batch(1000) rcds/s:44.44049417829527

the 8 batch(1000) rcds/s:56.63797009515179

the 9 batch(1000) rcds/s:71.73601147776183



测试结果：

新记录创建平均速率：~50条/秒

======================================================================




测试结果分析：

1. 在同等测试环境和条件下，hibernate优于jdbc这种说法是错误的，从测试结果来看， jdbc要优于hibernate，这从理论上是可以理解的，hibernate的基础就是jdbc，它不可能优于jdbc。

2. 影响数据库操作性能的因素很多，主要包括：

1)数据库自身

如mysql表类型，是ISAM还是innodb

2)数据库驱动

从 测试数据和结果看，mysql的3.0.11版本的驱动显然更适合于mysql4.1.9版本的数据库，而高版本的3.1.11用于 hibernate的插入操作则会丧失近3.5倍的执行效率，另外，经过笔者测试，在3.1.11版本的驱动中，使用与不使用批次(batch)插入操作 居然没有任何区别，这也能解释一些技术论坛上提到的hibernate批处理操作有时候会实效这个令人困惑的问题。

3)操作数据库的程序本身

测试环境3表明，当mysql的表类型为innodb时，即使是采用JDBC直接写的方式，不采用事务方式插入记录，写入速率几乎是“蜗速”（~50条/秒），这可以说是“杀手级”的因素了。



结论：

<!--[if !supportLists]-->1. 笔者估计在大数据量写入状况下，Hibernate的性能损失在30%-35%左右<!--[endif]-->

<!--[if !supportLists]-->2. 对于要获取高性能数据读写的系统，不推荐使用Hibernate的ORM方式进行数据读写。<!--[endif]-->

<!--[if !supportLists]-->3. 性能的优劣除了所采用的技术决定外，更取决于使用技术的人，比如在测试环境三中，不采用事务方式写数据，其速度简直不能以“暴差”来形容，想想这样一种情 况，让你去开一辆法拉利F1赛车，你一定能想象得到你驾驶的速度。：）<!--[endif]-->



后记：

在 进行测试的时候，起初笔者使用的JDBC驱动是J/Conncector 3.1.11版本，发现Hibernate的批量写设置根本不起作用，是否使用批量写根本就没有差别，在一些网站上面也发现有类似的疑问，经过更换为 3.0.x版本驱动后，批量写才生效，而且无论是Hibernate方式还是JDBC方式下，写记录的性能明显提升，表明3.0.X的驱动更适合于 MySql4.1，为什么高版本的3.1.11反而在低版本数据库上面表现出低效？笔者在安装Roller这个Apache孵化器blog项目的时候，也 对安装指导中推荐使用3.0.X版本来匹配MySql4.1数据库这个问题比较疑惑，可惜Roller的InstallGuid没有做具体解释，感兴趣的 网友可以到Roller网站的wiki上去弄清楚这个问题，并把答案做个回复，非常感谢。这个插曲还说明了一个道理——“升级并非总是好事”。

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