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Optimierung von JPA-Anwendungen
- 1. Optimierung von JPA-Anwendungen Dirk Weil, GEDOPLAN GmbH
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- 3. Optimierung von JPA-Anwendungen Laufzeit Memory Providerunabhängig EclipseLink Hibernate … Optimierung von JPA-Anwendungen 3
- 4. Id-Generierung Entity-Klassen müssen Id haben PK in der DB Feld oder Property mit @Id Empfehlenswert: Technische Id Problem: Erzeugung eindeutiger Werte @Entity public class SomeEntity { @Id private int id; … Optimierung von JPA-Anwendungen 4
- 5. Id-Generierung JPA-Feature: @GeneratedValue Nutzt DB-Sequenzen, Identity Columns oder Sequenz-Tabellen Probleme: Id erst nach persist gesetzt equals?, hashCode? Id-Übernahme kostet Zeit @Id @GeneratedValue private int id; Optimierung von JPA-Anwendungen 5
- 6. Id-Generierung Alternative: BYO-ID (selbst machen, i. a. im Konstruktor) Id auch in transitiven Objekten gesetzt Insert ohne Zusatzaufwand Achtung: i. A. nicht trivial Z. B.: UUID @Id private String id = new com.eaio.uuid.UUID().toString(); Optimierung von JPA-Anwendungen 6
- 7. Id-Generierung @GeneratedValue signifikant langsamer (OOTB) Derby EclipseLink MySQL EclipseLink Oracle EclipseLink Derby Hibernate MySQL Hibernate Oracle Hibernate BYO-ID 19.864 11.659 22.478 19.240 9.684 7.126 AUTO 21.034 13.537 23.663 74.804 12.214 70.814 0 10.000 20.000 30.000 40.000 50.000 60.000 70.000 80.000 Millisekunden Insert 50.000 einfache Entries in 1.000er Batches Optimierung von JPA-Anwendungen 7
- 8. Id-Generierung Tuning: Höhere Allocation Size Leider nicht verfügbar bei IDENTITY @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.SEQUENCE, generator = "ArtikelIdGenerator") @SequenceGenerator(name = "ArtikelIdGenerator", allocationSize = 1000) private int id;@Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.TABLE, generator = "ArtikelIdGenerator") @TableGenerator(name = "ArtikelIdGenerator", allocationSize = 1000) private int id; Optimierung von JPA-Anwendungen 8
- 9. Id-Generierung 0 10.000 20.000 30.000 40.000 50.000 60.000 70.000 80.000 1 10 100 1000 Laufzeit vs. Allocation Size Optimierung von JPA-Anwendungen 9
- 10. Relationship Loading Relationen werden durch Felder mit @OneToOne, …, @ManyToMany repräsentiert @Entity public class Book { @ManyToOne public Publisher publisher; @Entity public class Publisher { @OneToMany(mappedBy="publisher") public List<Book> books; Optimierung von JPA-Anwendungen 10
- 11. Relationship Loading Relationen-Parameter: fetch Referenzierte Entities direkt laden? EAGER: Direkt LAZY: Später bei Bedarf @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) private Artikel artikel; Optimierung von JPA-Anwendungen 11
- 12. Relationship Loading Bsp.: Auftragsposition bearbeiten Ist Owner der n:1-Relation zu Artikel Kunde Auftrag Auftrags Position ArtikelLand 1 * 1 * * 1 1* @Entity public class AuftragsPosition { @ManyToOne private Artikel artikel; Optimierung von JPA-Anwendungen 12
- 13. Relationship Loading Annahme: Verwendet nur AuftragsPosition AuftragsPosition aufPos = em.find(AuftragsPosition.class, id); … select … from AuftragsPosition where … select … from AuftragsPosition left outer join Artikel where … @ManyToOne private Artikel artikel; @ManyToOne(fetch=FetchType.LAZY) private Artikel artikel; Optimierung von JPA-Anwendungen 13
- 14. Relationship Loading Annahme: Verwendet auch Artikel AuftragsPosition aufPos = em.find(AuftragsPosition.class, id); Artikel artikel = aufPos.getArtikel(); … select … from AuftragsPosition where … select … from Artikel where … select … from AuftragsPosition left outer join Artikel where … @ManyToOne private Artikel artikel; @ManyToOne(fetch=FetchType.LAZY) private Artikel artikel; Optimierung von JPA-Anwendungen 14
- 15. Relationship Loading Bsp.: Kunde bearbeiten Ist Owner der 1:n-Relation zu Auftrag Kunde Auftrag Auftrags Position ArtikelLand 1 * 1 * * 1 1* @Entity public class Kunde { @OneToMany(mappedBy="kunde") private Set<Auftrag> auftraege; Optimierung von JPA-Anwendungen 15
- 16. Relationship Loading Annahme: Verwendet nur Kunde Kunde kunde = em.find(Kunde.class, id);… select … from Kunde where … select … from Kunde left outer join Auftrag left outer join AuftragsPosition where … @ManyToOne(fetch=FetchType.EAGER) private Set<Auftrag> auftraege; @ManyToOne private Set<Auftrag> auftraege; Optimierung von JPA-Anwendungen 16
- 17. Relationship Loading Messergebnis (1000 Interationen, Hibernate, MySQL) EAGER LAZY Nur AuftragsPosition 2.967 ms 2.505 ms - 15 % Auch Artikel 2.959 ms 4.305 ms + 45 % Nur Kunde 30.295 ms 4.848 ms - 84 % = Default-Einstellung Optimierung von JPA-Anwendungen 17
- 18. Relationship Loading Fazit: Zugriffsverhalten genau analysieren Default ist schon recht gut Besser: Immer LAZY verwenden und bei Bedarf nachladen providerspezifische Mittel left join fetch Load/Fetch Graph (ab JPA 2.1) Optimierung von JPA-Anwendungen 18
- 19. Relationship Loading Fetch Joins mit JPQL leider nur einstufig erlaubt select ap from Auftragsposition ap left join fetch ap.artikel ... Optimierung von JPA-Anwendungen 19
- 20. Relationship Loading Fetch Joins mit Criteria Query CriteriaQuery<Auftrag> cQuery = builder.createQuery(Auftrag.class); Root<Auftrag> a = cQuery.from(Auftrag.class); a.fetch(Auftrag_.auftragsPositionen) .fetch(AuftragsPosition_.artikel); … Optimierung von JPA-Anwendungen 20
- 21. Fetch Tuning ToMany-Fetching: "N+1"-Problem z.B. Lesen der User inkl. Groups + Permissions SELECT ... FROM USER SELECT ... FROM USER_GROUP t0, GROUP t1 WHERE t0.USER_ID=? AND … SELECT ... FROM PERMISSION WHERE GROUP_ID=? SELECT ... FROM PERMISSION WHERE GROUP_ID=? SELECT ... FROM USER_GROUP t0, GROUP t1 WHERE t0.USER_ID=? AND … SELECT ... FROM USER_GROUP t0, GROUP t1 WHERE t0.USER_ID=? AND … Optimierung von JPA-Anwendungen 21
- 22. Fetch Tuning Lösungsansatz 1: Join Fetching erzeugt 1 (!) SELECT Achtung: Volumen! CriteriaBuilder criteriaBuilder = entityManager.getCriteriaBuilder(); CriteriaQuery<User> criteriaQuery = criteriaBuilder.createQuery(User.class); Root<User> u = criteriaQuery.from(User.class); u.fetch(User_.groups, JoinType.LEFT).fetch(Group_.permissions, JoinType.LEFT); criteriaQuery.select(u).distinct(true); List<User> users = entityManager.createQuery(criteriaQuery).getResultList(); Optimierung von JPA-Anwendungen 22
- 23. Fetch Tuning Lösungsansatz 2: Batch Fetching erzeugt 1 SELECT pro 'Ebene' @ManyToMany(fetch = FetchType.LAZY, …) @BatchFetch(value = BatchFetchType.IN, size = 10) private Set<Group> groups; Annotation Relationsauflösung EclipseLink @BatchFetch IN, EXISTS, JOIN Hibernate @BatchSize IN, EXISTS OpenJPA @EagerFetchMode (nur für EAGER!) JOIN (='PARALLEL') Optimierung von JPA-Anwendungen 23
- 24. Basic Attribute Loading Fetch-Strategie auch für einfache Werte wählbar Lazy Loading sinnvoll bei selten genutzten Werten umfangreichen Daten @Basic(fetch = FetchType.LAZY) private String longAdditionalInfo; Optimierung von JPA-Anwendungen 24
- 25. Basic Attribute Loading Messergebnis Lesen von Kunden 10 'ungenutzte' Strings à 150 chars 1000 Interationen, EclipseLink, Oracle EAGER LAZY 7.204 ms 6.820 ms -5 % = Default-Einstellung Optimierung von JPA-Anwendungen 25
- 26. Lazy-Load-Verfahren Proxy @OneToMany private Set<Auftrag> auftraege get(…) ? DB Optimierung von JPA-Anwendungen 26
- 27. Lazy-Load-Verfahren Instrumentierung @Basic(fetch = FetchType.LAZY) private String longAdditionalInfo; get(…) ? DB Optimierung von JPA-Anwendungen 27
- 28. Bytecode-Instrumentierung = Standard = Providerspezifische Konfiguration erforderlich Eclipselink Verfahren SE EE @Basic Entity Instrumentation @xxxToOne Entity Instrumentation @xxxToMany Collection Proxy Hibernate Verfahren SE EE @Basic Entity Instrumentation @xxxToOne Attribute Proxy @xxxToMany Collection Proxy Optimierung von JPA-Anwendungen 28
- 29. JPA Provider Caching EntityManager DB 2nd Level Cache 1st Level Cache Query Cache Optimierung von JPA-Anwendungen 29
- 30. First Level Cache Standard Je EntityManager Enthält in Sitzung geladene Objekte Achtung: Speicherbedarf! ggf. explizit entlasten (clear, detach) EntityManager 1st Level Cache Optimierung von JPA-Anwendungen 30
- 31. First Level Cache Arbeitet sitzungs- bezogen // Kunden mit bestimmter Id laden EntityManager em1 = emf.createEntityManager(); Kunde k1 = em1.find(Kunde.class, id); // Gleichen Kunden in 2. Session verändern EntityManager em2 = emf.createEntityManager(); em2.getTransaction().begin(); Kunde k2 = em2.find(Kunde.class, id); k2.setName("…"); em2.getTransaction().commit(); // Gleichen Kunden in 1. Session erneut laden Kunde k3 = em1.find(Kunde.class, id); // ist unverändert! Optimierung von JPA-Anwendungen 31
- 32. First Level Cache HashMap-Semantik benötigt Key wird für Queries nicht benutzt // Kunden mit bestimmter Id laden EntityManager em = emf.createEntityManager(); Kunde k1 = em.find(Kunde.class, id); // Query nach gleichem Kunden geht erneut zur DB! Kunde k2 = em.createQuery("select k from Kunde k " + "where k.id=:id", Kunde.class) .setParameter("id", id) .getSingleResult(); Optimierung von JPA-Anwendungen 32
- 33. Query Cache Provider-spezifisch Speichert Result Set IDs zu Queries TypedQuery<Kunde> query = em.createQuery("select k from Kunde k where k.name=:name", Kunde.class); query.setParameter("name", "OPQ GbR"); … // Query Cache einschalten Kunde kunde = query.getSingleResult(); ["select k from Kunde k where k.name=:name", "OPQ GbR"] [id1] Optimierung von JPA-Anwendungen 33
- 34. Query Cache Trotz mehrfacher Query nur ein DB-Zugriff while (…) { TypedQuery<Kunde> query = em.createQuery("select k from Kunde k where k.name=:name", Kunde.class); query.setParameter("name", "OPQ GbR"); query.setHint(…) // Query Cache einschalten (providerabh.!) Kunde kunde = query.getSingleResult(); … } Optimierung von JPA-Anwendungen 34
- 35. Query Cache EclipseLink Hibernate: (Aktivierung in der Konfiguration notwendig) TypedQuery<Kunde> query = em.createQuery(…); query.setHint("org.hibernate.cacheable", true); … TypedQuery<Kunde> query = em.createQuery(…); query.setHint("eclipselink.cache-usage", "CheckCacheThenDatabase"); … Optimierung von JPA-Anwendungen 35
- 36. Second Level Cache JPA 2.0 unterstützt 2nd Level Cache nur rudimentäre Konfiguration Providerspezifische Konfiguration in der Praxis unabdingbar JPA Provider EntityManager 2nd Level Cache 1st Level Cache Optimierung von JPA-Anwendungen 36
- 37. Second Level Cache Providerspezifische Implementierung Cache-Provider Infinispan, EHCache, OSCache, … Cache-Strategien read-only, read-write, … Storage Memory, Disk, Cluster, … Optimierung von JPA-Anwendungen 37
- 38. Second Level Cache Wirkt applikationsweit Semantik ähnlich HashMap Ladereihenfolge: 1st Level Cache (EntityManager) 2nd Level Cache, falls enabled DB Optimierung von JPA-Anwendungen 38
- 39. Second Level Cache Vorteil bei häufig genutzten Daten Konstanten selten veränderte Daten nur von dieser Anwendung veränderte Daten Optimierung von JPA-Anwendungen 39
- 40. Second Level Cache Bsp.: Stammdaten-Entity Land wird n:1 von Kunde referenziert nur wenige Land-Werte Länder ändern sich nahezu nie Länder können dauerhaft im Cache verbleiben Kunde Land 1 * Optimierung von JPA-Anwendungen 40
- 41. Second Level Cache Konfiguration lt. Spec <persistence-unit name="…"> <provider>…</provider> <shared-cache-mode>ENABLE_SELECTIVE</shared-cache-mode> … Cache aktiv für … ALL alle Entities NONE keine Klasse ENABLE_SELECTIVE nur @Cacheable(true) DISABLE_SELECTIVE alle außer @Cacheable(false) @Entity @Cacheable(true) public class Land { … Optimierung von JPA-Anwendungen 41
- 42. Second Level Cache EclipseLink Default: DISABLE_SELECTIVE Hibernate bis Version 3.x ignoriert Standard-Konfig benötigt eigene Annotation @Entity @Cache(usage = CacheConcurrencyStrategy.READ_ONLY) public class Land { … Optimierung von JPA-Anwendungen 42
- 43. Second Level Cache Messergebnis (1000 Interationen, EclipseLink, Oracle) ohne 2nd Level Cache: 10.883 ms mit 2nd Level Cache für Land: 6.549 ms Optimierung von JPA-Anwendungen 43
- 44. Paginierung Queries mit großer Ergebnismenge 'häppchenweise' verarbeiten TypedQuery<Artikel> query = em.createQuery("select a from Artikel a", Artikel.class); query.setFirstResult(50); query.setMaxResults(10); List<Artikel> result = query.getResultList(); select … from Artikel where … and rownum>=50 and rownum<60 Optimierung von JPA-Anwendungen 44
- 45. Paginierung Eingeschränkt oder effektlos bei 1:n/m:n-Relationen mit: Eager Loading Fetch Joins Join erzeugt kartesisches Produkt Providerabhängige Lösung: Ausführung im Memory Ausführung mehrerer SQL-Befehle Optimierung von JPA-Anwendungen 45
- 46. Inheritance Mehrere Abbildungen denkbar: Alles in einer Tabelle Eine Tabelle pro Klasse Eine Tabelle pro konkreter Klasse Strategie-Auswahl mit @Inheritance <abstract> Vehicle Car Ship Optimierung von JPA-Anwendungen 46
- 47. Inheritance SINGLE_TABLE @Entity @Inheritance(strategy=InheritanceType.SINGLE_TABLE) public abstract class Vehicle { … Optimierung von JPA-Anwendungen 47
- 48. Inheritance JOINED @Entity @Inheritance(strategy=InheritanceType.JOINED) public abstract class Vehicle { … Optimierung von JPA-Anwendungen 48
- 49. Inheritance TABLE_PER_CLASS @Entity @Inheritance(strategy=InheritanceType.TABLE_PER_CLASS) public abstract class Vehicle { … Optimierung von JPA-Anwendungen 49
- 50. Inheritance Laufzeitvergleich für Queries auf Basisklasse auf abgeleitete Klasse (1000 Iterationen, Ergebnis ca. 100 Einträge, Hibernate, MySQL) SINGLE_ TABLE TABLE_ PER_CLASS JOINED Basisklasse 2.705 ms 29.359 ms 3.434 ms Subklasse 2.505 ms 1.435 ms 3.377 ms Optimierung von JPA-Anwendungen 50
- 51. Inheritance Optimale Performanz liefern SINGLE_TABLE und TABLE_PER_CLASS Aber: Auch andere Implikationen Genaue Analyse notwendig Optimierung von JPA-Anwendungen 51
- 52. Providerabhängiges Lazy-Varianten Cache-Strategien Prepared Statement Cache Change Detection DB Dialects … Optimierung von JPA-Anwendungen 52
- 53. Fazit Viele Optimierungen providerunabhängig möglich Wesentlich: Lazy Loading Caching Genaue Analyse notwendig Messen Kein Selbstzweck Optimierung von JPA-Anwendungen 53
- 54. More Seminare zum Thema, z. B. Java Persistence API (JPA) Power Workshop Java EE 6/7 http://ips-it-schulungen.de/Kurse/Java http://javaeeblog.wordpress.com/ http://expertenkreisjava.blogspot.de/ dirk.weil@gedoplan.de @dirkweil dirk.weil@gedoplan.deOptimierung von JPA-Anwendungen 54