以下内容是在github上项目hibernate-redis（https://github.com/debop/hibernate-redis）的基础上做的优化，优化的版本号为1.6.1。关于二级缓存的配置方法和使用方法可以参考github上的项目。
在hibernate二级缓存需要实现的主要接口有：RegionFactory、Region、RegionAccessStrategy。
RegionFactory：根据不同的缓存类型创建不同的Region对象；Region：对应不同的缓存对象，用的最多的还是EntityRegion；RegionAccessStrategy：主要为了根据不同的缓存策略获取不同的缓存对象操作类。关于hibernate二级缓存接口参考：http://my.oschina.net/yybear/blog/102216 。
优化点包括
- 使用公共的redis连接池。hibernate-redis中的redis连接池大小配置写死了，不适合在不同项目场景下的使用；因为项目中已经使用了redis作为缓存服务，并且创建了redis连接池，所以也没有必要为hibernate二级缓存创建新的redis连接池。
- 改用hessian2作为序列化/反序列化工具类。hibernate-redis使用的snappy-java和fast serialization进行序列化/反序列化，序列化后的二进制数据大小比hessian2序列化的数据要大；另，项目环境中也使用了hessian2工具，所以将hibernate-redis的序列化工具类改为hessian2。
- 优化hibernate缓存数据的获取方式。hibernate基于查询的二级缓存，会以查询SQL为key，符合条件的实体id集合为value存放到redis的MAP中存储；当二级缓存命中时，hibernate会根据实体id分别获取对应的缓存数据。如果是基于本机内存的方式存储缓存数据，这种方式获取缓存数据不会有明显的速度问题；但是如果是通过rpc的方式获取缓存数据，数据量稍微大一点（测试中超过100条）获取全部缓存数据的时间就会比较慢，例如共有100条缓存数据，获取一条缓存数据用10ms，获取全部的缓存数据就需要1000ms。优化方式：根据符合条件的实体ID集合进行查询，一次性获取全部的缓存数据，虽然传输的数据量大，但是获取缓存数据的总时间会少很多。实现方式：通过hibernate的属性hibernate.cache.query_cache_factory配置一个新的QueryCacheFactory实现类，hibernate默认的QueryCacheFactory是StandardQueryCacheFactory；通过QueryCacheFactory创建QueryCache，重载get方法。
注：
- hibernate在存储缓存数据之前，将缓存实体类转换为了hashmap。所以序列化/反序列化是对hashmap和byte[]的转换；在反序列化完之后，还需要借助hibernate提供的方法将hashmap转换为相应的的实体对象。
- 附件hibernate-redis-devel.zip为原github项目；hibernate_redis_cache_source.rar为优化之后的源码。