hibernate configuration SessionFactory 两个类作用？或者更多！configuration ：加载配置文件
sessionFactory ：管理session
Configuration 接口：配置Hibernate，根据其启动hibernate，创建
SessionFactory 对象；
SessionFactory 接口：初始化Hibernate，充当数据存储源的代理，创建
session 对象，sessionFactory 是线程安全的，意味着它的同一个实例可以被应
用的多个线程共享，是重量级、二级缓存；
Session 接口：负责保存、更新、删除、加载和查询对象，是线程不安全的，
避免多个线程共享同一个session，是轻量级、一级缓存；
Transaction 接口：管理事务；
Query 和Criteria 接口：执行数据库的查询。
hibernate都支持哪些缓存策略?
* Read-only: 这种策略适用于那些频繁读取却不会更新的数据，这是目前为止最简单和最有效的缓存策略
* Read/write:这种策略适用于需要被更新的数据，比read-only更耗费资源，在非JTA环境下，每个事务需要在session.close和session.disconnect()被调用
* Nonstrict read/write: 这种策略不保障两个同时进行的事务会修改同一块数据，这种策略适用于那些经常读取但是极少更新的数据
* Transactional: 这种策略是完全事务化得缓存策略，可以用在JTA环境下
Hibernate 的应用（Hibernate 的结构）?
（1）首先获得SessionFactory 的对象
SessionFactory sessionFactory = new Configuration().configure().
buildSessionFactory();
（2）然后获得session 的对象
Session session = sessionFactory.openSession();
（3）其次获得Transaction 的对象
Transaction tx = session.beginTransaction();
（4）执行相关的数据库操作:增,删,改,查
session.save(user); //增加, user 是User 类的对象
session.delete(user); //删除
session.update(user); //更新
Query query = session.createQuery(“from User”); //查询
List list = query.list();
（5）提交事务
tx.commit();
（6）如果有异常,我们还要作事务的回滚,恢复到操作之前
tx.rollback();
（7）最后还要关闭session,释放资源
session.close();
介绍一下hibernate实体的cascade？
cascade=”none”，默认值，告诉Hibernate忽略关系。
cascade=”save-update”告诉Hibernate在下面这些情况导航关联：当事务提交时，当对象传给save()或update()方法并保存新初始化的瞬时实例及把更改持久到分离实例时。
cascade=”delete”告诉Hibernate当对象传给delete()时导航关联并删除持久实例。
cascade=”all”意思是save-update和delete都级联.
cascade=”all-delete-orphan”，跟cascade=”all”一样，但是除此之外，Hibernate 删除任何已经从关联（例如，从集合）删除（不再被引用）的持久实体实例。
cascade=”delete-orphan”，Hibernate 将会删除任何已经从关联（例如，从集合）删除（不再被引用）的持久实体实例
什么是Hibernate的并发机制?怎么去处理并发问题?Hibernate并发机制：
a、Hibernate的Session对象是非线程安全的,对于单个请求,单个会话,单个的工作单元(即单个事务,单个线程),它通常只使用一次,
然后就丢弃。
如果一个Session 实例允许共享的话，那些支持并发运行的,例如Http request,session beans将会导致出现资源争用。
如果在Http Session中有hibernate的Session的话,就可能会出现同步访问Http Session。只要用户足够快的点击浏览器的“刷新”,
就会导致两个并发运行的线程使用同一个Session。
b、多个事务并发访问同一块资源,可能会引发第一类丢失更新，脏读，幻读，不可重复读，第二类丢失更新一系列的问题。
解决方案：设置事务隔离级别。
Serializable：串行化。隔离级别最高
Repeatable Read：可重复读
Read Committed：已提交数据读
Read Uncommitted：未提交数据读。隔离级别最差
设置锁：乐观锁和悲观锁。
乐观锁：使用版本号或时间戳来检测更新丢失,在的映射中设置 optimistic-lock=”all”可以在没有版本或者时间戳属性映射的情况下实现 版本检查，此时Hibernate将比较一行记录的每个字段的状态 行级悲观锁：Hibernate总是使用数据库的锁定机制，从不在内存中锁定对象！只要为JDBC连接指定一下隔 离级别，然后让数据库去搞定一切就够了。类LockMode 定义了Hibernate所需的不同的锁定级 别：LockMode.UPGRADE,LockMode.UPGRADE_NOWAIT,LockMode.READ;
Hibernate对象的三种状态是什么?瞬时态(Transient)、 持久态(Persistent)、脱管态(Detached)。处于持久态的对象也称为PO(Persistence Object)，瞬时对象和脱管对象也称为VO（Value Object）。
瞬时态
由new命令开辟内存空间的java对象，
eg. Person person = new Person(“amigo”, “女”);
如果没有变量对该对象进行引用，它将被java虚拟机回收。
瞬时对象在内存孤立存在，它是携带信息的载体，不和数据库的数据有任何关联关系，在Hibernate中，可通过session的save()或 saveOrUpdate()方法将瞬时对象与数据库相关联，并将数据对应的插入数据库中，此时该瞬时对象转变成持久化对象。
持久态
处于该状态的对象在数据库中具有对应的记录，并拥有一个持久化标识。如果是用hibernate的delete()方法，对应的持久对象就变成瞬时对象，因数据库中的对应数据已被删除，该对象不再与数据库的记录关联。
当一个session执行close()或clear()、evict()之后，持久对象变成脱管对象，此时持久对象会变成脱管对象，此时该对象虽然具有数据库识别值，但它已不在HIbernate持久层的管理之下。
持久对象具有如下特点：
1. 和session实例关联；
2. 在数据库中有与之关联的记录。
脱管态
当与某持久对象关联的session被关闭后，该持久对象转变为脱管对象。当脱管对象被重新关联到session上时，并再次转变成持久对象。
脱管对象拥有数据库的识别值，可通过update()、saveOrUpdate()等方法，转变成持久对象。
脱管对象具有如下特点：
1. 本质上与瞬时对象相同，在没有任何变量引用它时，JVM会在适当的时候将它回收；
2. 比瞬时对象多了一个数据库记录标识值。
hibernate拒绝连接、服务器崩溃的原因?最少写5个?1. db没有打开
2. 网络连接可能出了问题
3. 连接配置错了
4. 驱动的driver，url是否都写对了
5. LIB下加入相应驱动，数据连接代码是否有误
6. 数据库配置可能有问题
7. 当前联接太多了，服务器都有访问人数限制的
8. 服务器的相应端口没有开，即它不提供相应的服务
如何进行HIBERNATE性能调优？大体上，对于HIBERNATE性能调优的主要考虑点如下:
Ø 数据库设计调整
Ø HQL优化
Ø API的正确使用(如根据不同的业务类型选用不同的集合及查询API)
Ø 主配置参数(日志，查询缓存，fetch_size, batch_size等)
Ø 映射文件优化(ID生成策略，二级缓存，延迟加载，关联优化)
Ø 一级缓存的管理
Ø 针对二级缓存，还有许多特有的策略
Ø 事务控制策略。
1、 数据库设计
a) 降低关联的复杂性
b) 尽量不使用联合主键
c) ID的生成机制，不同的数据库所提供的机制并不完全一样
d) 适当的冗余数据，不过分追求高范式
2、 HQL优化
HQL如果抛开它同HIBERNATE本身一些缓存机制的关联，HQL的优化技巧同普通的SQL优化技巧一样，可以很容易在网上找到一些经验之谈。
3、 主配置
a) 查询缓存，同下面讲的缓存不太一样，它是针对HQL语句的缓存，即完全一样的语句再次执行时可以利用缓存数据。但是，查询缓存在一个交易系统(数据变更频繁，查询条件相同的机率并不大)中可能会起反作用:它会白白耗费大量的系统资源但却难以派上用场。
b) fetch_size，同JDBC的相关参数作用类似，参数并不是越大越好，而应根据业务特征去设置
c) batch_size同上。
d) 生产系统中，切记要关掉SQL语句打印。
4、 缓存
a) 数据库级缓存:这级缓存是最高效和安全的，但不同的数据库可管理的层次并不一样，比如，在ORACLE中，可以在建表时指定将整个表置于缓存当中。
b) SESSION缓存:在一个HIBERNATE SESSION有效，这级缓存的可干预性不强，大多于HIBERNATE自动管理，但它提供清除缓存的方法，这在大批量增加/更新操作是有效的。比如，同 时增加十万条记录，按常规方式进行，很可能会发现OutofMemeroy的异常，这时可能需要手动清除这一级缓存:Session.evict以及 Session.clear
c) 应用缓存:在一个SESSIONFACTORY中有效，因此也是优化的重中之重，因此，各类策略也考虑的较多，在将数据放入这一级缓存之前，需要考虑一些前提条件:
i. 数据不会被第三方修改(比如，是否有另一个应用也在修改这些数据?)
ii. 数据不会太大
iii. 数据不会频繁更新(否则使用CACHE可能适得其反)
iv. 数据会被频繁查询
v. 数据不是关键数据(如涉及钱，安全等方面的问题)。
缓存有几种形式，可以在映射文件中配置:read-only(只读，适用于很少变更的静态数据/历史数据)，nonstrict-read-write，read-write(比较普遍的形式，效率一般)，transactional(JTA中，且支持的缓存产品较少)
d) 分布式缓存:同c)的配置一样，只是缓存产品的选用不同，在目前的HIBERNATE中可供选择的不多，oscache, jboss cache，目前的大多数项目，对它们的用于集群的使用(特别是关键交易系统)都持保守态度。在集群环境中，只利用数据库级的缓存是最安全的。
5、 延迟加载
a) 实体延迟加载:通过使用动态代理实现
b) 集合延迟加载:通过实现自有的SET/LIST，HIBERNATE提供了这方面的支持
c) 属性延迟加载:
6、 方法选用
a) 完成同样一件事，HIBERNATE提供了可供选择的一些方式，但具体使用什么方式，可能用性能/代码都会有影响。显示，一次返回十万条记录(List /Set/Bag/Map等)进行处理，很可能导致内存不够的问题，而如果用基于游标(ScrollableResults)或Iterator的结果 集，则不存在这样的问题。
b) Session的load/get方法，前者会使用二级缓存，而后者则不使用。
c) Query和list/iterator，如果去仔细研究一下它们，你可能会发现很多有意思的情况，二者主要区别(如果使用了Spring，在HibernateTemplate中对应find,iterator方法):
i. list只能利用查询缓存(但在交易系统中查询缓存作用不大)，无法利用二级缓存中的单个实体，但list查出的对象会写入二级缓存，但它一般只生成较少的执行SQL语句，很多情况就是一条(无关联)。
ii. iterator则可以利用二级缓存，对于一条查询语句，它会先从数据库中找出所有符合条件的记录的ID，再通过ID去缓存找，对于缓存中没有的记录，再 构造语句从数据库中查出，因此很容易知道，如果缓存中没有任何符合条件的记录，使用iterator会产生N+1条SQL语句(N为符合条件的记录数)
iii. 通过iterator，配合缓存管理API，在海量数据查询中可以很好的解决内存问题，如:
while(it.hasNext()){
YouObject object = (YouObject)it.next();
session.evict(youObject);
sessionFactory.evice(YouObject.class, youObject.getId());
}
如果用list方法，很可能就出OutofMemory错误了。
iv. 通过上面的说明，我想你应该知道如何去使用这两个方法了。
7、 集合的选用
在HIBERNATE 3.1文档的“19.5. Understanding Collection performance”中有详细的说明。
8、 事务控制
事务方面对性能有影响的主要包括:事务方式的选用，事务隔离级别以及锁的选用
a) 事务方式选用:如果不涉及多个事务管理器事务的话，不需要使用JTA，只有JDBC的事务控制就可以。
b) 事务隔离级别:参见标准的SQL事务隔离级别
c) 锁的选用:悲观锁(一般由具体的事务管理器实现)，对于长事务效率低，但安全。乐观锁(一般在应用级别实现)，如在HIBERNATE中可以定义 VERSION字段，显然，如果有多个应用操作数据，且这些应用不是用同一种乐观锁机制，则乐观锁会失效。因此，针对不同的数据应有不同的策略，同前面许 多情况一样，很多时候我们是在效率与安全/准确性上找一个平衡点，无论如何，优化都不是一个纯技术的问题，你应该对你的应用和业务特征有足够的了解。
9、 批量操作
即使是使用JDBC，在进行大批数据更新时，BATCH与不使用BATCH有效率上也有很大的差别。我们可以通过设置batch_size来让其支持批量操作。
举个例子，要批量删除某表中的对象，如“delete Account”，打出来的语句，会发现HIBERNATE找出了所有ACCOUNT的ID，再进行删除，这主要是为了维护二级缓存，这样效率肯定高不 了，在后续的版本中增加了bulk delete/update，但这也无法解决缓存的维护问题。也就是说，由于有了二级缓存的维护问题，HIBERNATE的批量操作效率并不尽如人意!
从前面许多要点可以看出，很多时候我们是在效率与安全/准确性上找一个平衡点，无论如何，优化都不是一个纯技术的问题，你应该对你的应用和业务特征有足够 的了解，一般的，优化方案应在架构设计期就基本确定，否则可能导致没必要的返工，致使项目延期，而作为架构师和项目经理，还要面对开发人员可能的抱怨，必 竟，我们对用户需求更改的控制力不大，但技术/架构风险是应该在初期意识到并制定好相关的对策。
还有一点要注意，应用层的缓存只是锦上添花，永远不要把它当救命稻草，应用的根基(数据库设计，算法，高效的操作语句，恰当API的选择等)才是最重要的。