高阶低通滤波算法

介绍

在我以前的文章中，我谈到了各种数据库标识符策略，在设计数据库模型时需要注意。 我们得出的结论是，数据库序列非常方便，因为它们在大多数用例中既灵活又高效。

但是，即使具有缓存的序列 ，应用程序也需要为每个新的序列值进行数据库往返。 如果您的应用程序要求每个事务执行大量插入操作，则可以使用hi / lo算法优化序列分配。

高/低算法

高/低算法将序列域分为“高”组。 同步分配一个“ hi”值。 每个“ hi”组都有最大数量的“ lo”条目，可以通过离线分配它们，而不必担心并发重复的条目。

1. “ hi”令牌是由数据库分配的，并且保证两个并发调用可以看到唯一的连续值
2. 一旦检索到“ hi”令牌，我们只需要“ incrementSize”（“ lo”条目的数量）
3. 标识符范围由以下公式给出：

4. 

   而“ lo”值将取自：

   

   从...开始：

   

5. 使用所有“ lo”值时，将获取新的“ hi”值，并且循环继续

在这里，您可以有两个并发事务的示例，每个事务都插入多个实体：

测试理论

如果我们具有以下实体：

@Entity
public class Hilo {@GeneratedValue(strategy = GenerationType.SEQUENCE, generator = "hilo_sequence_generator")@GenericGenerator(name = "hilo_sequence_generator",strategy = "org.hibernate.id.enhanced.SequenceStyleGenerator",parameters = {@Parameter(name = "sequence_name", value = "hilo_seqeunce"),@Parameter(name = "initial_value", value = "1"),@Parameter(name = "increment_size", value = "3"),@Parameter(name = "optimizer", value = "hilo")})@Idprivate Long id;
}

我们可以检查在插入多个实体时发出了多少次数据库序列往返：

@Test
public void testHiloIdentifierGenerator() {doInTransaction(new TransactionCallable<Void>() {@Overridepublic Void execute(Session session) {for(int i = 0; i < 8; i++) {Hilo hilo = new Hilo();session.persist(hilo);session.flush();}return null;}});
}

哪些最终生成以下SQL查询：

Query:{[call next value for hilo_seqeunce][]}
Query:{[insert into Hilo (id) values (?)][1]}
Query:{[insert into Hilo (id) values (?)][2]}
Query:{[insert into Hilo (id) values (?)][3]}
Query:{[call next value for hilo_seqeunce][]}
Query:{[insert into Hilo (id) values (?)][4]}
Query:{[insert into Hilo (id) values (?)][5]}
Query:{[insert into Hilo (id) values (?)][6]}
Query:{[call next value for hilo_seqeunce][]}
Query:{[insert into Hilo (id) values (?)][7]}
Query:{[insert into Hilo (id) values (?)][8]}

如您所见，对于8个插入的实体，我们只有3个序列调用。 实体插入的事务越多，我们需要的越少，从减少数据库序列往返次数中获得的性能就会越好。

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2014/06/the-hilo-algorithm.html

高阶低通滤波算法