spring和Hibernate优化:
1, <prop key="hibernate.jdbc.batch_size">100</prop>
<prop key="hibernate.jdbc.batch_size">50</prop>
（1）、针对oracle数据 库而言，Fetch Size 是设定JDBC的Statement读取数据的时候每次从数据库中取出的记录条数，一般设置为30、50、100。Oracle数据库的JDBC驱动默认 的Fetch Size=15，设置Fetch Size设置为：30、50，性能会有明显提升，如果继续增大，超出100，性能提升不明显，反而会消耗内存。
（2）。、 对大数据量查询时，慎用list()或者iterator()返回查询结果，
（1）. 使用List()返回结果时，Hibernate会所有查询结果初始化为持久化对象，结果集较大时，会占用很多的处理时间。
（2）. 而使用iterator()返回结果时，在每次调用iterator.next()返回对象并使用对象时，Hibernate才调用查询将对应的对象初始 化，对于大数据量时，每调用一次查询都会花费较多的时间。当结果集较大，但是含有较大量相同的数据，或者结果集不是全部都会使用时，使用 iterator()才有优势。
（3）在一对多、多对一的关系中，使用延迟加载机制，会使不少的对象在使用时方会初始化，这样可使得节省内存空间 以及减少数据库的负荷，而且若PO中的集合没有被使用时，就可减少互数据库的交互从而减少处理时间。
（4）对含有关联的PO（持久化对象）时， 若default-cascade="all"或者 “save-update”，新增PO时，请注意对PO中的集合的赋值操作，因为有可能使得多执行一次update操作
（5）对于大数据量新增、 修改、删除操作或者是对大数据量的查询，与数据库的交互次数是决定处理时间的最重要因素，减少交互的次数是提升效率的最好途径，所以在开发过程中，请将 show_sql设置为true，深入了解Hibernate的处理过程，尝试不同的方式，可以使得效率提升。尽可能对每个页面的显示，对数据库的操作减 少到100----150条以内。越少越好。
(6)在每个bean的配置文件上设置<cache usage="read-only"/>
2，启动优化:
< beans default-lazy-init ="true" >
from : http://blog.csdn.net/alecplus2005/archive/2008/11/20/3338842.aspx
