1.redis和memcached的区别
2.Redis慢查询日志(Slow Log)详解
3.到底如何在spring中使用redis

redis和memcached的区别

       Redis的作者Salvatore Sanfilippo曾经对这两种基于内存的数据存储系统进行过比较：

       1、Redis支持服务器端的数据操作：Redis相比Memcached来说，拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作，通常在Memcached里，你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去。这大大增加了网络IO的次数和数据体积。在Redis中，这些复杂的操作通常和一般的GET/SET一样高效。所以，如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作，那么Redis会是不错的选择。

       2、内存使用效率对比：使用简单的key-value存储的话，Memcached的内存利用率更高，而如果Redis采用hash结构来做key-value存储，由于其组合式的压缩，其内存利用率会高于Memcached。

       3、性能对比：由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。而在k以上的数据中，Memcached性能要高于Redis，虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起Memcached，还是稍有逊色。

       å…·ä½“为什么会出现上面的结论，以下为收集到的资料：

       1、数据类型支持不同

       ä¸ŽMemcached仅支持简单的key-value结构的数据记录不同，Redis支持的数据类型要丰富得多。最为常用的数据类型主要由五种：String、Hash、List、Set和Sorted Set。Redis内部使用一个redisObject对象来表示所有的key和value。redisObject最主要的信息如图所示：

       type代表一个value对象具体是何种数据类型，encoding是不同数据类型在redis内部的存储方式，比如：type=string代表value存储的是一个普通字符串，那么对应的encoding可以是raw或者是int，如果是int则代表实际redis内部是按数值型类存储和表示这个字符串的，当然前提是这个字符串本身可以用数值表示，比如:”″ “”这样的字符串。只有打开了Redis的虚拟内存功能，vm字段字段才会真正的分配内存，该功能默认是关闭状态的。

       1）String

       å¸¸ç”¨å‘½ä»¤ï¼šset/get/decr/incr/mget等；

       åº”用场景：String是最常用的一种数据类型，普通的key/value存储都可以归为此类；

       å®žçŽ°æ–¹å¼ï¼šString在redis内部存储默认就是一个字符串，被redisObject所引用，当遇到incr、decr等操作时会转成数值型进行计算，此时redisObject的encoding字段为int。

       2）Hash

       å¸¸ç”¨å‘½ä»¤ï¼šhget/hset/hgetall等

       åº”用场景：我们要存储一个用户信息对象数据，其中包括用户ID、用户姓名、年龄和生日，通过用户ID我们希望获取该用户的姓名或者年龄或者生日；

       å®žçŽ°æ–¹å¼ï¼šRedis的Hash实际是内部存储的Value为一个HashMap，并提供了直接存取这个Map成员的接口。如图所示，Key是用户ID,码日 value是一个Map。这个Map的key是成员的属性名，value是属性值。这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部Map的Key(Redis里称内部Map的key为field), 也就是通过 key(用户ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据。当前HashMap的实现有两种方式：当HashMap的成员比较少时Redis为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储，而不会采用真正的HashMap结构，这时对应的value的redisObject的encoding为zipmap，当成员数量增大时会自动转成真正的HashMap,此时encoding为ht。

       3）List

       å¸¸ç”¨å‘½ä»¤ï¼šlpush/rpush/lpop/rpop/lrange等；

       åº”用场景：Redis list的应用场景非常多，也是Redis最重要的数据结构之一，比如twitter的关注列表，粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现；

       å®žçŽ°æ–¹å¼ï¼šRedis list的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销，Redis内部的很多实现，包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。

       4）Set

       å¸¸ç”¨å‘½ä»¤ï¼šsadd/spop/smembers/sunion等；

       åº”用场景：Redis set对外提供的功能与list类似是一个列表的功能，特殊之处在于set是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set是一个很好的选择，并且set提供了判断某个成员是否在一个set集合内的重要接口，这个也是list所不能提供的；

       å®žçŽ°æ–¹å¼ï¼šset 的内部实现是一个 value永远为null的HashMap，实际就是通过计算hash的方式来快速排重的，这也是set能提供判断一个成员是否在集合内的原因。

       5）Sorted Set

       å¸¸ç”¨å‘½ä»¤ï¼šzadd/zrange/zrem/zcard等；

       åº”用场景：Redis sorted set的使用场景与set类似，区别是set不是自动有序的，而sorted set可以通过用户额外提供一个优先级(score)的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。当你需要一个有序的并且不重复的集合列表，那么可以选择sorted set数据结构，比如twitter 的public timeline可以以发表时间作为score来存储，这样获取时就是自动按时间排好序的。

       å®žçŽ°æ–¹å¼ï¼šRedis sorted set的内部使用HashMap和跳跃表(SkipList)来保证数据的存储和有序，HashMap里放的是成员到score的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是HashMap里存的score,使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。

       2、内存管理机制不同

       åœ¨Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。当物理内存用完时，Redis可以将一些很久没用到的value交换到磁盘。Redis只会缓存所有的key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。当从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。

       å¯¹äºŽåƒRedis和Memcached这种基于内存的数据库系统来说，内存管理的效率高低是影响系统性能的关键因素。传统C语言中的malloc/free函数是最常用的分配和释放内存的方法，但是这种方法存在着很大的缺陷：首先，对于开发人员来说不匹配的malloc和free容易造成内存泄露；其次频繁调用会造成大量内存碎片无法回收重新利用，降低内存利用率；最后作为系统调用，其系统开销远远大于一般函数调用。所以，为了提高内存的管理效率，高效的内存管理方案都不会直接使用malloc/free调用。Redis和Memcached均使用了自身设计的内存管理机制，但是实现方法存在很大的差异，下面将会对两者的内存管理机制分别进行介绍。

       Memcached默认使用Slab Allocation机制管理内存，其主要思想是按照预先规定的大小，将分配的内存分割成特定长度的块以存储相应长度的key-value数据记录，以完全解决内存碎片问题。Slab Allocation机制只为存储外部数据而设计，也就是说所有的key-value数据都存储在Slab Allocation系统里，而Memcached的其它内存请求则通过普通的malloc/free来申请，因为这些请求的数量和频率决定了它们不会对整个系统的性能造成影响Slab Allocation的原理相当简单。 如图所示，它首先从操作系统申请一大块内存，并将其分割成各种尺寸的块Chunk，并把尺寸相同的块分成组Slab Class。其中，Chunk就是用来存储key-value数据的最小单位。每个Slab Class的大小，可以在Memcached启动的时候通过制定Growth Factor来控制。假定图中Growth Factor的取值为1.，如果第一组Chunk的大小为个字节，第二组Chunk的大小就为个字节，依此类推。

       å½“Memcached接收到客户端发送过来的数据时首先会根据收到数据的大小选择一个最合适的Slab Class，然后通过查询Memcached保存着的该Slab Class内空闲Chunk的列表就可以找到一个可用于存储数据的Chunk。当一条数据库过期或者丢弃时，该记录所占用的Chunk就可以回收，重新添加到空闲列表中。从以上过程我们可以看出Memcached的内存管理制效率高，而且不会造成内存碎片，但是它最大的缺点就是会导致空间浪费。因为每个Chunk都分配了特定长度的内存空间，所以变长数据无法充分利用这些空间。如图 所示，将个字节的数据缓存到个字节的Chunk中，剩余的个字节就浪费掉了。

       Redis的内存管理主要通过源码中zmalloc.h和zmalloc.c两个文件来实现的。Redis为了方便内存的管理，在分配一块内存之后，会将这块内存的大小存入内存块的头部。如图所示，real_ptr是redis调用malloc后返回的指针。redis将内存块的大小size存入头部，size所占据的内存大小是已知的，为size_t类型的长度，然后返回ret_ptr。当需要释放内存的时候，ret_ptr被传给内存管理程序。通过ret_ptr，程序可以很容易的算出real_ptr的值，然后将real_ptr传给free释放内存。

       Redis通过定义一个数组来记录所有的内存分配情况，这个数组的长度为ZMALLOC_MAX_ALLOC_STAT。数组的每一个元素代表当前程序所分配的内存块的个数，且内存块的大小为该元素的下标。在源码中，这个数组为zmalloc_allocations。zmalloc_allocations[]代表已经分配的长度为bytes的内存块的个数。zmalloc.c中有一个静态变量used_memory用来记录当前分配的内存总大小。所以，总的来看，Redis采用的是包装的mallc/free，相较于Memcached的内存管理方法来说，要简单很多。

       3、数据持久化支持

       Redis虽然是基于内存的存储系统，但是它本身是支持内存数据的持久化的，而且提供两种主要的持久化策略：RDB快照和AOF日志。而memcached是不支持数据持久化操作的。

       1）RDB快照

       Redis支持将当前数据的快照存成一个数据文件的持久化机制，即RDB快照。但是一个持续写入的数据库如何生成快照呢？Redis借助了fork命令的copy on write机制。在生成快照时，将当前进程fork出一个子进程，然后在子进程中循环所有的数据，将数据写成为RDB文件。我们可以通过Redis的save指令来配置RDB快照生成的时机，比如配置分钟就生成快照，也可以配置有次写入就生成快照，也可以多个规则一起实施。这些规则的定义就在Redis的配置文件中，你也可以通过Redis的CONFIG SET命令在Redis运行时设置规则，不需要重启Redis。

       Redis的RDB文件不会坏掉，因为其写操作是在一个新进程中进行的，当生成一个新的RDB文件时，Redis生成的子进程会先将数据写到一个临时文件中，然后通过原子性rename系统调用将临时文件重命名为RDB文件，这样在任何时候出现故障，Redis的RDB文件都总是可用的。同时，Redis的RDB文件也是Redis主从同步内部实现中的一环。RDB有他的不足，就是一旦数据库出现问题，那么我们的RDB文件中保存的数据并不是全新的，从上次RDB文件生成到Redis停机这段时间的数据全部丢掉了。在某些业务下，这是可以忍受的。

       2）AOF日志

       AOF日志的全称是append only file，它是一个追加写入的日志文件。与一般数据库的binlog不同的是，AOF文件是可识别的纯文本，它的内容就是一个个的Redis标准命令。只有那些会导致数据发生修改的命令才会追加到AOF文件。每一条修改数据的命令都生成一条日志，AOF文件会越来越大，所以Redis又提供了一个功能，叫做AOF rewrite。其功能就是重新生成一份AOF文件，新的AOF文件中一条记录的操作只会有一次，而不像一份老文件那样，可能记录了对同一个值的多次操作。其生成过程和RDB类似，也是fork一个进程，直接遍历数据，写入新的AOF临时文件。在写入新文件的过程中，所有的写操作日志还是会写到原来老的AOF文件中，同时还会记录在内存缓冲区中。当重完操作完成后，会将所有缓冲区中的日志一次性写入到临时文件中。然后调用原子性的rename命令用新的AOF文件取代老的AOF文件。

       AOF是一个写文件操作，其目的是将操作日志写到磁盘上，所以它也同样会遇到我们上面说的写操作的流程。在Redis中对AOF调用write写入后，通过appendfsync选项来控制调用fsync将其写到磁盘上的时间，下面appendfsync的三个设置项，安全强度逐渐变强。

       appendfsync no 当设置appendfsync为no的时候，Redis不会主动调用fsync去将AOF日志内容同步到磁盘，所以这一切就完全依赖于操作系统的调试了。对大多数Linux操作系统，是每秒进行一次fsync，将缓冲区中的数据写到磁盘上。

       appendfsync everysec 当设置appendfsync为everysec的时候，Redis会默认每隔一秒进行一次fsync调用，将缓冲区中的数据写到磁盘。但是当这一次的fsync调用时长超过1秒时。Redis会采取延迟fsync的策略，再等一秒钟。也就是在两秒后再进行fsync，这一次的fsync就不管会执行多长时间都会进行。这时候由于在fsync时文件描述符会被阻塞，所以当前的写操作就会阻塞。所以结论就是，在绝大多数情况下，Redis会每隔一秒进行一次fsync。在最坏的情况下，两秒钟会进行一次fsync操作。这一操作在大多数数据库系统中被称为group commit，就是组合多次写操作的数据，一次性将日志写到磁盘。

       appednfsync always 当设置appendfsync为always时，每一次写操作都会调用一次fsync，这时数据是最安全的，当然，由于每次都会执行fsync，所以其性能也会受到影响。

       å¯¹äºŽä¸€èˆ¬æ€§çš„业务需求，建议使用RDB的方式进行持久化，原因是RDB的开销并相比AOF日志要低很多，对于那些无法忍数据丢失的应用，建议使用AOF日志。

       4、集群管理的不同

       Memcached是全内存的数据缓冲系统，Redis虽然支持数据的持久化，但是全内存毕竟才是其高性能的本质。作为基于内存的存储系统来说，机器物理内存的大小就是系统能够容纳的最大数据量。如果需要处理的数据量超过了单台机器的物理内存大小，就需要构建分布式集群来扩展存储能力。

       Memcached本身并不支持分布式，因此只能在客户端通过像一致性哈希这样的分布式算法来实现Memcached的分布式存储。下图给出了Memcached的分布式存储实现架构。当客户端向Memcached集群发送数据之前，首先会通过内置的分布式算法计算出该条数据的目标节点，然后数据会直接发送到该节点上存储。但客户端查询数据时，同样要计算出查询数据所在的节点，然后直接向该节点发送查询请求以获取数据。

       ç›¸è¾ƒäºŽMemcached只能采用客户端实现分布式存储，Redis更偏向于在服务器端构建分布式存储。最新版本的Redis已经支持了分布式存储功能。Redis Cluster是一个实现了分布式且允许单点故障的Redis高级版本，它没有中心节点，具有线性可伸缩的功能。下图给出Redis Cluster的分布式存储架构，其中节点与节点之间通过二进制协议进行通信，节点与客户端之间通过ascii协议进行通信。在数据的放置策略上，Redis Cluster将整个key的数值域分成个哈希槽，每个节点上可以存储一个或多个哈希槽，也就是说当前Redis Cluster支持的最大节点数就是。Redis Cluster使用的分布式算法也很简单：crc( key ) % HASH_SLOTS_NUMBER。

       ä¸ºäº†ä¿è¯å•ç‚¹æ•…障下的数据可用性，Redis Cluster引入了Master节点和Slave节点。在Redis Cluster中，每个Master节点都会有对应的两个用于冗余的Slave节点。这样在整个集群中，任意两个节点的宕机都不会导致数据的不可用。当Master节点退出后，集群会自动选择一个Slave节点成为新的Master节点。

Redis慢查询日志(Slow Log)详解

       慢查询日志主要用于记录Redis实例中执行时间超过指定阈值的命令。它的码日使用场景包括对Redis实例性能监控与问题定位，有助于快速识别并优化那些执行效率低下的码日Redis命令。

       慢查询日志的码日淘宝信誉查询 源码相关配置主要有：slowlog-log-slower-than，表示执行时间超过此值（单位为毫秒）的码日命令会被记录；slowlog-max-len，表示日志最多保存的码日LIO源码分析命令条数，遵循先进先出原则。码日

       配置慢查询日志的码日方式包括在redis.conf文件中设置，或通过动态配置命令CONFIG SET进行调整，码日重启Redis实例生效。码日

       通过SLOWLOG GET命令可以获取最新count条慢查询日志，码日不指定count时默认返回条记录。码日利用SLOWLOG LEN命令可以查询日志长度，码日源码小数除法SLOWLOG RESET命令则用于清空日志内容。码日

       慢查询日志的码日获取与分析可以结合其他命令如GREP、LIMIT等进行，雄迈 源码实现更精确的日志过滤和分析。

       文章深入浅出地介绍了慢查询日志的原理，包括其数据结构和慢日志记录的exe转成源码调用链分析。通过理解这些原理和源码版本（以6.2.5为例），读者能够全面掌握慢查询日志的实现机制。

       慢查询日志是Redis性能调优的重要工具，合理配置它可以帮助快速定位并优化Redis实例中的慢查询问题，提高系统整体性能。综上所述，慢查询日志的使用、配置、命令操作以及基本原理解析，对于理解和利用Redis性能监控工具提供了全面的指导。

到底如何在spring中使用redis

       1. Redis使用场景

       Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

       æˆ‘们都知道，在日常的应用中，数据库瓶颈是最容易出现的。数据量太大和频繁的查询，由于磁盘IO性能的局限性，导致项目的性能越来越低。

       è¿™æ—¶å€™ï¼ŒåŸºäºŽå†…存的缓存框架，就能解决我们很多问题。例如Memcache，Redis等。将一些频繁使用的数据放入缓存读取，大大降低了数据库的负担。提升了系统的性能。

       å…¶å®žï¼Œå¯¹äºŽhibernate的二级缓存，是同样的道理。利用内存高速的读写速度，来解决硬盘的瓶颈。

       2. 配置使用redis

       é¦–先，我们需要引入基本的jar包。maven中的基本引用如下：

       ã€€ã€€ã€€ã€€<dependency>

        <groupId>org.springframework.data</groupId>

        <artifactId>spring-data-redis</artifactId>

        <version>1.4.2.RELEASE</version>

        </dependency>

        <dependency>

        <groupId>redis.clients</groupId>

        <artifactId>jedis</artifactId>

        <version>2.6.2</version>

        </dependency>

       ç„¶åŽï¼Œåœ¨applicationContext中配置如下:

       <bean id="poolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">

        <property name="maxIdle" value="${ redis.maxIdle}" />

        <property name="maxTotal" value="${ redis.maxActive}" />

        <property name="maxWaitMillis" value="${ redis.maxWait}" />

        <property name="testOnBorrow" value="${ redis.testOnBorrow}" />

        </bean>

        <bean id="connectionFactory" class="org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory" p:host-name="${ redis.host}" p:port="${ redis.port}" p:password="${ redis.pass}"

        p:pool-config-ref="poolConfig" />

        <bean id="stringSerializer" class="org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer"/>

        <!-- 开启事务，可以通过transcational注解控制 -->

        <bean id="redisTemplate" class="org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate">

        <property name="connectionFactory" ref="connectionFactory" />

        <property name="keySerializer" ref="stringSerializer" />

        <property name="enableTransactionSupport" value="true" />

        </bean>

       å¯¹äºŽhibernate的配置可知，第一个poolconfig是对连接池的配置。包括最大连接数，队列数，存活时间，最大等待时间等等，还有一些额外的配置，请直接点击JedisPoolConfig类源码，进行查看。

       è¿™äº›é…ç½®çš„意思如果不明白的话，一定要去把线程池好好学习下。

       ç¬¬ä¸€ä¸ªé…ç½®æ˜¯è¿žæŽ¥å·¥åŽ‚，顾名思义，最基本的使用一定是对连接的打开和关闭。我们需要为其配置redis服务器的账户密码，端口号。（这里还可以配置数据库的index，但是我使用时候一直使用redis的默认数据库，也就是第0个）

       æœ€åŽä¸€ä¸ªé…ç½®ç‰¹åˆ«é‡è¦ã€‚这个类似于spring提供的HibernateDaoSupport。

       æŽ¥ä¸‹æ¥ï¼Œå…¨éƒ¨è®²è§£éƒ½å°†å›´ç»•è¿™ä¸ªç±»å±•å¼€ã€‚

       3. RedisTemplate的使用

       è¿™ä¸ªç±»ä½œä¸ºä¸€ä¸ªæ¨¡ç‰ˆç±»ï¼Œæä¾›äº†å¾ˆå¤šå¿«é€Ÿä½¿ç”¨redis的api，而不需要自己来维护连接，事务。

       æœ€åˆçš„时候，我创建的BaseRedisDao是继承自这个类的。继承的好处是我的每个Dao中，都可以自由的控制序列化器，自由的控制自己是否需要事务，这个先不需要了解，跟着我目前的这种配置方法来即可。

       template提供了一系列的operation,比如valueOperation,HashOperation,ListOperation,SetOperation等，用来操作不同数据类型的Redis。

       å¹¶ä¸”，RedisTemplate还提供了对应的*OperationsEditor，用来通过RedisTemplate直接注入对应的Operation。我们暂时不讲这个。

       å¯¹äºŽä¸‹é¢çš„test1方法，我们暂时不用考虑，先了解通过RedisTemplate来使用connection操作Redis。

       Test代码如下：

       package cn.test.spjedis;

       import javax.annotation.Resource;

       import org.junit.Test;

       import org.junit.runner.RunWith;

       import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

       import org.springframework.dao.DataAccessException;

       import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnection;

       import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback;

       import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;

       import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;

       import org.springframework.test.context.ContextConfiguration;

       import org.springframework.test.context.junit4.SpringJUnit4ClassRunner;

       import com.cn.redis2.dao.IncrDao;

       @RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)

       @ContextConfiguration(locations = "classpath:applicationContext.xml")

       public class TestRedis {

        @Resource(name = "redisTemplate")

        private RedisTemplate<String, String> template; // inject the template as ListOperations

        //至于这个为什么可以注入。需要参考AbstractBeanFactory doGetBean

        //super.setValue(((RedisOperations) value).opsForValue());就这一行代码 依靠一个editor

        @Resource(name = "redisTemplate")

        private ValueOperations<String, Object> vOps;

        public void testSet(){

        template.execute(new RedisCallback<Boolean>() {

        @Override

        public Boolean doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {

        byte [] key = "tempkey".getBytes();

        byte[] value = "tempvalue".getBytes();

        connection.set(key, value);

        return true;

        }

        });

        }

        public void testSet1(){

        vOps.set("tempkey", "tempvalue");

        }

        @Autowired

        private IncrDao incr;

       @Test

        public void addLink() {

        System.out.println(incr.incr());

        System.out.println(incr.get());

        }

       }

       è¿™ä¸ªæ˜¯å¯¹String类型插入的两个测试。test方法中，使用了模版类提交回调(RedisCallBack)的方法来使用jedis connection操作数据。这一部分，有没有似曾相识呢？

       HibernateTemplate的HibernateCallback，以及Hibernate Session类中的doWork以及doReturningWork方法，都是使用了这样的机制，方便对于连接或者session的统一管理。

       public int excuteHqlUpdate(final String hql,final Object ...params){

        return getHibernateTemplate().executeWithNativeSession(new HibernateCallback<Integer>() {

        @Override

        @SuppressWarnings("unchecked")

        public Integer doInHibernate(Session session) throws HibernateException {

        Query queryObject = session.createQuery(hql);

        if (params != null) {

        for (int i = 0; i < params.length; i++) {

        queryObject.setParameter(i, params[i]);

        }

        }

        return queryObject.executeUpdate();

        }

        });

        }