在Web应用程序中，系统的瓶颈常在于系统的响应速度。如果系统响应速度过慢，用户就会出现埋怨情绪，系统的价值也因此会大打折扣。因此，提高系统响应速度，是非常重要的。
Web应用程序做的最多就是和后台数据库交互，而查询数据库是种非常耗时的过程。当数据库里记录过多时，查询优化更显得尤为重要。为了解决这种问题，有人提出了缓存的概念。缓存就是将用户频繁使用的数据放在内存中以便快速访问。在用户执行一次查询操作后，查询的记录会放在缓存中。当用户再次查询时，系统会首先从缓存中读取，如果缓存中没有，再查询数据库。缓存技术在一定程度上提升了系统性能，但是当数据量过大时，缓存就不太合适了。因为内存容量有限，把过多的数据放在内存中，会影响电脑性能。而另一种技术，懒加载可以解决这种问题。
懒加载(Load On Demand)是一种独特而又强大的数据获取方法,它能够在用户滚动页面的时候自动获取更多的数据,而新得到的数据不会影响原有数据的显示,同时最大程度上减少服务器端的资源耗用。
考虑这样一个例子：海尔电器是一个非常大的组织机构，它下有1万多个组织单元。由于组织单元的复杂性，组织单元间也存在着上下级关系。现在的问题是：用户想加入海尔电器的某个组织单元，他该怎么选择到这个组织单元呢？
很容易想到的一个解决方法是：查询数据库，把海尔电器的所有组织单元放到一个下拉列表中，让用户选择即可。这样的确是解决问题了，但是，测试发现，浏览器在显示组织单元数据时就直接假死了。看来，这样做性能太差，可以不采纳。
另一个解决方法就是利用懒加载技术。由于组织单元间存在着上下级关系，那么组织单元的排列就可以当作一棵树来处理。在显示数据时只显示父节点，点击父节点时，就能显示父节点下的子节点。如下图所示：
用户要选择某个组织单元，只需点击该组织单元的父亲节点就能找到该组织单元。
可以看出，懒加载节省了系统响应时间，提升了系统性能，非常具有利用价值。
在hibernate中，懒加载异常的解决方案就是利用spring的方案：
在web.xml中配置这个即可：同一个请求之内的懒加载异常，通常使用过滤器来解决，不同请求不能用这个解决。
lazy属性：
lazy表示的是该属性是否懒惰加载，默认值是 true，当值为 true 的时候你在查询主对象，不会立即加载该属性值，即当用户点击的时候才加载，如果设置为false，则会立即加载。
例如：现有实体User有一个地址属性，
配置为：<many-to-one name="address" class="com.my.entity.Address" lazy="false"/>，当你在查询User时不会立即加载它的address属性，而是在你用到address属性时它再自动加载，
如果你一直没有用到address，那么address属性就一直不会被加载，而当lazy=false时，则是在你查询User时就立刻加载它的address属性