Java持久性API(JPA)第7讲——实体生命周期及生命周期回调方法

使用JPA连接MySQL数据库 使用JPA连接MySQL数据库步骤:(1)下载JPA所需要的库函数; (2)创建实体java文件; (3)创建Persistence.xml,此文件将配置数据库并制定实体类; (4)使用JPA添加CRUD操作: (5)根据测试结果修改代码,再测试,直到被测试的代码完全正确。Questions:1.What is persistent class?持久化类:在应用程序中,用来实现业务问题实体的 阅读详情
 
目标与主要内容:
u        掌握实体的生命周期;
u        掌握实体的生命周期的转换;
u        掌握实体的生命周期回调方法的使用;
1、   实体的生命周期
参考书上362页。
4种状态:
u        新建:没有持久标识,并且没有与上下文环境关联。
u        分离的:具有持久标识,并且没有与持久上下文环境关联。
u        管理的:具有持久标识,并且与持久上下文环境关联。
u        删除的:具有持久标识,并且与持久上下文环境关联,但是准备从数据库中删除。
2、   对实体的操作
对实体的各种操作可以改变实体的状态,对这些操作分别介绍如下:
2.1 持久化实体实例
通过persist方法或者被级联persist方法完成。例如可以直接持久化一个订单项,也可以通过持久化订单,该操作可以级联到订单项。
persist操作结果如下:
u        如果是新的实体,则会变成管理的;
u        如果是被管理实体,则该操作被忽略;
u        如果是删除的实体,则将重新变成被管理的;
u        如果是分离的实体,会抛出异常;
u        如果关系中声明的级联操作包括CascadeType.PERSIST,则会把级联的实体持久化。
2.2 删除实体
通过remove方法或者被级联的remove方法完成。例如可以直接删除一个订单项,也可以通过删除订单来删除订单项。
Remove操作的结果如下:
u        如果是新的实体,则该操作被忽略;
u        如果是被管理实体,则会变成删除的;
u        如果是删除的实体,则该操作被忽略;
u        如果是分离的实体,会抛出异常;
u        事务提交的时候或者作为flush操作的结果,删除的实体将从数据库中删除。
2.3 同步到数据库
通常自动完成,也可以使用flush操作完成。
flush操作的结果如下:
u        如果实体是管理的实体,将被同步到数据库;
u        如果是实体是删除的实体,将从数据库中删除掉。
2.4 分离实体
分离的实体可能来自:
u        事务提交;
u        事务回滚;
u        删除持久上下文;
u        管理实体管理器;
u        串行化一个实体或者通过值传递参数;
在第6讲中,在Servlet中创建的Ordertable对象作为参数传递到会话Bean中的时候,就是这种状态,所以需要先通过merge操作转换成管理的状态,然后再持久化。
2.5 合并分离的实体状态
merge操作可以完成合并操作。合并操作的语法如下:
u        如果是新的实体,则会创建一个新的管理的实体;
u        如果是被管理实体,则该操作被忽略;
u        如果是删除的实体,则产生异常;
u        如果是分离的实体,会创建一个新的管理的实体;
2.6 管理的实体实例
    可以通过contains方法来判断实体实例是否被管理。
3、   实体生命周期回调方法
生命周期方法可以定义在
u        实体类;
u        超类;
u        实体类所关联的实体监听器类;
u        超类所关联的实体监听器类;
实体监听器类必须有一个无参数的构造方法。
可以通过元注释指定,也可以通过XML配置文件指定。
3.1 生命周期回调方法的定义
定义在实体类或者超类的回调方法:
void <METHOD>()
定义在实体监听器类的回调方法:
Void <METHOD>(Object o)
回调方法可以是任何访问控制类型,但是不能使用static和final修饰。
3.2 生命周期回调方法使用的元注释
使用的元注释及含义如下:
u        PrePersist,持久化之前产生该事件
u        PostPersist,持久化之候产生该事件
u        PreRemove,删除之前产生该事件
u        PostRemove,删除之后产生该事件
u        PreUpdate,更新之前产生该事件
u        PostUpdate,更新之后产生该事件
u        PostLoad,加载之后产生该事件
3.3 实例
在第6讲的Ordertable实体类中增加如下7个生命周期回调方法:
    @PostLoad
    public void postLoad(){
        System.out.println("PreLoad生命周期方法被调用!");
    }
 
    @PreRemove
    public void preRemove(){
        System.out.println("PreRemove生命周期方法被调用!");
    }
 
    @PrePersist
    public void prePersist(){
        System.out.println("PrePersist生命周期方法被调用!");
    }
    @PreUpdate
    public void preUpdate(){
        System.out.println("PreUpdate生命周期方法被调用!");
    }
    @PostPersist
    public void postPersist(){
        System.out.println("PostPersist生命周期方法被调用!");
    }
    @PostRemove
    public void postRemove(){
        System.out.println("PostRemove生命周期方法被调用!");
    }
    @PostUpdate
    public void postUpdate(){
         System.out.println("PostUpdate生命周期方法被调用!");      
    }
    @Remove
    public void remove(){
         System.out.println("remove方法被调用!");         
    }
如果要持久化一个订单,会得到如下的输出结果:
PrePersist生命周期方法被调用!
PostPersist生命周期方法被调用!
如果要调用下面的代码:
        Ordertable order = em.find(Ordertable.class,orderid);
        Orderdetail item = new Orderdetail(orderid,goodsid);
        em.persist(item);
        item.setQuantity(quantity);
        if(order.getOrderdetailCollection()==null)
            order.setOrderdetailCllection(new Vector<Orderdetail>());
        order.getOrderdetailCollection().add(item);
        item.setOrdertable(order);
会得到如下的输出结果:
PreLoad生命周期方法被调用!
PreLoad生命周期方法被调用!
PreUpdate生命周期方法被调用!
PostUpdate生命周期方法被调用!
从运行结果看调用了两次PreLoad方法,这与持久性提供者有关。
如果执行下面的代码:
        Ordertable order = em.find(Ordertable.class,orderid);
        em.remove(order);  
会得到如下的输出结果:
PreLoad生命周期方法被调用!
PreLoad生命周期方法被调用!
PreRemove生命周期方法被调用!
PostRemove生命周期方法被调用!
因为要先查找到实体才能删除,所以调用了PreLoad方法。
删除也可以使用下面的方法:
em.createQuery("delete from Ordertable o where o.orderid = ?1").setParameter(1,orderid).executeUpdate();
3.4 一个生命周期事件的多个回调方法
同一个生命周期事件可以定义多个回调方法,可以在实体类、实体类的超类或者监听类上,如果定义了同一个生命周期事件的多个回调方法,则调用这些方法的顺序为:
如果有默认的监听器类,先调用默认的监听器类;
如果有实体监听器类,则先调用父层次的实体监听器类,后调用子层次的实体监听器类,如果在同一个实体类上定义了多个实体监听器类,按照定义的顺序执行;
如果父层次定义了生命周期回调方法,调用父层次的生命周期回调方法;
调用子层次的生命周期回调方法。
详细实例参考书上367页。
 
参考书籍:《Java EE 5实用教程——基于WebLogic和Eclipse》
 
9、深入理解持久性:实体管理器 本文深入探讨了Java EE平台中的持久性管理,重点介绍了Java持久化API(JPA)和实体管理器(EntityManager)的核心作用。内容涵盖持久性的优势、实体bean的使用、EntityManager的主要方法与生命周期管理、持久化上下文类型、CRUD操作、事务管理、查询API(JPQL与本地SQL)、高级特性(锁定机制、刷新策略)以及性能优化技巧(批量操作、延迟加载)。通过学习这些概念与实践示例,开发者可以提升企业级Java应用的数据管理能力,优化系统性能与数据一致性。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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一文读懂JPA及Mybatis的原理和机制(面试经)

我们在做应用开发的时候,需要依赖持久层提供数据支撑,比如你要连接MySQL、Oracle、Sqlserver、redis、Mongo等各类DB。为节约资源并提高效率,Java提供了一套持久化API,即JPA。本文先从这个JPA说起,咱们边走边聊~Java 持久化 API (Java Persistence API)是一个Java应用程序接口规范,描述了使用Java SE和Java EE的应用中的关系数据的管理规范。API 本身,定义在 javax.persistence 包内;

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