org.springframework.transaction.UnexpectedRollbackException意外回滚解决方法,亲测有效,已解决,嘿嘿嘿

Spring事务回滚机制解析:UnexpectedRollbackException的根源与解决方案 事务管理是数据库操作的核心机制,它通过ACID特性确保数据一致性。Spring框架通过声明式事务管理简化了事务控制,但其底层基于AOP代理和回滚标记机制实现。当嵌套事务中内层操作触发回滚标记,而外层试图提交时,就会产生UnexpectedRollbackException异常,这体现了事务传播机制与异常处理的微妙冲突。理解事务传播行为(如PROPAGATION_REQUIRED)和回滚标记的不可逆特性,对于设计健壮的数据访问层至关重要。在实际工程中,合理划分事务边界、精确配置rollbackFor属性,能有 阅读详情


org.springframework.transaction.UnexpectedRollbackException 异常通常发生在 Spring 框架管理的事务中,当某个事务预期会被提交,但实际上却发生了回滚时。这通常是由于以下原因之一导致的:

问题分析

  1. 事务管理配置:检查是否所有涉及事务的组件(如 @Service、@Repository 等)都已正确配置以支持事务管理。
  2. 事务传播行为:确认事务的传播行为(propagation behavior)是否按预期设置。
  3. 异常处理:如果事务中抛出了未被捕获的异常,它可能会触发事务回滚,即使该异常在业务逻辑中被捕获并处理了。
  4. 外部因素:数据库锁、死锁、网络问题或其他外部因素也可能导致事务意外回滚。

报错原因

  1. 事务边界问题:可能在一个已存在的事务中嵌套了另一个事务,且内层事务的异常没有正确处理。
  2. 异常处理不当:可能捕获并处理了异常,但事务管理器并不知道异常已被处理,因此触发了回滚。
  3. 外部系统或资源问题:如数据库问题、网络问题等导致事务无法完成。

解决思路

  1. 检查事务配置:确保 Spring 事务管理器已正确配置,并且所有需要事务管理的组件都已正确声明。
  2. 调整事务传播行为:根据业务需求调整事务的传播行为。
  3. 正确处理异常:确保在事务中抛出的异常被正确捕获和处理,并且如果需要的话,手动控制事务的提交或回滚。
  4. 检查外部因素:排除任何可能导致事务失败的外部因素。

解决方法

1. 检查和配置事务管理器

确保在 Spring 配置文件中有一个 <tx:annotation-driven/> 或相应的 Java 配置来启用事务注解支持,并且有一个 <bean id="transactionManager" ... /> 或相应的 Java 配置来定义事务管理器。

2. 调整事务传播行为

在 @Transactional 注解中,可以指定事务的传播行为。例如,如果你希望内部方法调用不会开启新的事务,而是使用外部方法的事务,你可以将传播行为设置为 Propagation.SUPPORTS 或 Propagation.REQUIRED。

@Service
public class MyService {

    @Autowired
    private MyRepository myRepository;

    @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED)
    public void performTransaction() {
        // ... 业务逻辑
        try {
            // 可能抛出异常的代码
            myRepository.someMethodThatMightThrowException();
        } catch (Exception e) {
            // 处理异常,但不影响事务的提交或回滚
            // 注意:如果希望事务回滚,则不应捕获异常或应重新抛出 RuntimeException
        }
    }
}
3. 正确处理异常

如果你希望在捕获异常后仍然提交事务,你需要确保不抛出运行时异常(RuntimeException)或检查型异常(checked exception),除非该异常被标记为回滚事务。否则,你可以手动控制事务的提交或回滚。

如果你希望捕获异常但不影响事务的提交,你可以捕获异常并处理它,但不重新抛出运行时异常。如果你希望即使发生异常也提交事务,你可以使用 TransactionTemplate 并在 TransactionCallback 中处理异常。

4. 检查外部因素

确保数据库服务器运行正常,网络连接稳定,并且没有死锁或长时间运行的查询阻塞你的事务。

代码示例(使用 TransactionTemplate)

下滑查看解决方法

@Service
public class MyService {

    @Autowired
    private PlatformTransactionManager transactionManager;

    @Autowired
    private MyRepository myRepository;

    public void performTransactionUsingTemplate() {
        TransactionTemplate transactionTemplate = new TransactionTemplate(transactionManager);
        transactionTemplate.execute(new TransactionCallbackWithoutResult() {
            @Override
            protected void doInTransactionWithoutResult(TransactionStatus status) {
                try {
                    // 可能抛出异常的代码
                    myRepository.someMethodThatMightThrowException();
                } catch (Exception e) {
                    // 处理异常,但不影响事务的提交或回滚
                    // 如果希望回滚事务,可以设置 status.setRollbackOnly();
                }
            }
        });
    }
}
解决org.springframework.transaction.UnexpectedRollbackException: Transaction silently rolled back beca 解决org.springframework.transaction.UnexpectedRollbackException: Transaction silently rolled back because it has been marked as rollback-only的问题,并通过该错误来分析来分析spring boot的事务机制。 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")

org.springframework.transaction.UnexpectedRollbackException

->具体报错 org.springframework.transaction.UnexpectedRollbackException: Transaction silently rolled back because it has been marked as rollback-only at org.springframework.transaction.support.AbstractPlatformTransactionManager.processCommit(AbstractPla...

心有谦谦结 572

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org.springframework.transaction.UnexpectedRollbackException

所得皆惊喜 562

org.springframework.transaction.UnexpectedRollbackException: Transaction rolled back because it has

@Transactional public void foo() { try{ bar(); } catch (RuntimeException re) { // caught but not throw further } } @T

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Spring事务管理中 org.springframework.transaction.UnexpectedRollbackException解决

最近在项目中,之前一直在调用的方法,由于调用的地方加了个try{}catch后,报了如下的异常: org.springframework.transaction.UnexpectedRollbackException: Transaction rolled back because it has been marked as rollback-only 代码的结构如下: Class A { @...

4016

记录一次解决springboot jpa 问题过程exception is org.springframework.transaction.UnexpectedRollbackException: T

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