Node生态中最优雅的数据库事务处理机制

Vona ORM 对数据库事务提供了完整的支持,提供了直观、优雅、强大的特性:

  1. 使用装饰器启用事务
  2. 事务传播机制
  3. 事务补偿机制
  4. 确保数据库与缓存数据一致性

使用装饰器启用事务

/* by 01130.hk - online tools website : 01130.hk/zh/jsonlrview.html */
import { Database } from 'vona-module-a-orm';

class ServicePost {
  @Database.transaction()
  async transaction() {
    // insert
    const post = await this.scope.model.post.insert({
      title: 'Post001',
    });
    // update
    await this.scope.model.post.update({
      id: post.id,
      title: 'Post001-Update',
    });
  }
}  

手工启用事务

1. 使用当前数据源

/* by 01130.hk - online tools website : 01130.hk/zh/jsonlrview.html */
class ServicePost {
  async transactionManually() {
    const db = this.bean.database.current;
    await db.transaction.begin(async () => {
      await this.scope.model.post.update({ id: 1, title: 'Post001_Update' });
    });
  }
}

2. 使用指定数据源

class ServicePost {
  async transactionManually() {
    const db = this.bean.database.getDb({ clientName: 'default' });
    await db.transaction.begin(async () => {
      const modelPost = this.scope.model.post.newInstance(db);
      await modelPost.update({ id: 1, title: 'Post001_Update' });
    });
  }
}

事务参数

class ServicePost {
  @Database.transaction({
+   isolationLevel: 'READ_COMMITTED',
+   propagation: 'REQUIRED'
  })
  async transaction() {
    ...
  }
}  
class ServicePost {
  async transactionManually() {
    const db = this.bean.database.getDb({ clientName: 'default' });
    await db.transaction.begin(
      async () => {
        ...
      },
      {
+       isolationLevel: 'READ_COMMITTED',
+       propagation: 'REQUIRED',
      }
    );
  }
}  

事务参数:isolationLevel

名称说明
DEFAULT数据库相关的缺省isolationLevel
READ_UNCOMMITTED
READ_COMMITTED
REPEATABLE_READ
SERIALIZABLE
SNAPSHOT

事务参数:propagation

Vona ORM 支持数据库事务传播机制

名称说明
REQUIRED默认的事务传播级别。如果当前存在事务, 则加入该事务。如果当前没有事务, 则创建一个新的事务
SUPPORTS如果当前存在事务,则加入该事务. 如果当前没有事务, 则以非事务的方式继续运行
MANDATORY强制性。如果当前存在事务, 则加入该事务。如果当前没有事务,则抛出异常
REQUIRES_NEW创建一个新的事务。如果当前存在事务, 则把当前事务挂起。也就是说不管外部方法是否开启事务,总是开启新的事务, 且开启的事务相互独立, 互不干扰
NOT_SUPPORTED以非事务方式运行。如果当前存在事务,则把当前事务挂起(不用)
NEVER以非事务方式运行。如果当前存在事务,则抛出异常

事务补偿机制

当事务成功或者失败时执行一些逻辑

1. 成功补偿

this.bean.database.current.commit(async () => {
  // do something when success
});

2. 失败补偿

this.bean.database.current.compensate(async () => {
  // do something when failed
});

事务与Cache数据一致性

许多框架使用最简短的用例来证明是否高性能,而忽略了业务复杂性带来的性能挑战。随着业务的增长和变更,项目性能就会断崖式下降,各种优化补救方案让项目代码繁杂冗长。而 Vona 正视大型业务的复杂性,从框架核心引入缓存策略,并实现了二级缓存Query缓存Entity缓存等机制,轻松应对大型业务系统的开发,可以始终保持代码的优雅和直观

Vona 系统对数据库事务与缓存进行了适配,当数据库事务失败时会自动执行缓存的补偿操作,从而让数据库数据与缓存数据始终保持一致

针对这个场景,Vona 提供了内置的解决方案

1. 使用当前数据源

class ServicePost {
  @Database.transaction()
  async transaction() {
    // insert
    const post = await this.scope.model.post.insert({
      title: 'Post001',
    });
    // cache
    await this.scope.cacheRedis.post.set(post, post.id);
  }
}  
  • 当新建数据后,将数据放入 redis 缓存中。如果这个事务出现异常,就会进行数据回滚,同时缓存数据也会回滚,从而让数据库数据与缓存数据保持一致

2. 使用指定数据源

class ServicePost {
  async transactionManually() {
    const db = this.bean.database.getDb({ clientName: 'default' });
    await db.transaction.begin(async () => {
      const modelPost = this.scope.model.post.newInstance(db);
      const post = await modelPost.insert({ title: 'Post001' });
      await this.scope.cacheRedis.post.set(post, post.id, { db });
    });
  }
}  
  • 如果对指定的数据库进行操作,那么就需要将数据库对象db传入缓存,从而让缓存针对数据库对象db执行相应的补偿操作。当数据库事务回滚时,让数据库数据与缓存数据保持一致
内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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