Spring——事务

本文介绍了Spring事务的使用,包括创建相关接口和实现类,配置事务管理器、启用注解等。还阐述了事务的传播行为、隔离级别,如REQUIRED、READ_COMMITTED等,以及设置异常回滚、只读属性、超时等。此外,讲解了使用XML文件配置事务的步骤。

 

Spring——事务

下面简单的举例子说明,如何使用事务:

 创建一个BankDao接口 和BankImpl实现类 和 BankService 和 BankServiceImpl  

  BankDao:

public interface BankDao {
    public void cost(int money);
}

 BankDaoImpl:

@Repository("bankDao")
public class BankDaoImpl implements BankDao{
    @Override
    public void cost(int money) {
        //执行数据库操作
        System.out.println("cost "+money);
    }
}

   BankService:

public interface BankService {
    public void cost(int money);
}

   BankServiceImpl:

@Service("bankService")
public class BankServiceImpl implements BankService{
    @Autowired
    private BankDao bankDao;

    @Override
    public void cost(int money) {
        bankDao.cost(money);
    }
}

 Main:

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        ApplicationContext context=new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
        BankService bankService=(BankService) context.getBean("bankService");
        bankService.cost(11);
    }
}

配置:

   <context:component-scan base-package="com.chenx.spring.aop"></context:component-scan>

如此一来基本的配置就算是好了

接着加入事务的相关配置:

首先需要加入事务管理器,jdbc的管理器是DataSourceTransactionManage,Hibernate的管理器是HibernateTransactionManage.....

我采用的是DataSourceTransactionManage,配置属性数据源

 <bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
      <property name="dataSource" ref="dataSource"></property>
 </bean>

  启用事务注解:

<tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager"></tx:annotation-driven>

 接着配置完成后,向方法中加入@Transactional 注解:

@Service("bankService")
public class BankServiceImpl implements BankService{
    @Autowired
    private BankDao bankDao;

    @Transactional
    @Override
    public void cost(int money) {
        bankDao.cost(money);
    }
}

  当Dao层抛出异常后因注解了@Transactional 则不会执行数据库中的操作。

 

事务的传播行为:

REQUIRED:(默认):此事务被其他事务调用的时候,他会在现有的事务中运行,当其中一个出错的时候,会导致所有成功的事务都回滚

REQUIRED_NEW: 它表示该方法必须启动一个新事务,并在自己的事务中运行如果有事务就应该挂起它,此配置会导致,即使有一个事务异常,其余正常的事务不会回滚。

如下:

@Service("bankService")
public class BankServiceImpl implements BankService{
    @Autowired
    private BankDao bankDao;

    @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW)
    @Override
    public void cost(int money) {
        bankDao.cost(money);
    }
}

事务的隔离级别:

1、DEFAULT

默认隔离级别,每种数据库支持的事务隔离级别不一样,如果Spring配置事务时将isolation设置为这个值的话,那么将使用底层数据库的默认事务隔离级别。顺便说一句,如果使用的MySQL,可以使用"select @@tx_isolation"来查看默认的事务隔离级别

2、READ_UNCOMMITTED

读未提交,即能够读取到没有被提交的数据,所以很明显这个级别的隔离机制无法解决脏读、不可重复读、幻读中的任何一种,因此很少使用

3、READ_COMMITED

读已提交,即能够读到那些已经提交的数据,自然能够防止脏读,但是无法限制不可重复读和幻读

4、REPEATABLE_READ

重复读取,即在数据读出来之后加锁,类似"select * from XXX for update",明确数据读取出来就是为了更新用的,所以要加一把锁,防止别人修改它。REPEATABLE_READ的意思也类似,读取了一条数据,这个事务不结束,别的事务就不可以改这条记录,这样就解决了脏读、不可重复读的问题,但是幻读的问题还是无法解决

5、SERLALIZABLE

串行化,最高的事务隔离级别,不管多少事务,挨个运行完一个事务的所有子事务之后才可以执行另外一个事务里面的所有子事务,这样就解决了脏读、不可重复读和幻读的问题了

通过 isolation 属性进行配置:

@Service("bankService")
public class BankServiceImpl implements BankService{
    @Autowired
    private BankDao bankDao;

    @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW,isolation = Isolation.READ_COMMITTED)
    @Override
    public void cost(int money) {
        bankDao.cost(money);
    }
}

设置特定的异常的回滚,默认情况下是回滚所有的异常,使用 norollbackfor 或 rollbackfor:

@Service("bankService")
public class BankServiceImpl implements BankService{
    @Autowired
    private BankDao bankDao;

    @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW,isolation = Isolation.READ_COMMITTED
            ,rollbackFor = {RuntimeException.class})
    @Override
    public void cost(int money) {
        bankDao.cost(money);
    }
}

设置事务的只读属性——表示操作只是对数据库的读取操作,这样设置可以使运行更快,从而优化

@Service("bankService")
public class BankServiceImpl implements BankService{
    @Autowired
    private BankDao bankDao;

    @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW,readOnly = true)
    @Override
    public void cost(int money) {
        bankDao.cost(money);
    }
}

使用timeout,设置事务最多占用的时间,一旦超时事务则回滚,即使没有异常:

@Service("bankService")
public class BankServiceImpl implements BankService{
    @Autowired
    private BankDao bankDao;

    @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW,timeout = 2)
    @Override
    public void cost(int money) {
        bankDao.cost(money);
    }
}

2.使用XML文件配置事务

   1.配置所有的Dao DaoImpl Service ServiceImpl 等bean

   2.配置事务管理器DataSourceTransationManage

   3.配置事务属性(只读,隔离,回滚...)

   4.配置事务的切点(把事务切入点和事务属性关联起来)

  aop:advisor 一般用于事务:用于连接属性和切入点的关系

    <bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
        <property name="dataSource" ref="dataSouce"></property>
    </bean>

    <tx:advice id="interceptor" transaction-manager="transactionManager">
        <tx:attributes>
            <tx:method name="*"/>
            <tx:method name="cost" propagation="REQUIRES_NEW"></tx:method>
            <tx:method name="get*" read-only="true"></tx:method>
        </tx:attributes>
    </tx:advice>
  
    <aop:config>
        <aop:pointcut id="cut" expression="execution(public void com.chenx.spring.aop.BankService.cost(int))"/>
        <aop:advisor advice-ref="interceptor" pointcut-ref="cut"></aop:advisor>
    </aop:config>

 

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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