数据库事务

事务

访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。

事务的ACID

原子性(Atomicity)

事务是不可分割的最小工作单元,内部操作要么都做,要么都不做。

一致性(Consistency)

在事务开始之前和事务结束以后,数据库的完整性约束没有被破坏。

隔离性(Isolation)

隔离状态执行事务,使它们好像是系统在给定时间内执行的唯一操作。如果有两个事务,运行在相同的时间内,执行相同的功能,事务的隔离性将确保每一事务在系统中认为只有该事务在使用系统。这种属性有时称为串行化,为了防止事务操作间的混淆,必须串行化或序列化请求,使得在同一时间仅有一个请求用于同一数据。

持久性(Durability)

事务一旦执行成功,它对数据库的影响是持久的,并不会被回滚。

并发执行问题

丢失更新

两个事务同时更新一行数据,最后一个事务的更新会覆盖掉上一个事务的更新,从而导致上一个事务更新的数据丢失,这是因为没有加锁造成的。

脏读

一个事务看到了另外一个事务还没提交的更新数据

不可重复读

在同一个事务中,多次读取同一数据,却返回不同的数据结果。这是因为其他事务更改了这些数据。

幻读

A事务在执行过程中,读取到了B事务提交的插入数据;即在A事务开始的时候读取到一批数据,但在B事务插入新数据之后,A又读取就多了一条,就像产生幻觉一样。

隔离级别

default 使用后端数据库默认的隔离级别

read-uncommited 允许你读取还未提交的改变了的数据

read-commited 允许在并发事务已经提交后的读取

repeatable-read 对相同字段的多次读取是一致的,除非数据被事务改变。

serializable 完全服从ACID的隔离级别,确保不发生数据库并发问题。隔离级别最高,但是效率最慢。

Spring控制事务的方式

是以bean组件的方法为单位的,如果一个方法正常执行完毕,该方法内的全部数据库,按照一次事务提交,如果抛出异常,全不回滚(rollback)

事务的传播策略

如果两个Bean组件都由spring控制事务,且组件间的方法之间存在调用关系,Spring提供了一组配置方式供开发者选择,这些配置称为事务的传播策略

事务的隔离级别是数据库本身的事务功能,而事务的传播属性则是spring为我们提供的功能,数据库事务没有传播属性这一说法

required 业务方法需要在一个事务中运行,如果方法运行时,已经处在事务中,那么加入到该事务,否则为自己创建一个新的事务。

requiresnew 不管之前是否有事务,都创建一个新的事务。

never 不能包含任何事务。否则会抛出异常。

。。。。

事务的分类

本地事务

就是普通事务,能保证单台数据库上操作的ACID

分布式事务

涉及两个或者多个数据库的事务,即跨越多台同类或者异类数据库的事务,由每台数据库本地事务组成,分布式事务旨在保证这些本地所有操作的ACID,使事务可以跨越多台数据库。

编程式事务(不推荐)

通过编写代码,实现事务。配置bean,注入后在某个方法中的就是一个事务。

声明式事务(推荐)

通过注解或者XMl配置文件指定事务信息。

<bean class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager"     id="transactionManager">
    <property name="dataSource" ref="数据库连接的bean"/>
</bean>

<context:component-scan base-package="com.chinasofit.spring.sp"/>(包扫描)

<tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager">(注解驱动)

添加@Transactional注解

在此注解上配置事务的属性。(用在类上,表名该类所有方法都生效)

 

### 配置与管理 Dify 知识库权限 在 Dify 中,可以通过多种方式实现对知识库的访问权限控制。以下是具体的配置方法以及相关细节: #### 1. 基于角色的权限分配 为了更好地管理不同用户的访问权限,可以在 Dify 平台中引入基于角色的角色权限模型。管理员可以定义不同的角色(如管理员、编辑者、查看者等),并为这些角色赋予特定的操作权限[^1]。 - **操作流程** 登录到 Dify 的后台管理系统后,导航至“用户与角色”模块,在该模块下创建新的角色,并为其指定可执行的具体动作(如读取、写入或删除知识库中的内容)。完成角色设定之后,将对应的角色绑定给目标用户组或者单个用户账户即可生效。 - **代码示例** 下面是一个简单的 API 调用示例,用于通过编程的方式批量更新用户角色关联关系: ```python import requests url = "https://your-dify-instance.com/api/roles" headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN"} payload = { "role_name": "editor", "users_to_add": ["user_id_1", "user_id_2"], "knowledge_base_ids": ["kb_id_1"] } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) if response.status_code == 200: print("Role assignment successful.") else: print(f"Error assigning role: {response.text}") ``` #### 2. 利用元数据进行细粒度管控 除了基本的角色划分外,还可以借助元数据进一步增强权限管理能力。例如,针对某些特殊字段(像部门归属、机密等级等)制定规则,从而确保只有满足条件的人群才能接触到相关内容[^2]。 - **实际应用场景描述** 当某位来自市场团队成员请求关于内部活动安排的信息时,系统会自动过滤掉那些标记有高安全级别的条目;反之亦然——对于拥有高级别授权的技术人员,则允许其获取更广泛的数据集合。 - **注意事项** - 定义清晰合理的标签体系至关重要; - 应定期审查现有分类标准及其适用范围,必要时作出调整优化。 --- ### 总结说明 综上所述,无论是采用基础版的角色驱动型策略还是进阶式的属性导向机制都能有效达成预期效果即合理约束各类主体接触企业核心资产的机会窗口大小进而保障整体信息安全水平处于可控状态之中。
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