Transaction Design Pattern

本文介绍了三种事务处理模式:ClientOwnTransaction、DomainServiceOwnTransaction和服务代理(ServiceDelegateOwnTransaction)模式。每种模式都针对不同的应用场景,例如服务端提供细粒度或粗粒度的服务封装等,并详细阐述了它们的优点、缺点及实现方式。

有三种方式处理事务的模式

 

1. Client Own Transaction

应用场景:

       服务端Service 组件不允许修改,且都是细粒度的服务,一次调用不能满足一个ACID的业务请求

       由于客户端transaction context需要传播propagation到Server端,需要RMI协议支持。好像Spring中不支持。

       通过RMI,EJB这种方式的话要求客户端用programmatic 事务处理,服务端需要用declarative 事务处理。这是因为transaction context不能在programmatic事务处理中传播。

 

 

缺点:

       多次远程服务调用影响性能

 

方式:

       统一由客户端发起,提交,rollback事务。

       Server端组件事务读操作声明成support, 其他写操作需声明成Mandatory

 

2. Domain Service Own Transaction

 

应用场景:

       服务端提供了粗粒度的服务封装

       客户端不能管理事务,如Web Service Client(服务端封装成了Web Service)

        减轻客户端的复杂度

 

方式:

       事务只在这一层处理发起,提交,rollback

       Server端组件事务读操作声明成support, 其他写操作需声明成Required

 

3. Service Delegate Own Transaction

       以上1和2的折中,相当于在Client和Server之间加入了一个Business Delegate层。

       事务统一在这一层处理。

      

好处:

       后端的Server层可以剥离Transaction相关的API,用POJO写

缺点:

       客户端的逻辑(如一次请求多个服务端的调用)需要移到这一层,可能依赖于UI层的框架API,如HttpServletRequest之类的     

方式:

       该层方法事务读操作声明成support, 其他写操作需声明成Required

 

计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略,并提供了基于Matlab的代码实现。研究聚焦于在高渗透率可再生能源接入背景下,如何协调微电网内部分布式电源、储能系统与大规模电动汽车充电负荷之间的互动关系,通过引入需求侧响应机制,建立多目标优化调度模型,实现系统运行成本最小化、可再生能源消纳最大化以及电网负荷曲线的削峰填谷。文中详细阐述了风电出力不确定性处理、电动汽车集群充放电行为建模、电价型与激励型需求响应机制设计以及优化求解算法的应用。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、电动汽车等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①用于复现相关硕士论文研究成果,深入理解含高比例风电的微电网优化调度建模方法;②为开展电动汽车参与电网互动(V2G)、需求侧响应等课题提供仿真平台和技术参考;③适用于电力系统优化、能源互联网、综合能源系统等相关领域的教学与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,同时可参考文档中提及的其他相关案例(如储能优化、负荷预测等),以拓宽研究视野并促进交叉创新。
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