Spring+Hibernate整合事务管理总结

本文总结了使用Spring事务管理时应注意的几个关键点:避免在Service层捕获异常以确保事务可以回滚;确保调用正确的JavaBean实例进行事务管理;防止在Service方法执行过程中不当的会话管理导致事务失败。
在一个项目中用到Spring事务管理,注入Service层,遇到不少的问题,特此总结一下需要注意的几点。
1、Spring事务管理注入到Service层的话,是不该捕获处理异常的,应该抛到上层, Spring自动捕获,事务才可回滚。
2、Spring注入的javaBean如果采用事务管理器,则在后台调用的一定是新注入的javaBean。采用获取Application.xml,context获取Bean即可调用。
3、service层方法嵌套比较多的话,一定保证service某一方法运行期间的请求不可管理session否则导致整个事务提交失败。
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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