spring in action学习笔记 4 事务处理

本文深入探讨Spring框架中的事务管理机制,介绍了如何利用Spring与第三方事务管理器如Hibernate集成,实现数据库操作的一致性和可靠性。文章详细讲解了声明式事务的配置方法及其实现原理,并通过代码示例展示了如何使用注解简化事务控制。
[b][size=large]7.spring中的事务[/size][/b]
事务,确实是一个极为抽象的概念,我理解为就是一个连续的东西,保证在其中的行为要么全完成,要么全部回滚,什么都没发生一样。
确保数据和资源永远不会处在一种不一致的状况下。
描述事务的4个概念:原子性,一致性,隔离性,持久性。这个在哪里都有解释,只要自己理解了,就行了。spring的事务就像他对持久化的支持一样,基本上都是委托给第3方了,具体说:就是[b]委托给第3方提供的事务管理器[/b]了。事物经常用在关于数据库的操作上,所以spring支持的有jdbc,jdo,jpa,hibernate等,事务管理器可选的非常多,不过他们都是默默的提供事务,只要和spring中的事务打交道,而不用关心这些具体实现。
因为我以后想用hibernate当我的orm解决方案,所以我就着重看hibernate提供的事务管理器。首先是要声明它的事务管理器。当然还是在spring的配置文件中声明。
<bean id="transactionManager" class="org.springframework.orm.hibernate3.HibernateTransactionManager">
<property name="sessionFactory" ref="sessionFactory"/>
</bean>

当然你给配hibernate的 sessionFactory了。这个很好配置的,到处都有资料,这里就不贴出来了。
[b]HibernateTransactionManager把事务委托给一个从当前Hibernate会话中检索到的org.hibernate.Transaction对象。当一个事务完成时, HibernateTransactionManager就调用那个Transaction对象的commit方法,要是失败了,就调用rollback()方法。[/b]
可以用编程的方式编写事务,当然有更好的方法,那就是声明式事务。
首先,先给明白声明式事务的[b]事务参数[/b]。
共有5种
1.传播方式:一个事物应该被挂起还是应该被启动,或者是一个方法是否应该在事务性上下文中运行。
2.隔离级别,一个事物可能受到其他并发事物活动影响的程度。(其中有脏读,不可重复读,换读等概念)
3.只读:后端数据库可以对只读的事物自动进行优化,但是事物必须具有一个新事物的传播行为。
4.事物超时:为了一个程序很好的执行,它的事物不能运行太长事件。
5.回滚规则:可以自己定义,默认情况下,事物只出现运行异常时回滚,出现受阻异常时不回滚。
事物的实现也是通过代理的,代码和之前aop的差不多,声明一个xxxTarget,声明代理接口,配置事物管理器,最后配置规则。
重点想说的是:最简单的事物实现方式,通过注解。
[b]采用如下配置方案,配置一个事务的拦截器,它的属性就是之前定义的事务处理器,它的 transactionAttributeSource这个属性,就是让你填写,之前5种的事务参数,当然咱们用他自带的就行了。[/b]
<bean id="transactionInterceptor" class="org.springframework.transaction.interceptor.TransactionInterceptor">
<property name="transactionManager" ref="transactionManager"/>
<property name="transactionAttributeSource">
<bean class="org.springframework.transaction.annotation.AnnotationTransactionAttributeSource"/>
</property>
</bean>

现在就可以在方法中直接用@Transactional就可以了
 @Transactional
public void takeSeat(){
System.out.println("观众们找到自己的座位,都坐下来了");
}
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 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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