乐观锁和悲观锁

业务逻辑的实现过程中,往往需要保证数据访问的排他性。此时,我们需要使用“锁”机制来保证数据在某个操作中不会被其他操作修改。

hibernate支持两种锁机制,悲观锁和乐观锁。

悲观锁是指在数据的整个处理过程中,将数据处于锁定状态。悲观锁是通过数据库提供的锁机制来实现的。

加锁一般通过以下方式实现:

criteria.setLockMode();

query.setLockMode();

session.lock()

hibernate的加锁模式有:

LockMode.NONE

LockMode.READ hibernate读取记录时自动获取

LockMode.WRITE --hibernate insertupdate记录时会自动获取

以上三种加锁模式是由hibernate内部使用的。

LockMode.UPDATE 利用数据库的for update子句加锁

LockMode.UPDATE_NOWAIT 利用for update nowait子句加锁

LockMode.FORCE 对于一个没有版本化的实体来说,FORCEUPDATE作用相同,而对于版本化的实体,将强制使用悲观锁来替代乐观锁。

 

悲观锁的缺点:数据库性能开销很大。

 

乐观锁大多是基于数据版本(version)记录机制来实现的,所谓数据版本就是指给数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,通常通过为数据库表增加一个version字段来实现。

乐观锁避免了长事务的数据库加锁开销,大大提升了大并发量下的系统整体性能表现。乐观锁机制一般基于系统中的数据存储逻辑,如果外部系统对数据库表进行操作是不受系统控制的(解决方法:将加锁策略放在数据库的存储过程中实现,程序只能操作这个存储过程,不能直接操作数据表)。

hibernate通过<class>optimistic属性和<version>来实现乐观锁。

<class optimistic="">

optimistic的取值:none表示不使用乐观锁

version通过版本控制实现乐观锁

dirty通过检查发生变动过的属性来实现乐观锁

all通过检查所有属性实现乐观锁

 

<id>

<version>

注意:<version>一定要在<id>之后,这里声明一个version属性,用来保存用户版本信息,保存在表的version字段中

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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