hibernate学习之第十五篇

本文探讨了Hibernate中事务的概念及其实现方式,包括事务边界的意义及其在单一数据库和跨数据库场景下的应用。同时介绍了JTA事务作为一种解决方案,用于协调跨数据库的事务处理。

事务与事务边界
hibernate实际上使用jdbc实现事务管理,这种事务只能用于一个数据库。
tx = session.beginTransaction();这句代码内部实际就是connection.setAutoCommit(false);的操作。

Hibernate是JDBC的轻量级封装,本身并不具备事务管理能力。在事务管理层,Hibernate将其委托给底层的JDBC或者JTA,以实现事务的管理和调度。

事务的边界指开始事务,事务提交,事务回滚的位置。

一般我们对事务的操作只针对一个数据库。但是在现实生活中,我们也可能会涉及到跨数据库的事务处理。这样就会带来一些问题,假如我们有5个数据库,现在要对这五个数据库进行一次事务,对其中任何的一个数据库操作出现问题需要回滚,那么如何通知其他几个数据库也进行回滚呢?
JTATansaction帮我们解决了这一问题。它可以简单的理解成跨数据库的事务,需要有一个JTA容器实现,JTA容器的角色就相当于一个通知者,能够有效地对多数据库进行事务协调。使用JTATransaction需要配置hibernate.transaction.factory_class参数,该参数缺省值是org.hibernate.transaction.JDBCTransactionFactory,当使用JTATransaction时需要将参数改成org.hibernate.transaction.JTATransactionFactory,并配置jta.UserTransaction参数JNDI名(Hibernate在启动JTATransaction时要用该值到JNDI的上下文Context中去找javax.transaction.UserTransaction).
javax.transaction.UserTransaction tx = context.lookup("jndiName");
try{
        tx.begin();
        //多个数据库的session操作;
        session1...
        session2...
        session3...
        tx.commit();
}catch(Exception e){
        tx.rollback();throw e;
}
使用了JTA事务管理,就不需要在session上再使用事务了。

还有,我们的事务应该放在三层架构中的哪一层呢?
由于事务的控制是与我们的实际业务逻辑相关的,比如我们转账需要回滚,所以事务控制应该位于业务逻辑层。但是又有一个问题了,我们使用的事务控制却要依赖于数据访问层,就比如我们使用的Transaction对象是数据访问层的对象,业务逻辑层出现数据访问层的代码,这样就会导致业务逻辑层和数据访问层耦合在一起。要想解决这一问题,要依赖框架,否则很难办到解耦。ejb可以做到在业务逻辑层不出现数据访问层的内容,但又能控制事务在业务逻辑层。ejb的这一设计在当时满足了用户的需要,不过后来人们发现ejb的实现上很复杂,导致spring这一轻量级的框架赢得了开发者的青睐,spring也能够实现同样的功能。

sessionFactory.openSession()中,Hibernate会初始化数据库连接,与此同时,将其AutoCommit设为关闭状态(false)。而其后,在session.beginTransaction方法中,Hibernate会再次确认Connection的AutoCommit属性被设为关闭状态(为了防止用户代码对session的Connection.autoCommit属性进行修改).

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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