关于分布式事务

本文介绍分布式事务的概念及其在Microsoft SQL Server中的实现方式。分布式事务跨越多个服务器或数据库,由事务管理器如MSDTC协调,确保数据的一致性和完整性。文章详细解释了两阶段提交过程,包括准备阶段和提交阶段。
分布式事务
分布式事务跨越两个或多个称为资源管理器的服务器。被称为事务管理器的服务器组件必须在资源管理器之间协调事务管理。如果分布式事务由 Microsoft 分布式事务处理协调器 (MS DTC))这类事务管理器或其它支持 X/Open XA 分布式事务处理规范的事务管理器进行协调,则 Microsoft® SQL Server™ 可以作为资源管理器运行。有关更多信息,请参见 Microsoft 分布式事务处理协调器文档。

实际上跨越两个或多个数据库的单个 SQL Server 中的事务就是分布式事务。但是,SQL Server 对分布式事务进行内部管理;对于用户而言,其操作就像本地事务一样。

对于应用程序,管理分布式事务很像管理本地事务。事务结束时,应用程序请求提交或回滚事务。不同的是,分布式提交必须由事务管理器管理,以尽量避免出现因网络故障而导致一个事务由某些资源管理器成功提交,但由另一些资源管理器回滚的情况。通过分两个阶段(准备阶段和提交阶段)管理提交进程可避免这种情况,这称为两阶段提交 (2PC)。

准备阶段

当事务管理器收到提交请求时,它给该事务所涉及的所有资源管理器发送一个准备命令。然后,每个资源管理器将尽力使该事务持久,并且所有保存该事务日志映象的缓冲区将被刷新到磁盘中。当每个资源管理器完成准备阶段时,它会向事务管理器返回准备成功或准备失败的消息。

提交阶段

如果事务管理器收到所有资源管理器发来的准备成功消息,它将给每个资源管理器发送提交命令。然后资源管理器就可以完成提交。如果所有资源管理器都报告提交成功,那么事务管理器则向应用程序发送一个成功提示。如果有资源管理器报告准备失败,那么事务管理器将给每个资源管理器发送一个回滚命令,并向应用程序表示提交失败。

SQL Server 应用程序可以通过 Transact-SQL 或数据库 API 管理分布式事务。
【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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