hibernate事务的一点东西

本文详细介绍了数据库事务的四个基本特性(ACID),即原子性、一致性、隔离性和持久性,并解释了脏读、不可重复读和虚读三种不确定情况。此外,还概述了四种事务隔离级别,包括Read Uncommitted、Read Committed、Repeatable Read和Serializable,以及如何通过Hibernate实现悲观锁和乐观锁。
事务的4个基本特性(ACID):
1. Atomic(原子性):事务中包含的操作被看作一个逻辑单元,这个逻辑单元中的操作要么全部成功,要么全部失败。
2. Consistency(一致性):只有合法的数据可以被写入数据库,否则事务应该将其回滚到最初状态。
3. Isolation(隔离性):事务允许多个用户对同一个数据的并发访问,而不破坏数据的正确性和完整性。同时,并行事务的修改必须与其他并行事务的修改相互独立。
4. Durability(持久性):事务结束后,事务处理的结果必须能够得到固化。
数据库操作过程中可能出现的3种不确定情况:
1. 脏读取(Dirty Reads):一个事务读取了另一个并行事务未提交的数据。
2. 不可重复读取(Non-repeatable Reads):一个事务再次读取之前的数据时,得到的数据不一致,被另一个已提交的事务修改。
3. 虚读(Phantom Reads):一个事务重新执行一个查询,返回的记录中包含了因为其他最近提交的事务而产生的新记录。

标准SQL规范中,为了避免上面3种情况的出现,定义了4个事务隔离等级:
1. Read Uncommitted:最低等级的事务隔离,仅仅保证了读取过程中不会读取到非法数据。上诉3种不确定情况均有可能发生。
2. Read Committed:大多数主流数据库的默认事务等级,保证了一个事务不会读到另一个并行事务已修改但未提交的数据,避免了“脏读取”。该级别适用于大多数系统。
3. Repeatable Read:保证了一个事务不会修改已经由另一个事务读取但未提交(回滚)的数据。避免了“脏读取”和“不可重复读取”的情况,但是带来了更多的性能损失。
4. Serializable:最高等级的事务隔离,上面3种不确定情况都将被规避。这个级别将模拟事务的串行执行。
Hibernate将事务管理委托给底层的JDBC或者JTA,默认是基于JDBC Transaction的。
Hibernate支持“悲观锁(Pessimistic Locking)”和“乐观锁(Optimistic Locking)”。
悲观锁对数据被外界修改持保守态度,因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态。悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制。Hibernate通过使用数据库的for update子句实现了悲观锁机制。Hibernate的加锁模式有:
1. LockMode.NONE:无锁机制
2. LockMode.WRITE:Hibernate在Insert和Update记录的时候会自动获取
3. LockMode.READ:Hibernate在读取记录的时候会自动获取
4. LockMode.UPGRADE:利用数据库的for update子句加锁
5. LockMode.UPGRADE_NOWAIT:Oracle的特定实现,利用Oracle的for update nowait子句实现加锁
乐观锁大多是基于数据版本(Version)记录机制实现。Hibernate在其数据访问引擎中内置了乐观锁实现,可以通过class描述符的 optimistic-lock属性结合version描述符指定。optimistic-lock属性有如下可选取值:
1. none:无乐观锁
2. version:通过版本机制实现乐观锁
3. dirty:通过检查发生变动过的属性实现乐观锁
4. all:通过检查所有属性实现乐观锁
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题,研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识,并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势,重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略,涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外,文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用,体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法;②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考;③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系,同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
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