怎样隔离遗留系统与新功能的数据源的获取、事务处理

本文探讨如何在不大幅改动原有Struts+Hibernate架构的情况下,引入Spring框架以实现新功能,并确保新旧系统在数据源及事务管理上的隔离。
遗留系统采用了struts+hibernate,现在想添加spring,由它来做一些横切的功能和总体的控制。遗留系统的数据源和事务处理是建立在hibernate的基础上,新功能的事务处理当然由spring来管理。现在的问题是:
原来的数据源的获取和事务的管理可以做改动,但不能对代码做大量的修改。
有没有什么办法,可以实现:
1.遗留系统最小的改动;
2.新功能架设在spring之上;
3.新功能和遗留系统在数据源的获取和事务的管理上,各行其道,互相隔离。

看到有人在hibernate.cfg.xml中和applicationContext.xml中都配置了数据源,不知道两者是什么关系,感觉这样不太对劲啊
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏稠密landmark环境下、预测更新步骤同时进行非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测更新机制同步否对滤波器稳定性精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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