Spring 数据访问之事务管理

本文深入探讨了Spring框架的事务管理特性,包括丰富的持久性编程模型、声明式和编程式事务管理、全局与本地事务对比及Spring框架如何解决两者局限性。

Spring 框架事务管理简单介绍

综合的事物支持是使用Spring框架的最好理由。Spring框架提供了事物管理持续性的抽象,主要提供了下面的用法:

  • 丰富的持续性编程模型,提供了不同的事物APIs,比如Java事物API(JTA),JDBC,Hibernate,Java持久性API(JPA)和Java数据对象(JDO)
  • 提供了声明的事物管理
  • 提供了比JTA更加简单的事物管理编程。
  • 完美集成了Spring的数据访问抽象

下面部分介绍了Spring框架的事物技术。(这章也讨论了为一些通用问题提供了应用程序服务集成,和解决方案)。


11.2 Advantages of the Spring Framework’s transaction support model(Spring框架事物支持模型的好处)

       

         一般地,Java EE开发者有两种事物管理选择:全局或者局部事物,两者都有局限性。全局和局部事物管理在下面两节中介绍,顺便介绍Spring框架事物管理支持如何解决全局和局部事物模型限制。


11.2.2 局部(或本地?)事物

      本地事物是指定资源的,比如关联一个JDBC连接。本地事物虽然使用方便,但是也有明显的缺陷:对于多个事物资源不起作用。例如,使用JDBC连接管理事物的代码不与全局JTA事物兼容。因为应用服务器不在事物管理中涉及到,其不能确保正确访问多个资源(对于大多数应用仅仅访问单一事物资源是划不来的)。另一个缺陷是本地事物对于编程模型是侵入性的。


11.2.1 全局事物

     全局事物支持你使用多个事物资源,典型地是关系型数据库和消息队列。应用服务通过JTA(重要级的API,部分是由于其异常模型)管理全局事物。此外,JTA的UserTransaction来自于JNDI,意味着你为了使用JTA,需要使用JNDI。很明显,使用全局事物可能限制应用程序代码的重用,因为JTA一般仅在一个应用服务环境中有效。


使用全局事物的更好方法是借助EJB的CMT(容器管理事物):CMT是声明式事物管理的一种形式(区别于编程式事物管理)。EJB CMT移除了事物关联的JNDI查找的需求,although of course the use of EJB itself necessitates the use of JNDI.其移除了大多数使用Java代码控制事物的需求。明显的缺陷是CMT绑定了JTA和一个应用服务环境,如果仅仅在EJB中实现业务,或者至少在一个事物EJB门面后面是可用的。EJB的负面效果不是这样的吸引人,尤其面对声明式事物管理的替代品。


12.2.3 Spring框架的持续性编程模型

     Spring解决了全局事物和本地事物的缺陷。其能使应用程序开发者在任何环境中使用持续性编程模型。你只需要写代码一次,并且它也可以从不同环境的不同事物管理策略中受益。Spring框架提供了声明和编程的事物管理。大多数使用者更喜欢声明式事物管理,这在大多数情况下推荐。

    

     使用编程式事物管理,开发者利用Spring框架的事物抽象,其可以在任何指定的事物基础设施上运行。使用声明式模型,开发者一般地写很少的关于事物管理的代码,并且以后不会依赖Spring框架的事物API,或者其他的事物API。


    你是否需要一个应用服务器进行事物管理?

   

    当一个企业Java应用要求一个应用服务器时,Spring框架的事物管理支持改变了传统的规则。

    尤其是,你不仅仅需要一个应用服务器通过EJB进行声明式事物管理。实际上,即使你的应用服务器有强大的JTA功能,你可能决定了Spring框架的声明式事物提供了比EJB CMT更加强大和更加有生产效率的编程模型。

   典型地,你需要一个应用服务的JTA功能,仅当你的应用需要通过多个资源处理事物时,这对于许多应用不是必须的。许多高端的应用程序使用单一,高可扩展的数据库(比如Oracle RAC)。独立的事物管理器,比如,Atomikos Transaction 和JOMT,也是可选的方案。当然了,你可能需要其他的应用服务器的功能比如Java 消息服务(JMS)和Java EE 连接体系(JCA)。

   当Spring框架考虑将你的应用程序变成一个全加载的应用服务器。当唯一的替代品使用EJB CMT或者JTA使用本地事物,比如JDBC连接器,写代码,并且将面对大量的重复,如果你所需要的代码是基于全局,容器管理的事物。使用Spring框架,仅仅是你的配置文件的bean定义的某些,而不是你的代码,需要改变。



【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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