spring事务管理

什么是事务?

事务就是对数据库的一组逻辑操作,要么全部执行成功,要么全部失败。简言之就是多条sql语句要么都执行成功,要么都不能执行(只有一个失败都不行)。

事务管理的目的何在

当然是为了保证数据库事务的四大特性(ACID),原子性、一致性、隔离性和持久性。

  • 原子性:每一个事务都是不可分割的整体。
  • 一致性:在事务执行成功后,能保证数据的完整性,即能保证不出现数据出现偏差的情况发生
  • 隔离性:不同事务在对数据库进行并发操作的时候不相互干扰
  • 持久性:一旦事务提交成功后,对数据库的操作都必须生效。

数据并发读会产生的问题

1、脏读——当前事务读取了其他事务还未提交的数据,可能会出现另一个事务被回滚,而当前事务读取的数据不正确。例子:银行个人账户转账过程中被回滚造成另一边读到了转账后的数据
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2、不可重复读——当前事务之前读取了一个数据,而在后续过程中又读取到了另一事务已经提交的的更改数据,这将会导致前后两次读到的数据不一致。例子:个人银行账户中,当前事务查看自己余额1000元,并发中另一事务取了100,导致自己的余额突然变成900,前后不一致。
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3、幻想读——当前事务读取了另一事务的新增加的数据。例子:当前事务统计到了一个总数据,而另一事务在并发中新增加了数据,导致了刚才读到的总统计失效变成了另一个总的数据。
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spring事务隔离级别

1、SERIALIZABLE:可串行化,避免脏读、不可重复读和幻想读。
2、REPEATABLE  READ:可重复读,避免了脏读和不可重复读。
3、READ  COMMITTED:可提交读,避免了脏读
4、Read  Uncommitted:未提交读,保证了读取过程中不会读取到非法数据。

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spring的事务传播行为:

为了解决业务层方法间相互调用的问题,大致分为三类:第一类,将两个业务层的数据库操作都放在一个事务中进行(REQUIRED);第二类(未完待续)

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spring中三种声明式事务管理配置

  • 基于代理类的实现
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  • 基于xml配置的实现
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  • 基于注解的实现
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三种配置方式的总结:
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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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