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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C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
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