异常处理

本文介绍如何使用异常处理机制来实现数据库事务管理,通过具体的转账功能案例,详细讲解了DAO层异常抛出、Service层异常捕获及逻辑处理、View层异常捕获的过程。

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异常处理

巧用异常实现事务处理

事务的概念

数据库事务(Database Transaction) ,是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作么完全地执行,要么完全地不执行。 事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成,否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元,可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。一个逻辑工作单元要成为事务,必须满足所谓的ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)属性。事务是数据库运行中的逻辑工作单位,由DBMS中的事务管理子系统负责事务的处理。

分析:本项目中的事务处理(service层)可以通过try/catch模块实现,通过捕获sql异常以及手工抛出逻辑异常,

如果没有异常产生,在try模块最后提交事务

否则在catch模块(有异常)实现事务回滚。

 

实现: 

dao层:

数据访问层出现的sqlexception抛出

service层:

1.捕获dao层抛出的sql异常,抛向view层

2.对dao层拿到的结果进行逻辑判断,若为false则抛出带信息的exception

回滚事务并把异常抛向view层

view层:

捕获并打印异常信息

这里注意一点:exception是所有异常的基类,可以捕获任意异常!

 

存款系统的转账功能:service层

    @Override

    public void transfer(User user, User targetu, double money)

    throws Exception {

        Connection conn = ConnectionFactory.getConnection();

        try {

            // 取消自动提交事务

            conn.setAutoCommit(false);

            User u = ud.queryByUname(conn, user.getUname());

            System.out.println(u);

            if (u.getMoney() < money) {

                //若余额少于转账额度抛出异常,catch捕获并回滚

                throw new Exception("余额不足,请充值");

            }

            ud.updateMoneyByUname(conn, user.getUname(), -money);

            User u1 = ud.queryByUname(conn, targetu.getUname());

            if (u1 == null) {

                //若转账对象不存在抛出异常,catch捕获并回滚

                throw new Exception("用户不存在");

            }

            ud.updateMoneyByUname(conn, u1.getUname(), money);

            Record record = new Record();

            record.setUid(u.getId());

            record.setContent(u.getUname() + "向" + u1.getUname() + "转账了"
        
            + money);

            rd.insert(conn, record);

            //执行到最后一步说明没有异常情况,就提交事务,service层走完

            conn.commit();

        } catch (SQLException e) {

            //e.printStackTrace();

            //捕获异常并回滚事务然后抛出异常

            conn.rollback();

            throw e;
        }

 

内容概要:本文档详细介绍了基于Google Earth Engine (GEE) 构建的阿比让绿地分析仪表盘的设计与实现。首先,定义了研究区域的几何图形并将其可视化。接着,通过云掩膜函数和裁剪操作预处理Sentinel-2遥感影像,筛选出高质量的数据用于后续分析。然后,计算中值图像并提取NDVI(归一化差异植被指数),进而识别绿地及其面积。此外,还实现了多个高级分析功能,如多年变化趋势分析、人口-绿地交叉分析、城市热岛效应分析、生物多样性评估、交通可达性分析、城市扩张分析以及自动生成优化建议等。最后,提供了数据导出、移动端适配和报告生成功能,确保系统的实用性和便捷性。 适合人群:具备一定地理信息系统(GIS)和遥感基础知识的专业人士,如城市规划师、环境科学家、生态学家等。 使用场景及目标:①评估城市绿地分布及其变化趋势;②分析绿地与人口的关系,为城市规划提供依据;③研究城市热岛效应及生物多样性,支持环境保护决策;④评估交通可达性,优化城市交通网络;⑤监测城市扩张情况,辅助土地利用管理。 其他说明:该系统不仅提供了丰富的可视化工具,还集成了多种空间分析方法,能够帮助用户深入理解城市绿地的空间特征及其对环境和社会的影响。同时,系统支持移动端适配,方便随时随地进行分析。用户可以根据实际需求选择不同的分析模块,生成定制化的报告,为城市管理提供科学依据。
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