spring的事务

前言:spring支持编程式事务管理和声明式事务管理两种方式。
编程式事务管理使用TransactionTemplate或者直接使用底层的PlatformTransactionManager,对于编程式事务管理,spring推荐使用TransactionTemplate。
声明式事务管理建立在AOP之上的。其本质是对方法前后进行拦截,然后在目标方法开始之前创建或者加入一个事务,在执行完目标方法之后根据执行情况提交或者回滚事务。声明式事务最大的优点就是不需要通过编程的方式管理事务,这样就不需要在业务逻辑代码中掺杂事务管理的代码,只需在配置文件中做相关的事务规则声明(或通过基于@Transactional注解的方式),便可以将事务规则应用到业务逻辑中。而接下来我们主要讲解声明式事务管理。
一.事务的属性:
1.事务传播机制:
PROPAGATION_REQUIRED – 支持当前事务,如果当前没有事务,就新建一个事务。这是最常见的选择。
PROPAGATION_SUPPORTS – 支持当前事务,如果当前没有事务,就以非事务方式执行。
PROPAGATION_MANDATORY – 支持当前事务,如果当前没有事务,就抛出异常。
PROPAGATION_REQUIRES_NEW – 新建事务,如果当前存在事务,把当前事务挂起。
PROPAGATION_NOT_SUPPORTED – 以非事务方式执行操作,如果当前存在事务,就把当前事务挂起。
PROPAGATION_NEVER – 以非事务方式执行,如果当前存在事务,则抛出异常。
PROPAGATION_NESTED – 如果当前存在事务,则在嵌套事务内执行。如果当前没有事务,则进行与PROPAGATION_REQUIRED类似的操作。
2.spring事务隔离级别:
<1> ISOLATION_DEFAULT:
这是一个PlatfromTransactionManager默认的隔离级别,使用数据库默认的事务隔离级别.
另外四个与JDBC的隔离级别相对应
<2> ISOLATION_READ_UNCOMMITTED: 这是事务最低的隔离级别,它充许令外一个事务可以看到这个事务未提交的数据。 这种隔离级别会产生脏读,不可重复读和幻像读。
<3>. ISOLATION_READ_COMMITTED:
保证一个事务修改的数据提交后才能被另外一个事务读取。另外一个事务不能读取该事务未提交的数据.
<4> ISOLATION_REPEATABLE_READ: 这种事务隔离级别可以防止脏读,不可重复读。但是可能出现幻像读。它除了保证一个事务不能读取另一个事务未提交的数据外,还保证了避免下面的情况产生(不可重复读)。
<5>. ISOLATION_SERIALIZABLE 这是花费最高代价但是最可靠的事务隔离级别。事务被处理为顺序执行。除了防止脏读,不可重复读外,还避免了幻像读。
那么什么是脏数据,脏读,不可重复读,幻觉读?
  脏读: 指当一个事务正在访问数据,并且对数据进行了修改,而这种修改还没有提交到数据库中,这时另外一个事务也访问这个数据,然后使用了这个数据。因为这个数据是还没有提交的数据, 那么另外一个事务读到的这个数据是脏数据,依据脏数据所做的操作可能是不正确的。
  不可重复读: 指在一个事务内,多次读同一数据。在这个事务还没有结束时,另外一个事务也访问该同一数据。那么,在第一个事务中的两次读数据之间,由于第二个事务的修改,那么第一个事务两次读到的数据可能是不一样的。这样就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的,因此称为是不可重复读。
  幻觉读: 指当事务不是独立执行时发生的一种现象,例如第一个事务对一个表中的数据进行了修改,这种修改涉及到表中的全部数据行。同时,第二个事务也修改这个表中的数据,这种修改是向表中插入一行新数据。那么,以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行,就好象发生了幻觉一样。
  *3.*timeout:事务超时时间,允许事务运行的最长时间,以秒为单位。默认值为-1,表示不超时
read-only:事务是否为只读,默认值为false
rollback-for:设定能够触发回滚的异常类型
Spring默认只在抛出runtime exception时才标识事务回滚
可以通过全限定类名指定需要回滚事务的异常,多个类名用逗号隔开
no-rollback-for:设定不触发回滚的异常类型
Spring默认checked Exception不会触发事务回滚
可以通过全限定类名指定不需回滚事务的异常,多个类名用英文逗号隔开
使用注解声明事务时所需的属性,如图:
二.使用注解声明事务时所需的属性,如图:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
三.使用注解配置一个string声明式事务的步骤:
下面我们用一个例子来详细解说一下:
定义事务管理器Bean,并为其注入数据源Bean
通过tx:advice配置事务增强,绑定事务管理器并针对不同方法定义事务规则

1. 导入tx和aop命名空间.
xmlns:tx=“http://www.springframework.org/schema/tx
xmlns:aop=“http://www.springframework.org/schema/aop
2.在maven项目的spring的配置文件applicationContext.xml中
通过tx:advice配置事务增强,绑定事务管理器并针对不同方法定义事务规则

<!--定义事务管理器-->
<bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
    <property name="dataSource" ref="dataSource"/>
</bean>
<tx:advice id="txAdvice">
    <tx:attributes>
        <tx:method name="find*" propagation="SUPPORTS"/>
        <tx:method name="add*" propagation="REQUIRED"/>
        <tx:method name="del*" propagation="REQUIRED"/>
        <tx:method name="update*" propagation="REQUIRED"/>
        <tx:method name="*" propagation="REQUIRED"/>
    </tx:attributes>
</tx:advice>```

*3.配置切面,将事务增强与方法切入点组合:*

aop:config
<aop:pointcut id=“serviceMethod”
expression=“execution(* com.bdqn.service….(…))”/>
<aop:advisor advice-ref=“txAdvice” pointcut-ref=“serviceMethod” />
</aop:config>


4.使用@transactional为方法添加事务支持

@Transactional
@Service(“userService”)
public class UserServiceImpl implements UserService {
……
@Transactional(propagation = Propagation.SUPPORTS)
public List findUsersWithConditions(User user) {
// 省略实现代码
}
}



标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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