6、深入理解Apex触发器执行管理与异常处理

深入理解Apex触发器执行管理与异常处理

在开发Apex代码时,触发器的执行管理和异常处理是非常重要的环节。合理管理触发器执行可以避免资源的过度使用和递归问题,而正确处理异常则能让代码更加健壮和可靠。

1. 触发器执行管理

在Apex中,我们可以通过一些方法来管理触发器的执行,避免不必要的执行和递归调用。

1.1 短路触发器执行

通过添加额外的代码,可以短路触发器的执行,避免在不需要的时候执行。例如,在系统的其他Apex代码中,可以通过以下代码让 AccountTriggerHandler 被绕过:

TriggerExecutionMediator.getInstance().addBypass('AccountTriggerHandler');
1.2 设置触发器最大执行次数

我们还可以通过以下代码设置触发器的最大执行次数:

TriggerExecutionMediator.getInstance().setMaxCount('AccountTriggerHandler', 3);

这可以限制触发器在单个执行上下文中的递归调用次数。需要注意的是,这个最大值是在所有触发器上下文中设置的。例如,如果将最大值设置为2,并且有 before after 触发器,那么一个更新DML语句可能会消耗这个最大值,因为

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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