Spring 中事务的使用方法和原理

Spring中事务的简单使用 Spring中事务的简单使用1.什么是事务事务的四个特性(ACID)2.搭建事务环境2.1理解事务逻辑2.2创建事务使用的数据表并添加记录2.3创建service,搭建dao,完成对象创建和注入关系2.4创建事务中转账的相关方法2.5测试2.6上述代码,如果正常执行时没有问题的,但是如果出现网络问题或者其他问题,转账过程就会出错3 使用事务解决上述问题3.1 事务使用时的处理逻辑3.2 事务操作3.2.1 在Spring进行事务管理操作有两种方式3.2.2 声明式事务管理实现方式注意:在Spring中进行声 阅读详情

1. 事务的使用方法

1.1 使用注解方式

@Transactional 注解

  • 基本用法: @Transactional 可以应用于类或方法上,通常用于服务层(Service layer)。当一个被标注为 @Transactional 的方法被调用时,Spring 会在方法执行前创建事务,并在方法执行结束后提交或回滚事务。

    import org.springframework.stereotype.Service;
    import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
    
    @Service
    public class UserService {
    
        @Transactional
        public void createUser(User user) {
            userRepository.save(user);
            // 其他数据库操作
        }
    }
    
  • 注解属性:

    • propagation:事务传播行为,默认值是 Propagation.REQUIRED。
      • REQUIRED:如果当前存在事务,则加入该事务;如果没有,则新建一个事务。
      • REQUIRES_NEW:新建一个事务,并挂起当前事务。
      • NESTED:在当前事务中嵌套执行。如果当前没有事务,则创建一个新事务。
    • isolation:事务隔离级别,影响事务之间的数据可见性,默认值是 Isolation.DEFAULT,即使用数据库默认设置。
      • READ_UNCOMMITTED:允许读取未提交的数据。
      • READ_COMMITTED:只允许读取已提交的数据。
      • REPEATABLE_READ:在同一事务中多次读取的结果一致。
      • SERIALIZABLE:完全隔离,最强的事务隔离级别。
    • timeout:指定事务超时时间,单位为秒。
    • readOnly:标识该事务是否只读,通常用于优化。
    • rollbackFor:指定哪些异常会导致事务回滚。
    • noRollbackFor:指定哪些异常不会导致事务回滚。

示例:

@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW, isolation = Isolation.READ_COMMITTED)
public void updateUser(User user) {
    userRepository.update(user);
}
1.2 XML 配置方式

在 Spring 的 XML 配置中,也可以通过配置事务管理。

示例:

<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
       xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
       xsi:schemaLocation="...">

    <tx:advice id="txAdvice" transaction-manager="transactionManager">
        <tx:attributes>
            <tx:method name="create*" />
            <tx:method name="update*" />
            <tx:method name="delete*" />
        </tx:attributes>
    </tx:advice>

    <aop:config>
        <aop:pointcut id="pointcut" expression="execution(* com.example.service.*.*(..))" />
        <aop:advisor advice-ref="txAdvice" pointcut-ref="pointcut" />
    </aop:config>
</beans>

2. 事务的原理

2.1 事务管理器

Spring 提供了多种事务管理器,以支持不同的持久化框架:

  • DataSourceTransactionManager:用于 JDBC 事务管理,依赖于 javax.sql.DataSource。
  • JpaTransactionManager:用于 JPA 的事务管理,通常与 Hibernate 配合使用。
  • HibernateTransactionManager:用于 Hibernate 的事务管理。
  • MongoTransactionManager:用于 MongoDB 的事务管理。

事务管理器的工作流程:

  1. 开启事务:当 @Transactional 注解的方法被调用时,事务管理器会创建一个新的事务。
  2. 执行操作:方法体内的数据库操作会在该事务上下文中执行。
  3. 提交或回滚:
    • 如果方法执行成功,事务管理器会提交事务。
    • 如果方法抛出未处理的异常,事务管理器会回滚事务。
2.2 代理模式

Spring 通过 AOP 代理机制来管理事务。

  • 代理对象:@Transactional 注解会使得 Spring 创建一个代理对象,而不是直接调用目标对象的方法。
  • 环绕通知:代理对象会在调用目标方法之前和之后插入事务管理的逻辑。例如:
    • 开始事务:在目标方法执行前,代理会调用事务管理器的 begin 方法。
    • 调用目标方法:执行实际的业务逻辑。
    • 提交或回滚事务:根据方法的执行结果,决定是否提交或回滚事务。

示例:

public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable {
    TransactionStatus status = transactionManager.getTransaction(new DefaultTransactionDefinition());
    try {
        Object result = invocation.proceed(); // 调用目标方法
        transactionManager.commit(status); // 提交事务
        return result;
    } catch (Throwable ex) {
        transactionManager.rollback(status); // 回滚事务
        throw ex; // 抛出异常
    }
}
2.3 传播行为

Spring 支持多种事务传播行为,可以控制多个事务之间的关系:

  • REQUIRED:默认行为。如果当前存在事务,则加入该事务;如果没有,则新建一个事务。
  • REQUIRES_NEW:无论当前是否存在事务,都会新建一个事务,挂起当前事务。
  • NESTED:如果当前存在事务,则在当前事务中嵌套执行;否则创建一个新事务。

示例:

@Transactional(propagation = Propagation.REQUIRES_NEW)
public void createOrder(Order order) {
    // 创建订单的逻辑
}
2.4 隔离级别

事务的隔离级别决定了一个事务在处理数据时,其他事务的可见性。常见的隔离级别有:

  • READ_UNCOMMITTED:允许读取未提交的数据,可能导致脏读。
  • READ_COMMITTED:只允许读取已提交的数据,避免脏读,但可能导致不可重复读。
  • REPEATABLE_READ:保证在同一事务中多次读取的结果一致,避免不可重复读,但可能导致幻读。
  • SERIALIZABLE:最高隔离级别,完全隔离,可能导致性能下降。

示例:

@Transactional(isolation = Isolation.REPEATABLE_READ)
public void updateInventory(Inventory inventory) {
    // 更新库存的逻辑
}
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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