关于spring hibernate的事务管理

本文探讨了在服务层中使用事务管理及异常处理机制时遇到的问题,特别是针对单体保存数据时不触发回滚的情况进行了深入分析。通过案例展示了如何在不同场景下配置事务,以及异常处理策略对数据操作的影响。

期望结果

进service包的类事务开始,出service事务结束,如果在进行中抛出任何BusinessException,所有修改的数据回滚


<bean id="transactionManager"
class="${hibernate.transactionManager}">
<property name="sessionFactory" ref="sessionFactory" />
<property name="dataSource" ref="dataSource" />
</bean>

<!-- <tx:annotation-driven proxy-target-class="true" transaction-manager="ling2.jdbcTransactionManager" /> -->

<aop:config proxy-target-class="true">
<aop:advisor advice-ref="txAdvice" pointcut="execution(* com.ling2..*.service..*.*(..))"/>
<aop:advisor advice-ref="txAdvice" pointcut="execution(* com.ling2..*.context..*.*(..))"/>
<aop:advisor advice-ref="txAdvice" pointcut="execution(* com.deloitte..*.service..*.*(..))"/>
<aop:advisor advice-ref="txAdvice" pointcut="execution(* com.deloitte..*.context..*.*(..))"/>
<aop:advisor advice-ref="txAdvice" pointcut="execution(* velox.service..*.*(..))"/>
</aop:config>

<tx:advice id="txAdvice" transaction-manager="transactionManager">
<tx:attributes>
<tx:method name="recycle*" propagation="REQUIRED" rollback-for="BusinessException" />
........
<!-- workflow end -->
<tx:method name="init*" read-only="true" />
<tx:method name="current*" read-only="true" />
<tx:method name="*" read-only="true" />
</tx:attributes>
</tx:advice>


但有些情况却不会回滚,测试如下,有个字段20长度,list中数据后面几条长度超过会报错


测试代码在service层用包裹

try {

} catch (Exception e) {
throw new BusinessException("保存失败:"+e.getMessage());
}


直接在一个service中调用另外的service,如果单体保存数据会被立即提交,不能回滚,调试看过Session的id,Session是一个id

for(RowAndProperty rowAndProperty:rowAndProperties)
{
.......
shoppingService.save(detail);

.....
}

如果批量保存,数据能回滚

for(RowAndProperty rowAndProperty:rowAndProperties)
{
.......
allDetails.add(detail);

.....
}

shoppingService.saveAll(allDetails);



以上情况,有人说一个insert就是一个事物,一个失败了就回滚一个 


如果用dao层单体保存数据,数据居然不能保存,效果和read-only的事务一样,为什么,暂时不知道

这个很奇怪,我其他模块的数据保存都是这样的,也能保存数据,这里就不行,奇怪

for(RowAndProperty rowAndProperty:rowAndProperties)
{
.......
shoppingDao.save(detail);

.....
}


【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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