rails transaction 的用法

本文介绍了Rails框架中如何使用事务处理来确保数据的一致性和完整性,特别是在进行数据统计更新时。文章通过具体示例展示了如何避免在数据更新过程中可能出现的问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Rails 的 transaction 事务处理

最近太做一个数据排名统计,统计过程中需要删除旧的缓存统计数据,最开始写的时候就直接 CachePostTotal.connection.execute("truncate table cache_post_totals") 先把这个表给重置了,然后再循环往里面插入新的统计数据。

但后面发现,这样的做法存在大问题:

  • 当我 truncate table 的时候, cache_post_totals 表已经被清除了。但新的数据还没有存上去,如果在这个时候有人读取这张表时,就会找不到数据,这样是有问题的。
  • 在中间插入新数据的循环中有可能会出现异常、Model 验证不通过等情况而使得统计流程中断,但这个时候 cache_post_totals 表的数据已被改变。

要解决这个问题哪就要上 事务 了! Rails ActiveRecord 对事务的处理实现的很方便,只用Model.transaction do … end 将对 Model 表的操作的代码包起来就可以了,这样一来,在 transaction do .. end 之间的数据更新动作并不会立刻改变表里面的数据,而是要等到完全执行完成后,过了 end 才更新。

来看一下这一段例子:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
begin
  Post.transaction do
    # 删除旧数据
    Post.delete_all

    # 例子 新数据
    datas [{:title => "title1", :slug => "title-1"},{:title => "Title 2", :slug => "Title 2"}]
    counter = 0
    datas.each do |d|
      post = Post.new(d)
      if not post.save
        raise "*** #{post.errors.full_messages}"
      end
    end
  end
  puts "=== Done"
rescue Exception => ex
  puts "*** transaction abored!"
  puts "*** errors: #{ex.message}"
end

另外有个小细节需要注意,如果你是使用 Model.connection.execute() 方法执行的语句,那么事务将不会起作用!

交易Transactions

Transaction(交易)保證所有資料的操作都只有在成功的情況下才會寫入到資料庫,最著名的例子也就是銀行的帳戶交易,只有在帳戶提領金額及存入帳戶這兩個動作都成功的情況下才會將這筆操作寫入資料庫,否則在其中一個動作因為某些原因失敗的話就會放棄所有已做的操作將資料回復到交易前的狀態。在Rails中使用交易的方式像這樣:

ActiveRecord::Base.transaction do
  david.withdrawal(100)
  mary.deposit(100)
end

你可以在一個交易中包含不同Active Record的類別或物件,這是因為交易是以資料庫連線為範圍,而不是個別Model

User.transaction do
  User.create!(:name => 'ihower')
  Feed.create!
end

注意到這裡我們要使用create!而不是create,這是因為前者驗證失敗才會丟出例外,好讓整個交易失敗。同理,在交易裡做更新應該使用update_attributes!而不是update_attributes

單一Modelsavedestroy方法已經幫你使用transaction包起來了,當資料驗證失敗或其中的回呼發生例外時,Rails就會觸發rollback。所以下述的交易區塊是多餘的不需要寫:

User.transaction do # 這是多餘的
  User.create!(:name => 'ihower')
end

另外,由於資料的更新要在交易完成後才能被讀取到,所以如果你在after_save回呼裡讓外部服務存取(例如呼叫全文搜尋引擎做索引),很可能因為交易尚未完成,會讀取不到更新。這時候必須改用after_commit這個回呼,才能確保讀取到交易完成後的資料。

感谢http://ihower.tw/rails3/activerecord-others.html 和http://huacnlee.com/blog/rails-transaction-tutorial/作者分享知识

转载于:https://www.cnblogs.com/chenzhenzhen/p/3855233.html

内容概要:本文围绕直流微电网中带有恒功率负载(CPL)的DC/DC升压转换器的稳定控制问题展开研究,提出了一种复合预设性能控制策略。首先,通过精确反馈线性化技术将非线性不确定的DC转换器系统转化为Brunovsky标准型,然后利用非线性扰动观测器评估负载功率的动态变化和输出电压的调节精度。基于反步设计方法,设计了具有预设性能的复合非线性控制器,确保输出电压跟踪误差始终在预定义误差范围内。文章还对比了多种DC/DC转换器控制技术如脉冲调整技术、反馈线性化、滑模控制(SMC)、主动阻尼法和基于无源性的控制,并分析了它们的优缺点。最后,通过数值仿真验证了所提控制器的有效性和优越性。 适合人群:从事电力电子、自动控制领域研究的学者和工程师,以及对先进控制算法感兴趣的研究生及以上学历人员。 使用场景及目标:①适用于需要精确控制输出电压并处理恒功率负载的应用场景;②旨在实现快速稳定的电压跟踪,同时保证系统的鲁棒性和抗干扰能力;③为DC微电网中的功率转换系统提供兼顾瞬态性能和稳态精度的解决方案。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导和算法实现,还通过Python代码演示了控制策略的具体实现过程,便于读者理解和实践。此外,文章还讨论了不同控制方法的特点和适用范围,为实际工程项目提供了有价值的参考。
内容概要:该论文介绍了一种名为偏振敏感强度衍射断层扫描(PS-IDT)的新型无参考三维偏振敏感计算成像技术。PS-IDT通过多角度圆偏振光照射样品,利用矢量多层光束传播模型(MSBP)和梯度下降算法迭代重建样品的三维各向异性分布。该技术无需干涉参考光或机械扫描,能够处理多重散射样品,并通过强度测量实现3D成像。文中展示了对马铃薯淀粉颗粒和缓步类动物等样品的成功成像实验,并提供了Python代码实现,包括系统初始化、前向传播、多层传播、重建算法以及数字体模验证等模块。 适用人群:具备一定光学成像和编程基础的研究人员,尤其是从事生物医学成像、材料科学成像领域的科研工作者。 使用场景及目标:①研究复杂散射样品(如生物组织、复合材料)的三维各向异性结构;②开发新型偏振敏感成像系统,提高成像分辨率和对比度;③验证和优化计算成像算法,应用于实际样品的高精度成像。 其他说明:PS-IDT技术相比传统偏振成像方法具有明显优势,如无需干涉装置、无需机械扫描、可处理多重散射等。然而,该技术也面临计算复杂度高、需要多角度数据采集等挑战。文中还提出了改进方向,如采用更高数值孔径(NA)物镜、引入深度学习超分辨率技术等,以进一步提升成像质量和效率。此外,文中提供的Python代码框架为研究人员提供了实用的工具,便于理解和应用该技术。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值