HibernateTransactionManager 事务管理实现

生产级机器学习模型可观测性与持续验证实战 机器学习模型部署后如何保障长期稳定运行?这涉及可观测性、持续验证和弹性伸缩三大核心工程能力。可观测性不是简单埋点,而是通过结构化日志、指标与链路追踪构建SLO驱动的监控体系;持续验证则在推理链路中嵌入数据漂移检测与输出置信度校验,实现毫秒级模型健康体检。二者协同支撑模型从‘能跑’迈向‘可信’,广泛应用于金融风控、电商推荐、智能客服等对稳定性与可解释性要求严苛的生产场景。本文聚焦真实世界落地中的Triton+Prometheus+K8s技术栈,详解如何让ML模型真正具备产品级运营能力。 阅读详情

HibernateTransactionManager对事务的实现,最终都是通过处理hibernate的Transaction的commit,rollback方法完成,

  与单独的hibernate的Transaction事务没有太大的区别;但是,HibernateTransactionManager通过注入sessionfactory.

  然后在得到session,把session包装成SessionHolder(),并通过threadlocal来对象的实现和线程的绑定(threadlocal实现重点)

  最后到线程中的session取得的Transaction,

//SessionHolder对session包装,绑定到threadlocal中去
private final Map<Object, Session> sessionMap = Collections.synchronizedMap(new HashMap<Object, Session>(1));

1.主要理解这个类的 doBegin(),doGetTransaction()方法

protected void doBegin(Object transaction, TransactionDefinition definition)

 doBegin(Object transaction, TransactionDefinition definition)负责事务的创建

两个参数:

第一个参数:Object   transaction

                    会得到session和一个connection.

设置HibernateTransactionObject,获取线程中的session和connection
protected Object doGetTransaction() {
		//这是一个SPI类,代表一个SessionHolder
		HibernateTransactionObject txObject = new HibernateTransactionObject();
                //在事务中设置保存点,是否允许嵌套事务
		txObject.setSavepointAllowed(isNestedTransactionAllowed());
		
		//在绑定的线程中查找当前的session,SessionHolder是session的包装,SessionHolder绑定到threadlocal
		SessionHolder sessionHolder =
				(SessionHolder) TransactionSynchronizationManager.getResource(getSessionFactory());
		if (sessionHolder != null) {
			.......
			txObject.setSessionHolder(sessionHolder);
		}
		else if (this.hibernateManagedSession) {
			try {
				Session session = getSessionFactory().getCurrentSession();
				.......
				txObject.setExistingSession(session);
			}
			catch (HibernateException ex) {
				.......
			}
		}
                //得到一个connection,它也是和线程绑定的
		if (getDataSource() != null) {
			ConnectionHolder conHolder = (ConnectionHolder)
					TransactionSynchronizationManager.getResource(getDataSource());
			txObject.setConnectionHolder(conHolder);
		}

		return txObject;
	}

事务开始的地方

protected void doBegin(Object transaction, TransactionDefinition definition) {
		HibernateTransactionObject txObject = (HibernateTransactionObject) transaction;

		if (txObject.hasConnectionHolder() && !txObject.getConnectionHolder().isSynchronizedWithTransaction()) {
			throw new IllegalTransactionStateException(
				......

		Session session = null;
                //如果SessionHolder没有被创建,那么这里openSession并放到SessionHolder中去
		try {
			if (txObject.getSessionHolder() == null || txObject.getSessionHolder().isSynchronizedWithTransaction()) {
				Interceptor entityInterceptor = getEntityInterceptor();
				Session newSession = (entityInterceptor != null ?
						getSessionFactory().openSession(entityInterceptor) : getSessionFactory().openSession());
				if (logger.isDebugEnabled()) {
					......
				}
				txObject.setSession(newSession);
			}
			//三种得到session(OpenSessionInView,getcurrentsession,opensession),这里就从SessionHolder得到session
			session = txObject.getSessionHolder().getSession();
			
			//设置<tx>isolation,read-only属性
			if (this.prepareConnection && isSameConnectionForEntireSession(session)) {
				// We're allowed to change the transaction settings of the JDBC Connection.
				......
				Connection con = session.connection();
				Integer previousIsolationLevel = DataSourceUtils.prepareConnectionForTransaction(con, definition);
				txObject.setPreviousIsolationLevel(previousIsolationLevel);
			}
			else {
				// Not allowed to change the transaction settings of the JDBC Connection.
				......
			}

			if (definition.isReadOnly() && txObject.isNewSession()) {
				// Just set to NEVER in case of a new Session for this transaction.
				session.setFlushMode(FlushMode.MANUAL);
			}

			if (!definition.isReadOnly() && !txObject.isNewSession()) {
				// We need AUTO or COMMIT for a non-read-only transaction.
				FlushMode flushMode = session.getFlushMode();
				if (flushMode.lessThan(FlushMode.COMMIT)) {
					session.setFlushMode(FlushMode.AUTO);
					txObject.getSessionHolder().setPreviousFlushMode(flushMode);
				}
			}

			Transaction hibTx;

			// Register transaction timeout.
			int timeout = determineTimeout(definition);
			if (timeout != TransactionDefinition.TIMEOUT_DEFAULT) {
				// Use Hibernate's own transaction timeout mechanism on Hibernate 3.1+
				// Applies to all statements, also to inserts, updates and deletes!
				hibTx = session.getTransaction();
				hibTx.setTimeout(timeout);
				hibTx.begin();
			}
			else {
				// Open a plain Hibernate transaction without specified timeout.
                                //创建并开始事务
				hibTx = session.beginTransaction();
			}

			// Add the Hibernate transaction to the session holder.
                        //把hibtx事务放到txobject里面,原因是因为这个SessionHolder会和线程绑定
			txObject.getSessionHolder().setTransaction(hibTx);

			// Register the Hibernate Session's JDBC Connection for the DataSource, if set.
			if (getDataSource() != null) {
				Connection con = session.connection();
				ConnectionHolder conHolder = new ConnectionHolder(con);
				if (timeout != TransactionDefinition.TIMEOUT_DEFAULT) {
					conHolder.setTimeoutInSeconds(timeout);
				}
				if (logger.isDebugEnabled()) {
					logger.debug("Exposing Hibernate transaction as JDBC transaction [" + con + "]");
				}
				TransactionSynchronizationManager.bindResource(getDataSource(), conHolder);
				txObject.setConnectionHolder(conHolder);
			}

			// Bind the session holder to the thread.
                        //如果是新的SessionHolder,把它和线程绑定
			if (txObject.isNewSessionHolder()) {
				TransactionSynchronizationManager.bindResource(getSessionFactory(), txObject.getSessionHolder());
			}
                        //SessionHolder的状态标识,你的Transaction是一个线程中的session取得的
			txObject.getSessionHolder().setSynchronizedWithTransaction(true);
		}

		catch (Exception ex) {
			if (txObject.isNewSession()) {
				try {
					if (session.getTransaction().isActive()) {
						session.getTransaction().rollback();
					}
				}
				catch (Throwable ex2) {
					logger.debug("Could not rollback Session after failed transaction begin", ex);
				}
				finally {
					SessionFactoryUtils.closeSession(session);
				}
			}
			throw new CannotCreateTransactionException("Could not open Hibernate Session for transaction", ex);
		}
	}




18、Spring 事务管理:全面解析与实践指南 本文全面解析了 Spring 事务管理的核心内容,包括不同类型的事务管理器(如 HibernateTransactionManager、JpaTransactionManager 和 JtaTransactionManager)及其适用场景,编程式事务与声明式事务的实现方式,事务属性的定义与实际应用案例。同时,文章还对比了编程式事务与声明式事务的优缺点,总结了事务管理的最佳实践,旨在帮助开发者在不同业务场景下灵活运用 Spring 事务管理,确保数据的一致性和完整性。 阅读详情

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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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