Spring声明式事物管理 -JDBC

本文深入探讨了事务管理的概念,特别是声明式事务管理在Spring框架中的应用。文章详细解释了ACID原则,事务隔离级别的含义,以及编程式与声明式事务管理的区别。并通过实例展示了如何在Spring中配置和使用声明式事务。

声明式事务管理

事务是一组操作的执行单元,相对于数据库来说,事务管理的是一组SQL,比如增删改事务的一致性,要求事物内部的操作必须全部执行成功,如果在此过程中出了差错,那么一组操作都将全部回滚

事务特性  ACID原则

Atomicity:      原子性 要么成功,要么失败

Consistency: 一致性 数据应该不会背破坏

Isolation:       隔离性 用户间的操作,不互相混淆

Durability:     持久性 永久保存

事务的隔离级别

脏读:指一个事务读取了另外一个事务未提交的数据

不可重复读:在一个事务内读取表中的某一行数据,多次读取结果不同。(这个不一定是错误,只是某些场合不对)

虚读(幻读):是指在一个事务内读取到了别的事务插入的数据,导致前后读取不一致

在我们的程序中有两种事务管理方式

1.编程式事务管理

编写程序的事务管理可以清楚定义事务边界,可以实现细粒度的事务控制

例如: JDBC  Hibernate  在Spring中不提倡使用

jdbc: setAutoCommite(false);

hiberante:session.beginTranscation();

特点是 事务控制精确,事务代码与业务逻辑代码耦合在一起,事务代码不能共用,开发效率低,不利于维护

2.声明式事务管理[Spring中使用]

如果并不需要细粒度的事务控制,可以使用声明式事务,在Spring中,只需要做一些配置即可,将操作纳入到事务管理中,接触了代码的耦合 {SpringAOP概念}

特点: spring提供的声明式事务管理,用到AOP概念,对指定的方法添加事务控制,只需配置即可,修改事务控制实现或删除事务控制操作,只要移除xml事务相关配置

注意:只能对某个方法应用事务(因为切入点表达式拦截的是方法,控制不了方法内部,所以spring声明式事务管理,即为粗粒度的事务控制)

声明式事务管理器类

jdbc:         DataSourceTranscationManager  管理jdbc中事务

Hibernate: HibernateTranscationManager    管理Hibernate中事务

1.JDBC事务控制  事务应该控制在service层 

导入 spring 核心包,spring-tx ,spring-jdbc,spring AOP,以及连接池和数据库的驱动包

Dao类

public class DeptDao {
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;
    //注入JdbcTemplate类
    public void setJdbcTemplate(JdbcTemplate jdbcTemplate) {
        this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
    }


    public int insert(){
        String sql = "insert into dept values (51,'研发12部','912')";

        String sql2 = "insert into dept values (52,'研发52部','952')";

        this.jdbcTemplate.update(sql);
        //int i = 1/0;
        return this.jdbcTemplate.update(sql2);
    }
}

spring配置文件

<?xml version='1.0' encoding='UTF-8' ?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
       xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
        http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
        http://www.springframework.org/schema/tx
        http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx.xsd
        http://www.springframework.org/schema/aop
        http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop.xsd
      ">

    <!-- 配置连接池 -->
    <bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource">
        <property name="driverClass" value="com.mysql.jdbc.Driver"></property>
        <property name="jdbcUrl" value="jdbc:mysql://localhost:3306/test"></property>
        <property name="user" value="root"></property>
        <property name="password" value="root"></property>
        <property name="maxPoolSize" value="6"></property>
        <property name="initialPoolSize" value="3"></property>
    </bean>

    <!-- 配置 jdbcTemplate -->
    <bean id="jdbcTemplate" class="org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate">
        <!-- 引入 数据源-->
        <property name="dataSource" ref="dataSource"></property>
    </bean>

    <!-- 配置dao类 -->
    <bean id="deptDao" class="com.xt.e_transcation.DeptDao">
        <property name="jdbcTemplate" ref="jdbcTemplate"></property>
    </bean>

    <!-- 配置事务管理器 -->
    <bean id="txManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
        <!-- 引入 数据源-->
        <property name="dataSource" ref="dataSource"></property>
    </bean>

    <!--  事务通知配置 -->
    <tx:advice id="txAdvice" transaction-manager="txManager" >
        <tx:attributes>
            <!--
               name	必须配置 与事务属性关联的方法名。
                通配符(*)可以用来指定一批关联到相同的事务属性的方法
                如:'get*'、'handle*'、等等。
                propagation  不必须配置  事务传播行为
                isolation    不必须配置  事务隔离级别
                timeout      不必须配置  事务超时时间(单位毫秒)
                read-only	 不必须配置  默认值 false 事务是否只读
                rollback-for 不必须配置  将被触发进行回滚的 Exception(s);以逗号分开。
                no-rollback-for 不必须配置 不被触发进行回滚的 Exception(s);以逗号分开。
             -->
            <tx:method name="find*" read-only="true" />
            <tx:method name="get*" read-only="true"/>
            <tx:method name="*" read-only="false"/>
        </tx:attributes>
    </tx:advice>

    <!-- 事务 aop 配置 -->
    <aop:config>
        <!-- 切入点表达式-->
        <aop:pointcut id="pt" expression="execution( * com.xt.e_transcation.DeptDao.*(..))"></aop:pointcut>
        <!-- 引入切入点以及事务通知 -->
        <aop:advisor advice-ref="txAdvice" pointcut-ref="pt"></aop:advisor>
    </aop:config>
</beans>

到此 Spring JDBC 事务管理配置完毕

 

propagation 配置

REQUIRED:    支持当前事务,如果当前没有事务,就新建一个事务。这是最常见的选择。 

SUPPORTS:   支持当前事务,如果当前没有事务,就以非事务方式执行。 

MANDATORY:支持当前事务,如果当前没有事务,就抛出异常。

REQUIRES_NEW: 新建事务,如果当前存在事务,把当前事务挂起。

NOT_SUPPORTED:以非事务方式执行操作,如果当前存在事务,就把当前事务挂起。 

NEVER:   以非事务方式执行,如果当前存在事务,则抛出异常。 

NESTED: 支持当前事务,如果当前事务存在,则执行一个嵌套事务,如果当前没有事务,就新建一个事务。

 

isolation配置

DEFAULT:使用后端数据库默认的隔离级别
READ_COMMITTED:允许从已经提交的并发事务读取。可防止脏读,但幻影读和不可重复读仍可能会发生
READ_UNCOMMITTED:允许读取尚未提交的更改。可能导致脏读、幻影读或不可重复读
REPEATABLE_READ:对相同字段的多次读取的结果是一致的,除非数据被当前事务本身改变。可防止脏读和不可重复读,但幻影读仍可能发生
SERIALIZABLE:完全服从ACID的隔离级别,确保不发生脏读、不可重复读和幻影读。这在所有隔离级别中也是最慢的,因为它通常是通过完全锁定当前事务所涉及的数据表来完成的。
### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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