Spring事物回滚详解

【Spring 】 Spring @Transactional-嵌套事物回滚 本文出自 csdn 九师兄,防伪标志,本文由九师兄唯一发布。原地址:https://blog.csdn.net/qq_21383435。参考:https://blog.csdn.net/lyc_liyanchao/article/details/85273628。),那么接下来就要根据新事物的传播特性,以决定下一步的处理了。关于其他的资源清理涉及的代码很多,留在后面介绍,这里我们只看如何恢复被挂起的事物。从这开始就要涉及到事物的嵌套处理了(在。方法的时候,因为当前已经存在事物( 阅读详情
(一) 用编程的方法来实现,我觉得这种方法比较灵活,控制起来比较方便,但是需要写一些额外的代码
<!--定义Bean-->
    <bean id="Test" class="com.test.Test">
        <property name="template" ref="jdbcTemplate" />
        <property name="transaction" ref="transactionTemplate" />
    </bean>
 
<!--事务模板 -->  
  <bean id="transactionTemplate" class="org.springframework.transaction.support.TransactionTemplate">  
           <property name="transactionManager">  
                    <ref local="transactionManager"/>  
           </property>  
  </bean>  
  <!-- jdbc事务管理器 -->  
  <bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">  
           <property name="dataSource">          
            <ref local="dataSource"/>  
   </property>


public class Test {
    private JdbcTemplate template;
    private TransactionTemplate transaction;
    private static final String TEST_SQL="insert into user(name,date) values(?,?)";
    public void setTemplate(JdbcTemplate template) {
        this.template = template;
    }

    public void setTransaction(TransactionTemplate transaction) {
        this.transaction = transaction;
    }
    public  void testSQL() throws Exception{
        for(int i=0;i<10;i++){
            if(i==8)throw new Exception("====error when updaa=======");//到第八条数据时我抛异常
            template.update(TEST_SQL,new Object[]{"xugang"+i,"123"});
        }
       
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        ApplicationContext ctx=new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
        final Test t=(Test)ctx.getBean("Test");
        boolean f=t.transaction.execute(new TransactionCallback<Boolean>() {
            @Override
            public Boolean doInTransaction(TransactionStatus status) {
                    try {    
                        t.testSQL();//测试SQL
                        return Boolean.TRUE;//插入成功
                    } catch (Exception e) {
                        // TODO Auto-generated catch block
                        status.setRollbackOnly();//回滚事物
                        e.printStackTrace();
                        return Boolean.FALSE;
                    }
            }
        });
}

(二)用声明的方法来实现事物的管理,在配置文件中加入下面
    <tx:advice id="txAdvice" transaction-manager="transactionManager">
        <tx:attributes>
            <tx:method name="get*" read-only="true" /><!--以get开头的方法中的Connection是readonly的 -->
            <tx:method name="update*" rollback-for="Throwable"/><!-- 在update开头的方法中遇到异常(Throwable)就回滚-->
            <tx:method name="*" />
        </tx:attributes>
    </tx:advice>
    <aop:config>
        <aop:pointcut expression="execution(* com.test.Test2.*(..))"<!-- 匹配com.test.Test2这个类下面的所有方法-->
            id="service" />
        <aop:advisor advice-ref="txAdvice" pointcut-ref="service" />
    </aop:config>

/**
 * 测试事物回滚
 * @author 许刚
 */
public class Test2 {
    private JdbcTemplate template;
    private TransactionTemplate transaction;
    private static final String TEST_SQL="insert into user(name,date) values(?,?)";
    public void setTemplate(JdbcTemplate template) {
        this.template = template;
    }

    public void setTransaction(TransactionTemplate transaction) {
        this.transaction = transaction;
    }
    public  void testSQL() throws Exception{
        for(int i=0;i<10;i++){
            if(i==8)throw new Exception("====error when updaa=======");
            template.update(TEST_SQL,new Object[]{"xugang"+i,"123"});
        }
        
    }
    
    public void getData(){
        template.update(TEST_SQL,new Object[]{"xugang","123"});
    }
    public void updateData() throws Exception{
        testSQL();
    }    
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        ApplicationContext ctx=new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
        final Test2 t=(Test2)ctx.getBean("Test2");
        //t.getData();//get开头的方法是readonly的就会抛下面的异常
        //  java.sql.SQLException: Connection is read-only. Queries leading to data modification are not allowed
        t.updateData();//执行玩了以后,数据库里面一条数据都没有的,在第8条的时候回滚了
    }

}

转载注明出处

http://blog.youkuaiyun.com/xugangjava


Spring : Spring @Transactional-事物回滚 1.美图 2.概述 创建事务参考: 3.前文回顾 // 2.处理声明式事物 if (txAttr == null || !(tm instanceof CallbackPreferringPlatformTransactionManager)) { // Standard transaction demarcation with getTransaction and commit/rol... 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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