事务问题

本文探讨了在Spring框架下Service方法中捕获异常的条件与限制,以及单个事务中多线程并发操作的注意事项。包括事务传播机制、数据一致性风险及如何正确管理事务边界。

Sevice中是否可以捕获异常



分情况来待这个问题
1.如果service方法没有其他sevice方法,异常可以被捕获,spring的事务机制,感受不到异常存在,数据不回滚
2否则:不能捕获,会引起问题,required事务,由于具有传播性,被调用的service方法被调用的service捕获,会导致当前事务的状态被修改,在外层数据提交的时候,会报出org.springframework.transaction.UnexpectedRollbackException: Transaction rolled back because ithas been marked as rollback-only
参考网站
http://stackoverflow.com/questions/2007097/unexpectedrollbackexception-a-full-scenario-analysis


单独事务中是否可以多线程并发


两个问题:
1.主线程 所在事务 和 子线程 事务 是同一个事务吗?
2事务的传播机制是什么?
是不同的事务,这样用有风险,易引起数据不一致;如果都是独立任务,可以使用;所以要分清事务的边界

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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