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最新评论
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a535114641:
LZ你好, 用了这个方法后子页面里的JS方法就全不能用了呀
页面局部刷新的两种方式:form+iframe 和 ajax -
di1984HIT:
学习了,真不错,做个记号啊
Machine Learning -
赵师傅临死前:
我一台老机器,myeclipse9 + FB3.5 可以正常使 ...
myeclipse 10 安装 flash builder 4.6 -
Wu_Jiang:
触发时间在将来的某个时间 但是第一次触发的时间超出了失效时间, ...
Based on configured schedule, the given trigger will never fire. -
cylove007:
找了好久,顶你
Editable Select 可编辑select
数据库事务四特性ACID:
原子性(Atomicity):事务中的操作为一个不可拆分的原子单元,要么全部执行,要么都不执行。
一致性(Consistency):一个事务执行前后数据库都必须处于一致性状态。“数据库的一致性状态”指的是数据完整且满足所有的完整性约束。为了保证数据库的这种一致性,如果一个事务在某步执行失败,则之前所有对数据库的修改必须回滚。
隔离性(Isolation):同时并发执行的多个事务是相互隔离的,不能影响到彼此的执行。即一个事务正在操作的数据应该封锁起来,不被其它企图进行修改的事务看到。
持久性(Durability):事务成功执行后它对数据库的修改是永久的,即使系统出现故障也不受影响。
隔离级别(Isolation Levels):
当并发执行的多个事务同时操作一样的数据时,可能会存在以下的并发异常(Concurrency Anomalies)(这里所说的修改都泛指Update/Insert/Delete):
脏读(Dirty Read):
一个事务读到了其他事务尚未提交的修改。若另一个事务回滚,第一个事务读到的就是彻头彻尾的脏数据。
丢失更新(Lost updates):
并发执行的两个事务都对同一条数据记录做了更新操作并提交,后面的事务提交覆盖了前面事务的提交结果。
不可重复读(Non-repeatable Read):
一个事务两次相同条件的查询读取之间,结果集中的某一条数据记录被另一个事务更新。第一个事务对这条数据记录两次的读取结果就出现了不一致,即该条记录第一次的读取值“不可重复(再现)”。
幻读(Phantom Read):
一个事务两次相同条件的查询读取之间,另一个事务增加或删除了符合第一个事务第一次读取结果的某几条数据记录。第一个事务两次读取到的结果集就出现了记录数上的不一致,产生同样的查询条件却"多了几条记录"或"少了几条记录"的幻觉。
引用
不可重复读和幻读很像,他们的区别再说的详细点:
不可重复读的重点是更新:同样的条件,你读取过的数据,再次读取出来发现值不一样了;
幻读的重点是新增或删除:同样的条件,第1次和第2次读出来的记录数不一样.
不可重复读的重点是更新:同样的条件,你读取过的数据,再次读取出来发现值不一样了;
幻读的重点是新增或删除:同样的条件,第1次和第2次读出来的记录数不一样.
为了保证数据库事务四特性ACID中的隔离性,避免出现上面所说的这些并发异常,数据库的事务层面上可以:
确保事务未提交前的修改不被其他事务看到,就可以避免脏读;
事务锁定其正在操作的行(即加行级锁(Row-level lock)),就可以避免丢失更新、不可重复读和因删除而引发的幻读;
事务锁定其正在操作的表(即加表级锁(Table-level lock)),就可以完全避免丢失更新、不可重复读和幻读。
这正是数据库隔离级别的由来:
隔离级别 | 是否存在脏读? | 是否存在丢失更新&不可重复读? | 是否存在幻读? | 举例 |
未提交读(READ_UNCOMMITTED) | Y | Y | Y | |
提交读(READ_COMMITTED) | N | Y | Y | Oracle |
可重复读(REPEATABLE_READ) | N | N | Y | Mysql |
序列化读(SERIALIZABLE) | N | N | N |
Spring AOP 声明式事务管理(未完,或有错)
相较于硬编码方式实现的事务管理(如JDBC),基于Spring AOP来实现事务管理显然有巨大的优势,可以让我们从繁琐的事务处理代码中解放出来。区别于硬编码方式的事务管理(Programmatic Transaction Management),我们叫它声明式事务管理(Declarative Transaction Management)。
Spring声明式事务管理既可基于XML配置方式实现,亦可基于Annotation注解方式来实现。
你在使用Spring的声明式事务管理时,有以下几个问题就得搞清楚:
引用
参考的必要,贴一段典型的JDBC事务处理代码片断:http://topic.csdn.net/u/20090729/21/259c32d7-c89a-4726-9385-f024c75a47bf.html
try { conn =DriverManager.getConnection("url","username","userpwd"; conn.setAutoCommit(false);//禁止自动提交,设置回滚点 stmt = conn.createStatement(); stmt.executeUpdate("alter table …"); //数据库更新操作1 stmt.executeUpdate("insert into table …"); //数据库更新操作2 conn.commit(); //事务提交 }catch(Exception ex) { ex.printStackTrace(); try { conn.rollback(); //操作不成功则回滚 }catch(Exception e) { e.printStackTrace(); } }
1 对单个事务,其边界boundary,或说其scope在哪里?
页面硬编码的方式如JDBC,事务的边界起于conn.setAutoCommit(false),止于conn.commit()|conn.rollback(),spring的声明式事务,边界在哪里?
对单个事务,不考虑传播,Spring的声明式事务在指定方法执行前开启事务,指定方法执行后关闭事务。boundary就是方法的边界,scope也就是该方法里。
2 单个spring事务的粒度granularity,或说级别可以控制到什么范围?
对单个事务,页面硬编码方式可以在代码层面任意控制其粒度大小,spring声明式事务的粒度是如何的那?spring AOP的切入点只支持方法级的,所以基于此的声明式事务,在不考虑传播的情况下,其事务的粒度是方法级的,最小能控制到的就是整个方法内(The Spring Framework's declarative transaction management is similar to EJB CMT in that you can specify transaction behavior (or lack of it) down to individual method level. Ref http://static.springsource.org/spring/docs/3.0.x/reference/transaction.html#transaction-declarative)
3 何时触发事务的commit或rollback?
典型的JDBC代码,我们在try里执行完数据库操作后commit,在catch到异常后rollback,那spring的声明式事务中,commit和rollback都是何时触发的那?
一个加了声明式事务的service方法,正确执行结束后commit;若有异常发生,按照spring的异常触发事务回滚策略回滚:http://wuaner.iteye.com/blog/583943
4 事务在方法间的传播?
JDBC的事务是通过Connection实例对象控制的(JDBC transactions are controlled through the Connection object),这也就意味着一个jdbc连接(Connection实例)只能工作在一个事务下(the connection can only work on one transaction at a time)。如果一个大的逻辑业务操作,需要调用多个CRUD方法,我们想让这多个方法在一个事务下,最终无非就是通过让他们公用一个Connection来实现 (例子: http://blog.csdn.net/qjyong/article/details/5464835)。既然spring的声明式事务,其事务边界就是添加了事务的方法的边界,那遇到平级多个方法调用、方法中调另一个方法等情况时,是怎么处理事务的那?这就要考虑spring的事务传播特性 Propagation:
传播特性 | 说明 |
PROPAGATION_NEVER | Execute non-transactionally, throw an exception if a transaction exists. |
PROPAGATION_NOT_SUPPORTED | Execute non-transactionally, suspend the current transaction if one exists. |
PROPAGATION_SUPPORTS | Support a current transaction, execute non-transactionally if none exists. |
PROPAGATION_MANDATORY | Support a current transaction, throw an exception if none exists. |
PROPAGATION_REQUIRED | Support a current transaction, create a new one if none exists. (Default) |
PROPAGATION_NESTED | Execute within a nested transaction if a current transaction exists, behave like PROPAGATION_REQUIRED else. |
PROPAGATION_REQUIRES_NEW | Create a new transaction, suspend the current transaction if one exists. |
NESTED和REQUIRES_NEW有什么区别呢?参见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/data/7372-propagation-nested-versus-propagation-requires-new
引用
PROPAGATION_REQUIRES_NEW starts a new, independent "inner" transaction for the given scope. This transaction will be committed or rolled back completely independent from the outer transaction, having its own isolation scope, its own set of locks, etc. The outer transaction will get suspended at the beginning of the inner one, and resumed once the inner one has completed.
Such independent inner transactions are for example used for id generation through manual sequences, where the access to the sequence table should happen in its own transactions, to keep the lock there as short as possible. The goal there is to avoid tying the sequence locks to the (potentially much longer running) outer transaction, with the sequence lock not getting released before completion of the outer transaction.
PROPAGATION_NESTED on the other hand starts a "nested" transaction, which is a true subtransaction of the existing one. What will happen is that a savepoint will be taken at the start of the nested transaction. if the nested transaction fails, we will roll back to that savepoint. The nested transaction is part of of the outer transaction, so it will only be committed at the end of of the outer transaction.
Nested transactions essentially allow to try some execution subpaths as subtransactions: rolling back to the state at the beginning of the failed subpath, continuing with another subpath or with the main execution path there - all within one isolated transaction, and not losing any previous work done within the outer transaction.
For example, consider parsing a very large input file consisting of account transfer blocks: The entire file should essentially be parsed within one transaction, with one single commit at the end. But if a block fails, its transfers need to be rolled back, writing a failure marker somewhere. You could either start over the entire transaction every time a block fails, remembering which blocks to skip - or you mark each block as a nested transaction, only rolling back that specific set of operations, keeping the previous work of the outer transaction. The latter is of course much more efficient, in particular when a block at the end of the file fails.
Such independent inner transactions are for example used for id generation through manual sequences, where the access to the sequence table should happen in its own transactions, to keep the lock there as short as possible. The goal there is to avoid tying the sequence locks to the (potentially much longer running) outer transaction, with the sequence lock not getting released before completion of the outer transaction.
PROPAGATION_NESTED on the other hand starts a "nested" transaction, which is a true subtransaction of the existing one. What will happen is that a savepoint will be taken at the start of the nested transaction. if the nested transaction fails, we will roll back to that savepoint. The nested transaction is part of of the outer transaction, so it will only be committed at the end of of the outer transaction.
Nested transactions essentially allow to try some execution subpaths as subtransactions: rolling back to the state at the beginning of the failed subpath, continuing with another subpath or with the main execution path there - all within one isolated transaction, and not losing any previous work done within the outer transaction.
For example, consider parsing a very large input file consisting of account transfer blocks: The entire file should essentially be parsed within one transaction, with one single commit at the end. But if a block fails, its transfers need to be rolled back, writing a failure marker somewhere. You could either start over the entire transaction every time a block fails, remembering which blocks to skip - or you mark each block as a nested transaction, only rolling back that specific set of operations, keeping the previous work of the outer transaction. The latter is of course much more efficient, in particular when a block at the end of the file fails.
Sources:
http://static.springsource.org/spring/docs/3.0.x/reference/transaction.html
Spring @Transactional boundaries
http://stackoverflow.com/questions/6363683/springy-transactional-boundaries
Spring声明式事务管理源码解读之事务开始:
http://www.iteye.com/topic/87426
Spring声明式事务管理源码解读之事务提交:
http://www.iteye.com/topic/89072
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