TransactionScope 锁表

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TransactionScope的使用

本文导读:在实际开发工作中,执行一个事件,然后调用另一接口插入数据,如果处理逻辑出现异常,那么之前插入的数据将成为垃圾数据,我们所希望的是能够在整个这个方法定义为一个事务,TransactionScope 类提供一个...

【转】C#中使用TransactionScope类(分布式事务) 和

如果在C#中使用TransactionScope类(分布式事务),则须注意如下事项: 1、在项目中引用using System.Transactions命名空间(先要在添加net组件的引用); 2、具体示例如下: public static void sendMessage() { ...

TransactionScope 事务使用说明

TransactionScope是.Net Framework 2.0滞后,新增了一个名称空间。它的用途是为数据库访问提供了一个“轻量级”[区别于:SqlTransaction]的事物。使用之前必须添加对 System.Transactions.dll 的引用。 下列代码...

TransactionScope线程安全问题整理

一、关于TransactionScope 1.在使用事务操作是,当程序中存在多个EF上下文,很多时候都是使用TransactionScope 2.TransactionScope使用简单,同一个事务中多个数据库上下文不会出现程序死锁 实验证明: 1.多线程...

transactionscope

在.net1.1的时代,还没有TransactionScope类,因此很多关于事务的处理,都交给了SqlTransaction和 SqlConnection,每个Transaction是基于每个Connection的。这种设计对于跨越多个程序集或者多个方法的事务行为来说,...

TransactionScope数据库事务处理

.Net访问数据库事务处理,大家首先想到是SqlTransaction。但在使用过程中你会发现其缺点: 事务只能位于一个逻辑块下,(不能将多个函数:执行sql放置在一个事务中) 不能用于两个多个数据库间事务处理 ...

TransactionScope事务简介

在.NET 1.0/1.1 版本我们使用SqlTransaction.处理事务 string connString = ConfigurationManager.ConnectionStrings["db"].ConnectionString; using (var conn = new SqlConnection(connString)) ...

.net mysql transactionscope_C#中的事务TransactionScope

TransactionOptions transactionOption = newTransactionOptions();//设置事务隔离级别transactionOption.IsolationLevel =System.Transactions.IsolationLevel.Serializable;//设置事务超时时间为60秒...

Sql Server 中如果使用TransactionScope开启一个分布式事务,使用该事务两个并发的连接会互相死锁吗...

然后在该事务范围内启动两个并发的线程,连接到数据库对同一张级别的X并长时间持续占有,请问这种情况这两个线程的其中一个连接会Block住另外一个线程的连接吗? 如果会,那岂不是两个数据库连接...

TransactionScope 使用记录

最近使用TransactionScope来进行处理不同数据库的操作问题,当看到这里的时候肯都是在使用或者要使用的吧,关于他的使用网络上一大堆,我在使用的时候遇到了一下的问题,作为记录,可能会对以后使用的时候有用: ...

TransactionScope事务级别

TransactionScope中默认的事务级别是Serializable,即在事务过程中,完全性锁表。别的进程不能查询,修改,新增,删除。这样会导致效率大大降低,虽然数据完整性很高。通常我们不需要那么高的数据完整性。所以需要...

分布式事物TransactionScope的正确用法

正确的写法应该如下 如果A类是使用数据库资源的。 class A { ... public A() ...using(transactionscope scope=new transactionscope()) { //要确保对支持事务的资源的登记放在此范围内,如数据库资源的打

TransactionScope事务

TransactionScope是.Net Framework 2.0滞后,新增了一个名称空间。它的用途是为数据库访问提供了一个“轻量级”[区别于:SqlTransaction]的事物。使用之前必须添加对 System.Transactions.dll 的引用。  下列代码...

【转】TransactionScope事务简介

在.NET 1.0/1.1版本我们使用SqlTransaction.处理事务 string connString = ConfigurationManager.ConnectionStrings["db"].ConnectionString; ... using (var conn = new SqlConnection(connString)) ...

数据库事务与TransactionScope代码事务区别

1、TransactionScope代码事务 TransactionScope 类 位于using System.Transactions;命名空间下,需要在引用中手动加入。该类不能被继承。 // // 摘要: // 使代码块成为事务性代码。此类不能被继承。 public ...

C#中使用TransactionScope类(分布式事务)

如果在C#中使用TransactionScope类(分布式事务),则须注意如下事项:1、在项目中引用using System.Transactions命名空间(先要在添加net组件的引用); 2、具体示例如下: public static void sendMessage() { ...

跨数据库事务,微软的TransactionScope类是个好玩意

最近发现微软自带的TransactionScope(.Net Framework 2之后)是个好东东,提供的功能也很强大。  首先说说TransactionScope是什么,并能为我们做什么事情。其实看Transaction(事务)这个单词,我想大家已经能猜...

TransactionScope

TransactionScope有三种模式: TransactionScopeOptions 描述 Required 如果已经存在一个事务,那么这个事务范围将加入已有的事务。否则,它将创建自己的事务。 RequiresNew 这个事务范围将创建自己的事务。 ...

C#中的事务TransactionScope

TransactionOptions transactionOption = new TransactionOptions(); //设置事务隔离级别 transactionOption.IsolationLevel = System.Transactions.IsolationLevel.Ser...

异常 当前 TransactionScope 已完成。

异常 当前 TransactionScope 已完成。 捕获异常的时候 经常会碰到这个异常报告 导致原因   //正确代码 using (TransactionScope ts = new TransactionScope(TransactionScopeOption.Required)) { //xxx(); ...

事务控制中悲观与乐观

事务并发可能存在的问题 1.在撤销事务之后,不管有没有其他人或者其他事务进行了操作,直接回到最原始的状态 2. 读到了另外的一个事务没有提交的数据 3. 因为其他事务的介入,使得本事务前后读取的数据不一致...

TransactionScope使用注意事项

使用2.0的新事务方式也有快一年了,刚开始时候遇到的一些使用疑点问题都在现在的项目中遇到,并解决,现在做一下总结:一、在TransactionScope中,如果不是必须要避免它启用DTC分布式事务,因为性能低下;...

经验:使用.net 2.0中的TransactionScope碰到的问题

经验:使用.net 2.0中的TransactionScope碰到的问题 概述:不能在同一个TransactionScope中打开多个连接对象 TransactionScope真的是很方便的,具体的使用也很简单,MSDN上有详细描述。不过我在使用过程中...

mysql lock scope_使用TransactionScope和MySQL并读取

方法1启动事务,从我的中选择一行,增加值并更新。方法2是相同的,但是在选择和更新之间,我添加了1000毫秒的睡眠时间。现在假设我有以下代码:Private Sub Button1_Click(sender as Object, e as System.EventArgs) ...

TransactionScope是什么

TransactionScope使用说明 TransactionScope是.Net Framework 2.0滞后,新增了一个名称空间。它的用途是为数据库访问提供了一个“轻量级”[区别于:SqlTransaction]的事物。使用之前必须添加对 System.Transactions...

EF 多线程TransactionScope事务异常"事务(进程 ID 58)与另一个进程被死锁在 资源上,并且已被选作死锁...

在使用EF的TransactionScope事务时,如果多线程程序,经常会抛出如下异常 {“事务(进程 ID 58)与另一个进程被死锁在 资源上,并且已被选作死锁牺牲品。请重新运行该事务。”} 同一个TransactionScope逻辑操作...

C#中使用TransactionScope类(分布式事务) 和

如果在C#中使用TransactionScope类(分布式事务),则须注意如下事项:1、在项目中引用using System.Transactions命名空间(先要在添加net组件的引用); 2、具体示例如下: public static void sendMessage() { ...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包.zip

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包,不包含民间数据集,民间数据集在博客中给出大佬github地址。

C#高性能大容量SOCKET并发完成端口例子(有C#客户端)完整实例源码

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议,用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力,最大连接数支持65535个长连接,最高命令交互速度达到250MB/S(使用的是127.0.0.1的方式,相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量)。服务端用C#编写,并使用log4net作为日志模块; 同时支持65536个连接,网络吞吐量可以达到400M。

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