关于mysql序列sequence在@Transactional注解下一直取值重复的问题

appleyk 2018-01-04 04:23:13
没加事务注解前,循环两次,得到两个不同的全局自增ID:



加事物注解后,循环两次,实际上从sequence序列里值select取了一次值:




现在的问题是,多表批量插入的时候,肯定是要开启事务保护的,同时,涉及多表的主键ID不能重复,要用到mysql全局序列的,本以为mysql可以像postgresql那样,在事务下获取序列值是正常的,没想到,出了这一出


另外,我的批量数据插入是放在全局数据库容器里进行最后统一执行sql插入的,因此,设置表的自增ID(auto_increment)在当前的应用场景下是行不通的,因为sql没执行是无法产生ID的,因此,就想到用全局序列sequence来先取出来个值,还是没想到,mysql的序列居然在事物的保护下,静止了,如何解决呢,望大家发表下意见,感谢了!




贴一下上述描述的方法入口的代码:

@Autowired
SqlMapper sqlMapper;

@Override
@Transactional(rollbackFor = { Exception.class, SQLException.class })
public boolean SavePlayer(List<Player> players) throws Exception {

// 全局数据库容器
ObjectDbExcuteContainer objectDbExcuteContainer = new ObjectDbExcuteContainer();

// 循环创建
for (Player player : players) {

// 1.先创建User
User user = player.getUser();
CreateUserAction createUser = new CreateUserAction(user);
createUser.containerExecute(objectDbExcuteContainer);

// 设置user的ID
user.setuID(createUser.getuID());

// 2.再创建Player
CreatePlayerAction createPlayer = new CreatePlayerAction(player);
createPlayer.containerExecute(objectDbExcuteContainer);

// 3.最后创建Race
Race race = player.getRace();
race.setPlayerID(createPlayer.getpID());
CreateRaceAction createRace = new CreateRaceAction(race);
createRace.containerExecute(objectDbExcuteContainer);
}

if (!objectDbExcuteContainer.excute()) {
return false;
}

return true;
}



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appleyk 2018-01-04
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都帮忙测试一下啊,想想有什么解决办法或者有更好的替换方法吗,
appleyk 2018-01-04
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自己再顶一个
appleyk 2018-01-04
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大家可以试一试哦,贴出来mysql全局序列表的创建脚本:
##创建序列表
DROP TABLE IF EXISTS sequence;   
CREATE TABLE sequence (   
     name VARCHAR(50) NOT NULL,   
     current_value INT NOT NULL,   
     increment INT NOT NULL DEFAULT 1,   
     PRIMARY KEY (name)   
) ENGINE=InnoDB;   


##取当前序列中的值
DROP FUNCTION IF EXISTS currval;   
DELIMITER $   
CREATE FUNCTION currval (seq_name VARCHAR(50))   
     RETURNS INTEGER  
     LANGUAGE SQL   
     DETERMINISTIC   
     CONTAINS SQL   
     SQL SECURITY DEFINER   
     COMMENT ''  
BEGIN  
     DECLARE value INTEGER;   
     SET value = 0;   
     SELECT current_value INTO value   
          FROM sequence  
          WHERE name = seq_name;   
     RETURN value;   
END  
$   
DELIMITER ;


##取下一个值
DROP FUNCTION IF EXISTS nextval;   
DELIMITER $   
CREATE FUNCTION nextval (seq_name VARCHAR(50))   
     RETURNS INTEGER  
     LANGUAGE SQL   
     DETERMINISTIC   
     CONTAINS SQL   
     SQL SECURITY DEFINER   
     COMMENT ''  
BEGIN  
     UPDATE sequence  
          SET current_value = current_value + increment   
          WHERE name = seq_name;   
     RETURN currval(seq_name);   
END  
$   
DELIMITER ;   
   

#更新当前值
DROP FUNCTION IF EXISTS setval;   
DELIMITER $   
CREATE FUNCTION setval (seq_name VARCHAR(50), value INTEGER)   
     RETURNS INTEGER  
     LANGUAGE SQL   
     DETERMINISTIC   
     CONTAINS SQL   
     SQL SECURITY DEFINER   
     COMMENT ''  
BEGIN  
     UPDATE sequence  
          SET current_value = value   
          WHERE name = seq_name;   
     RETURN currval(seq_name);   
END  
$   
DELIMITER ;   


##创建一个全局对象的序列
INSERT INTO sequence VALUES ('ObjectSeq', 0, 1);

##分别为User、Player、Race创建自己的序列
INSERT INTO sequence VALUES ('UserSeq', 1001, 1);

INSERT INTO sequence VALUES ('PlayerSeq', 0, 1);

INSERT INTO sequence VALUES ('RaceSeq', 500, 1);



SELECT NEXTVAL('ObjectSeq');
SELECT NEXTVAL('UserSeq');

SELECT NEXTVAL('PlayerSeq');

SELECT NEXTVAL('RaceSeq');
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,旨在解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统中无人车的路径跟踪问题。该方法结合神经网络的学习能力与ILC的迭代优化机制,在无需精确系统模型的前提下,通过多次任务执行不断修正控制输入,以实现对期望轨迹的高精度跟踪。文章详细阐述了算法的设计原理、稳定性分析以及在无人车路径跟踪中的具体实现与仿真验证,展示了其在处理模型不确定性与提升跟踪精度方面的有效性。; 适合人群:具备自动控制、机器人或人工智能基础知识,从事无人车、自动化控制、智能系统研发的研究人员及工程师。; 使用场景及目标:①解决无人车在复杂环境下因系统模型未知或不精确导致的路径跟踪难题;②提升重复性作业中控制系统对理想轨迹的跟踪精度与鲁棒性;③为非线性、不确定性系统的先进控制策略设计提供理论参考与实践案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现进行学习,重点关注神经网络与ILC的融合机制、控制律的设计过程以及仿真结果的分析,以深入理解数据驱动方法在解决模型未知问题上的优势。
内容概要:本资源聚焦于分数阶系统(FOS)的Lyapunov指数谱计算,涵盖分数阶Lorenz系统、4D分数阶Chen系统和分数阶Duffing振荡器三种典型非线性动力学模型。通过提供完整的Matlab代码实现,系统介绍了分数阶微分方程的数值求解方法、李雅普诺夫指数谱的计算原理与算法流程,旨在帮助研究人员定量分析分数阶系统的混沌特性与动力学行为,为复杂系统的稳定性判定、分岔分析及混沌控制研究提供技术支撑。; 适合人群:具备一定动力系统与数值计算基础,从事非线性科学、混沌理论、分数阶微积分等相关领域研究的硕士、博士研究生及科研人员。; 使用场景及目标:① 学习和掌握分数阶微分方程的数值积分方法(如Adams-Bashforth-Moulton算法);② 深入理解Lyapunov指数谱的物理意义及其在判定系统混沌、稳定与周期运动中的应用;③ 利用提供的Matlab代码对特定分数阶系统进行动力学仿真与分析,复现经典结果或拓展至新的研究对象。; 阅读建议:此资源以Matlab代码为核心,强调理论与实践的紧密结合。使用者应在理解分数阶微积分基本理论和Lyapunov指数计算原理的基础上,仔细研读并调试所提供的代码,通过修改系统参数、初始条件等方式进行探究式学习,从而深化对分数阶系统复杂动力学行为的理解。
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/447eda883a93 在本文中,我们将详细研究利用微控制器MSP430F5529来操控MPU6050传感器,并从其输出数据中推算出欧拉角。让我们来熟悉相关的主要构成部分。MSP430F5529是由德州仪器(TI)研发的一款16位超低功耗微控制器,它具备丰富的外部设备接口和强大的处理性能,非常适合多样化的嵌入式系统应用,尤其是传感器监控领域。MPU6050则是InvenSense公司推出的一款六轴惯性测量装置(IMU),该设备集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计,能够检测设备的旋转状态和线性运动情况。 **一、MSP430F5529与MPU6050的连接** 1. **I2C通信协议**:MSP430F5529借助I2C总线与MPU6050进行数据交换。在I2C协议框架内,MSP430担任主设备角色,而MPU6050则扮演从设备角色。主设备负责控制数据传输过程,从设备则响应请求并传输数据。 2. **配置MPU6050**:在启动通信流程之前,必须设定MPU6050的工作模式、采样频率、满量程范围等参数。这一过程通常通过发送特定的I2C指令来完成。 3. **数据获取**:MPU6050的陀螺仪和加速度计数据通过I2C接口持续不断地或按需提供。微控制器周期性地读取这些数据,用以监控设备的动态变化情况。 **二、陀螺仪和加速度计原始数据解读** 1. **陀螺仪数据**:陀螺仪测量的是角速度,其单位通常是dps(度/秒)。该数据反映了设备围绕三个正交轴的旋转速度。 2. **加速度计数据**:加速度计测量的是线性加速度,其单位通常是g(重力加速度的倍数)。它能够感知设备在三个正交轴上的静态和动态加速度变化。...

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