为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...

<context:property-placeholder location="classpath:properties/resource.properties"/> <!-- 注解驱动 --> <mvc:annotation-driven /> <...bean class="org.springframe...

// 设置事务的传播行为，此处是设置为开启一个新事物 definition.setPropagationBehavior(TransactionDefinition.PROPAGATION_REQUIRES_NEW); // 设置事务的隔离级别，此处是读提交 definition.setIsolationLevel...

如果要用手动控制事务的提交，那就得自己起多个事务，手动写sql，手动提交回滚，代价比较大。有什么好方法？ 后面改成单线程调用service的@Transactional方法，结果踩坑没回滚 原因：线程调用自身类的方法，并不会...

最近开发，有地方需要用到多线程，每个线程里面处理多个方法，过程中遇到了一个问题，我们使用平时的@Transactional注解，就是当前一个方法执行完成（比如插入操作），后一个方法是不会事务回滚的。当时觉得很...

从唯一性说起写了十几年代码，直到现在，我见过非常多的处理唯一性约束的方法都是放在代码里，而非数据库里。直到现在我也一直很困惑，这些人为什么不使用数据库的唯一索引呢？不过我并不想知道这个答案。...

开发中有很多需要事务A操作后进行异步B操作, 如发送mq,或者开线程做其他事情. 有一部分的异步操作需要查询当前事务方法的保存/修改数据. 所以, 如果直接在事务方法中调用异步方法的话, 有几率查询不到最新的值. ...

今天来说一说Spring中的事务管理机制把，在Spring中可以通过xml配置和注解配置的方式，实现对事务的管理和控制。xml配置，emmmmm，我已经忘得差不多了。主要是注解用的太爽了，哈哈哈哈。本篇文章就只说一下注解配置...

场景是这样的，我们有好几个操作是先执行insert方法（同步方法），再执行saveMsg方法（异步方法），这两个方法都能被全局事务拦截到，事务的传播特性是Required，原则上来讲两个方法应该在同一个事物。saveMsg方法是...

1.service接口 package ... ... import org.springframework.transaction.annotation.Transactional; /** * @Author: RuanFuGui * @Date: Created in 2020/5/17 20:28 * @Description: T

@Transactional的使用 使用方法 1.使用接口或者接口...4.只有来自外部的方法调用，事务才会生效。 ①(生效) @Transactional public void A(){ B(); } public void B(){ ... } ②(不生效) public void...

业务场景： ...当我们事务失败回滚时，我们的异步操作也不执行 我们的异步操作需要等待事务完成后才执行 比如: @Transactional(rollbackFor = Exception.class) public boolean testTransactional()

Seata 是阿里开源的基于Java的分布式事务解决方案AT，XA，TCC，SagaSeata 提供四种模式解决...我们只需要关注自己的业务SQL，Seata会通过分析我们业务SQL，反向生成回滚数据AT 包含两个阶段一阶段，所有参与事务的...

定时任务 1.启动类开启注解 @EnableScheduling //开启基于注解的定时任务 @MapperScan("com.pdzx.dao") @SpringBootApplication public class VideoApplication { public static void main(String[] args) { ...

事务模型描述 1、step之间事务独立 2、step划分成多个chunk执行，chunk事务彼此独立，互不影响；chunk开始开启一个事务，正常结束提交。chunk表示给定数量的item的操作集合，主要属性commit-interval，表示数量达到...

耗时长，为了提高效率，这个时候我们首先想到多线程并发插入，但是如何控制事务呢 … 直接上干货实现效果开启多条子线程，并发插入数据库当其中一条线程出现异常，或者处理结果为非预期结果，则全部线程均回滚代码...

异步方法和事务处理方法不能写在一个service类里

实现一个异步任务，先记录任务状态为执行中，快速返回结果给前端，异步执行任务的业务逻辑，如果执行过程中抛出异常，捕获异常并更新任务状态为执行失败；若未抛出异常，更新任务状态为执行成功 异常处理 1、自动...

首先说为什么 spring 事务 在 处理编译时异常不会回滚，典型的例子 IOException, 我们说，当我们进行io操作的时候会手动捕获IOException 或者 throws 抛出去， 反正无论如何， spring 都是认为你已经对这个已知的...

操作A操作数据库失败后，事务回滚，那么操作B不能执行。 操作A执行成功后，操作B也必须执行成功 如何实现 普通的执行A，之后执行B，是可以满足要求1，对于要求2通常需要设计补偿的操作 一般边缘的...

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串行效率低，耗时长，为了提高效率，这个时候我们首先想到多线程并发插入，但是如何控制事务呢 … 直接上干货 实现效果 开启多条子线程，并发插入数据库 当其中一条线程出现异常，或者处理结果为非预期结果...

本教程概述了如何发布和监听自定义事件，并解释了Spring Boot的内置事件。事件与直接方法调用事件和直接方法调用都适合于不同的情况。对于方法调用，这就像断言一样，无论发送和接收模块的状态如何，他们都需要知道....

还能找到对应的方法，平时我们从controller的方法跳转到service都可以ctrl+点击跳转找到对应的方法，但是从dao到xml就没办法了，只能复制方法名，到对应的xml里查找，效率很低，这款插件就解决了这个问题。...

由Metaq3.X版本改名而来，RocketMQ并不遵循包括JMS规范在内的任何规范，但是参考了各种规范不同类产品的设计思想，自己有一套自定义的机制，简单来说就是使用订阅主题的方式去发送和接收任务，但是支持集群和广播两...

文章目录spring boot- 异步@Async + 事务@Transactional 组合使用测试demo1测试： @Transactional 方法中调其他服务的@Async方法 spring boot- 异步@Async + 事务@Transactional 组合使用测试 demo1测试： @...

一、分布式事务问题 1.1 分布式之后 单体应用被拆分成微服务应用,原来的三个模块被拆分成三个独立的应用，分别使用三个独立的数据源 业务操作需要调用三个服务来完成。此时每个服务内部的数据一致性由本地事务来...

文章目录为什么使用MQ？MQ的优点消息队列有什么...MQ 有哪些常见问题？如何解决这些问题？什么是RabbitMQ？rabbitmq 的使用场景RabbitMQ基本概念RabbitMQ的工作模式如何保证RabbitMQ消息的顺序性？消息如何分发？消...

首先读了《Spring in action》，之后在网上看了一些关于Spring事务管理的文章，顺带总结一下 Spring事务机制详解 Spring事务配置的五种方式 Spring中的事务管理实例详解 理解事务之前，先讲一个你日常生活中最常...

【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）。