CMP在WSAD中设置使用缓存后不能更新?

AYellow 2003-09-28 09:57:19
WSAD V5
在EJB部署描述符的编辑器中的Bean页面
“高速缓存有效期”设置为60
“高速缓存使用的有效期”设置为ELAPSED_TIME

业务上允许读过期的数据,但是用CMP更新的时候出错,说不能更新只读Bean的实例

请问应该怎么设置

我希望它读的时候从缓存读,写的时候最好同时写缓存和数据库
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AYellow 2003-11-05
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我真的去找过,我在提这个问题以前也感觉和访问意图有关,不过哪里关于访问意图的解释我没有看太懂
感觉IBM网站上的东西很多但是很难找

总之谢谢了
iceleighton 2003-11-04
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老大你真的查了吗?
看看这个和你的问题一样吗?

访问意图异常
下列异常是在响应访问意图策略的应用程序中抛出的:

com.ibm.ws.ejbpersistence.utilpm.PersistenceManagerException
如果驱动 ejbLoad() 方法的方法配置为只读,但在已装入 bean 的状态的事务中做了更新,那么将在调用 ejbStore() 方法期间抛出异常并回滚事务。同样地,ejbRemove() 方法无法在设置为只读的事务中成功完成。如果在具有 bean 管理的持久性的实体 bean 的方法中应用了更新提示,那么会有相同的行为和异常结果。转发的异常对象包含消息字符串 PMGR1103E:更新实例级别只读 bean beanName
当应用的访问意图策略无法执行时也将抛出此异常,因为查找程序、ejbSelect 或容器管理的关系(CMR)访问者方法返回一个固定只读结果。转发的异常对象包含消息字符串 PMGR1001:无此类 DataAccessSpec - methodName

此错误最普遍发生在使用应用的访问意图 wsPessimisticUpdate 或 wsPessimisticUpdate-Exclusive 调用包含只读 EJB 查询语言(EJB QL)语句的定制查找程序时。这些策略需要在 SQL SELECT 语句上使用 FOR UPDATE 子句来执行,但只读查询不支持 FOR UPDATE。其它只读查询的示例包含 joins;使用 ORDER BY、GROUP BY 和 DISTINCT 关键字。

要消除异常,编辑 EJB 查询以使它不返回固定的只读结果或更改正在应用的访问意图策略。

如果更新访问是必需的,那么将应用的访问意图设置更改为 wsPessimisticUpdate-WeakestLockAtLoad 或 wsOptimisticUpdate。
如果不是确实需要更新访问,则使用 wsPessimisticRead 或 wsOptimisticRead。
如果共享所需实体 bean 之前的连接,则使用 wsPessimisticUpdate-WeakestLockAtLoad 或 wsPessimisticRead。

com.ibm.websphere.ejb.container.CollectionCannotBeFurtherAccessed
如果迟钝集合在它不再在作用域内并属于已本地缓冲的内容之后驱动,那么将抛出 CollectionCannotBeFurtherAccessed 异常。
com.ibm.ws.exception.RuntimeWarning
如果未正确配置应用程序,那么将在应用程序启动时抛出运行时警告异常;启动结束。您可通过选择 WebSphere 应用程序组装工具中的验证功能来验证应用程序的配置。一些错误配置的示例包含:
使用两个不同的访问意图策略配置的方法
使用未定义的访问意图策略配置的方法
javax.ejb.NoSuchEntityException
如果乐观并发下的更新因装入和存储请求间的另一个事务中已更改的字段而失败,那么将引发 NoSuchEntityException 且提交失败。


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AYellow 2003-11-04
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查过了,没有找到
iceleighton 2003-11-02
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好像是要在打包的时候修改EJB的访问策略。
自己在信息中心里面查吧。
klbt 2003-10-01
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学习,帮你顶。
内容概要:本文系统介绍了物理信息神经网络(PINNs)在求解布洛赫-托雷(Bloch-Torrey)方程的应用,结合PyTorch框架提供了完整的Python代码实现案例。文章深入阐述了如何将物理先验知识嵌入神经网络训练过程,通过构建复合损失函数,强制网络输出满足控制方程、初始条件与边界条件,从而实现对布洛赫-托雷方程的无网格化、高精度求解。该方法突破了传统数值方法在高维、多尺度及复杂几何场景下的计算瓶颈,展现出优异的泛化能力与计算效率,特别适用于医学成像、扩散磁共振等领域复杂的物理场建模与仿真任务。; 适合人群:具备深度学习与偏微分方程理论基础,从事科学计算、生物医学工程、材料科学或相关交叉学科研究的研究生、科研人员及算法工程师。; 使用场景及目标:①应用于扩散磁共振成像(dMRI)等医学影像技术的复杂扩散过程建模与反演;②为高维偏微分方程的高效求解提供数据驱动的新范式,提升仿真精度与计算速度;③作为PINNs在AI for Science领域的典型实践案例,推动物理引导的深度学习方法在实际科研项目的落地与拓展。; 阅读建议:建议读者结合提供的完整代码资源(可通过公众号“荔枝科研社”或百度网盘获取),动手复现并调试模型,深入理解PINNs的架构设计、损失函数构建与物理约束嵌入机制,同时可尝试将该方法迁移至其他类似物理系统的建模与求解任务进行创新性研究。
内容概要:本文围绕“基于多VSG独立微网的多目标二次控制MATLAB模型研究”展开,详细阐述了利用Simulink对多虚拟同步发电机(VSG)构成的独立微网系统进行建模与仿真,实现频率调节、电压支撑与有功无功功率均分等多目标协同优化的二次控制策略。研究引入先进的最优控制算法,解决微网在孤岛运行模式下的功率动态分配、频率电压恢复及系统稳定性问题,并通过MATLAB/Simulink平台构建完整仿真模型,验证所提控制策略在不同负载扰动下的有效性、鲁棒性与动态响应性能。; 适合人群:具备电力系统分析、现代控制理论基础以及MATLAB/Simulink仿真能力的电气工程、自动化等相关专业的硕士研究生、科研人员及从事微网控制系统开发的工程技术人才。; 使用场景及目标:① 深入理解多VSG在独立微网的并联运行机理与协同控制架构;② 掌握基于Simulink的微网二次控制系统的建模方法与仿真流程;③ 实现频率、电压与功率分配的多目标优化控制仿真验证;④ 为微网控制系统的设计、算法优化及科研课题提供可靠的仿真依据和技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文控制策略,动手搭建Simulink模型,重点关注控制器参数整定对系统动态性能的影响,可通过对比不同工况下的仿真结果,进一步优化控制算法以提升系统鲁棒性与响应精度。

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