1.事务的传播行为 事务的使用过程中,用的最多的传播行为是require,在大部分的mis系统里,可以对整个业务层切一个require的事务就可以满足需要。 但spring提供的不仅如此,对于复杂的业务,Spring也提供了相应的事务传播行为来满足业务需要。 Spring中的传
1.事务的传播行为
事务的使用过程中,用的最多的传播行为是require,在大部分的mis系统里,可以对整个业务层切一个require的事务就可以满足需要。
但spring提供的不仅如此,对于复杂的业务,Spring也提供了相应的事务传播行为来满足业务需要。
Spring中的传播行为如下:
Require:支持当前事务,如果没有事务,就建一个新的,这是最常见的;
Supports:支持当前事务,如果当前没有事务,就以非事务方式执行;
Mandatory:支持当前事务,如果当前没有事务,就抛出异常;
RequiresNew:新建事务,如果当前存在事务,把当前事务挂起;
NotSupported:以非事务方式执行操作,如果当前存在事务,就把事务挂起;
Never:以非事务方式执行,如果当前存在事务,则抛出异常。
Nested:新建事务,如果当前存在事务,把当前事务挂起。与RequireNew的区别是与父事务相关,且有一个savepoint。
其中,Require、Supports、NotSupported、Never两个看文字也就能了解,就不多说了。而Mandatory是要求所有的操作必须在一个事务里,较Require来说,对事务要求的更加严格。
RequireNew:当一个Require方法A调用RequireNew方法B时,B方法会新new一个事务,并且这个事务和A事务没有关系,也就是说B方法出现异常,不会导致A的回滚,同理当B已提交,A再出现异常,B也不会回滚。
Nested:这个和RequireNew的区别是B方法的事务和A方法的事务是相关的。只有在A事务提交的时候,B事务都会提交。也就是说当A发生异常时,A、B事务都回滚,而当B出现异常时,B回滚,而A回滚到savepoint,如下代码所示:
public void A(){ //操作1 //操作2 //操作3 try{ //savepoint B();//一个Nested的方法 } catch{ //出现异常,B方法回滚,A方法回滚到 //savepoint,也就是说操作1、2、3 都还在 C(); } finally{ } }2.事务的隔离级别
说完了事务传播的行为,现在再说下事务隔离级别,事务隔离级别的出现,是为了使你在性能与数据的有效性之间做一个平衡,不是说级别越高越好,只有合适才是最好的。
事务隔离级别如下:
Serializable:最严格的级别,事务串行执行,资源消耗最大;
Repeatable Read:保证了一个事务不会修改已经由另一个事务读取但未提交(回滚)的数据。
Read Committed:大多数主流数据库的默认事务等级,保证了一个事务不会读到另一个并行事务已经修改但未提交的数据。适用于大多数系统。
Read Uncommitted:保证了读取过程中不会读取到非法数据。
想要理解这四个级别,还需要知道三种不讨人喜欢的事情:
dirty reads:脏读,就是说事务A未提交的数据被事务B读走,如果事务A失败回滚,将导致B所读取的数据是错误的。
non-repeatable reads:不可重复读,就是说事务A中两处读取数据,第一次读时是100,然后事务B把值改成了200,事务A再读一次,结果就发现值变了,造成A事务数据混乱。
phantom read:幻读,和不可重复读相似,也是同一个事务中多次读不一致的问题。但是不可重复读的不一致是因为它所要取的数据集被改变了,而幻读所要读的数据不一致却不是他所要读的数据改变,而是它的条件数据集改变。比如:Select id where name="ppgogo*",第一次读去了6个符合条件的id,第二次读时,由于事务B把第一个贴的名字由"dd"改成了“ppgogo9”,结果取出来7个数据。
而事务的隔离级别会导致读取到非法数据的情况如下表示:

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MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

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MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

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