当前位置: 首页 > news >正文

Spring 中事务的传播级别

Spring 中事务的传播级别

REQUIRED(默认):默认的隔离级别,如果当前存在一个事务,就加入该事务,如果当前没有事务,就创建一个新的事务。

REQUIRED_NEW:不管当前是否存在事务,都创建一个新的事物。新老事务是独立存在的,如果老的事务抛异常了,但是不会影响新事物的提交。

NESTED:嵌套事务。如果当前存在事务,就嵌套当前的事务中,如果当前没有事务,就新建一个事务。

SUPPORTS:表示支持当前事务,如果当前存在事务,就加入该事务,如果当前没事务,就以非事务的方式进行。

NOT_SUPPORT:表示不支持事务,如果当前有事务就会将当前事务挂起。

MANDATORY:强制的。如果当前不存在事务就抛出一个异常。

NEVER:以非事务的方式执行。如果当前存在事务就抛出异常。

相关文章:

Spring 中事务的传播级别

Spring 中事务的传播级别 REQUIRED(默认):默认的隔离级别,如果当前存在一个事务,就加入该事务,如果当前没有事务,就创建一个新的事务。 REQUIRED_NEW:不管当前是否存在事务,都创建一个新的事物…...

ECharts可视化库--常用组件

目录 一.series系列 二.常见组件 1.标题title 2.图例legend 3.工具栏toolbox 4.提示框tooltip 5.坐标轴 xAxis yAsix 6.series系列 上一篇已经介绍了ECharts库的导入工作和绘制基本的图标,今天我们来了解一下常用的组件,如果对数据可视化感兴…...

openpnp - 设备开机后, 吸嘴校验失败的解决方法

文章目录openpnp - 设备开机后, 吸嘴校验失败的解决方法概述重新校验吸嘴ENDopenpnp - 设备开机后, 吸嘴校验失败的解决方法 概述 设备开机后, 默认会校验吸嘴座上已经安装的2个吸嘴. 如果开机校验吸嘴失败, 就需要用向导重新校验失败的吸嘴. 具体是哪个吸嘴校验失败, 可以看…...

【Linux学习】基础IO——软硬链接 | 制作动静态库

🐱作者:一只大喵咪1201 🐱专栏:《Linux学习》 🔥格言:你只管努力,剩下的交给时间! 基础IO🍓软硬链接🌲软链接🌲硬链接🍓动静态库&…...

如何分辨on-policy和off-policy

on-policy的定义:behavior policy和target-policy相同的是on-policy,不同的是off-policy。 behavior policy:采样数据的策略,影响的是采样出来s,a的分布。 target policy:就是被不断迭代修改的策略。 如果是基于深度…...

第三讲:ambari编译后的安装包制作流程说明

一、概述 前两讲,我们已经将 Ambari 源码编译成功。现在我们想将 Ambari 编译后的 rpm 包,都放到 yum 本地仓库中,这样 Ambari 与 HDP 在安装部署时,就直接使用的我们自己编译的安装包了。 Ambari 的 rpm 包,有这么几类: ambari-server rpmambari-agent rpmambari metr…...

Python进阶-----面对对象6.0(绑定方法[类方法、静态方法]与内置方法)

目录 前言: 1.绑定方法 (1)实例方法 (2)类方法 (3)静态方法 2.类型检测 (1)issubclass() 函数 (2)isinstance() 函数 3.内置方法&#xf…...

java8四大基本函数式接口

1.什么是函数式接口? 只包含一个抽象方法的接口,称为函数式接口你可以通过Lambda表达式来创建该接口的对象。(若Lambda表达式抛出一个受检异常,那么该异常需要在目标接口的抽象方法上进行声明)我们可以在任意函数式接口上使用Fu…...

Junit测试框架

一、简介 Junit框架是一个开源的Java语言单元测试框架,Java方向使用最广泛的单元测试框架,使用Java开发者都应该学习Junit并能掌握单元测试的编写。 对于Junit和Selenium的关系:通俗点来说Selenium如果比喻为灯泡,那么Junit就是电…...

操作系统复习题

什么是线程? 线程(Thread):轻量级进程,是操作系统进行调度的最小单位。一个线程是一个任务(一个程序段)的一次执行过程。线程不占有内存空间,它包括在进程的内存空间中。在同一个进程…...

web项目的初始化

Tomcat 安装配置 Tomcat 官方站点:Apache Tomcat - Welcome! 。 安装 得到下载的安装包(一般是 zip 文件),并解压到你指定的目录(建议不要解压在 c 盘);(这里以 windows10 系统为例…...

29- 迁移学习 (TensorFlow系列) (深度学习)

知识要点 迁移学习: 使用别人预训练模型参数时,要注意别人的预处理方式。 常见的迁移学习方式: 载入权重后训练所有参数.载入权重后只训练最后几层参数.载入权重后在原网络基础上再添加一层全连接层,仅训练最后一个全连接层.训练数据是 10_m…...

工具篇(五)炫酷排版,尽在LaTeX:让你的文档飞升吧!

作者的话 作为一个文本排版工具,latex一直以来都备受科研工作者、学生和出版社的青睐。但是对于初学者来说,latex的学习曲线可能会有些陡峭。因此,我写这篇博客旨在为初学者提供一个简单易懂的latex教程,让大家能够快速入门并掌握…...

【蓝桥杯PythonB组备赛】【Acwing周赛】第93场 4867. 整除数 4868. 数字替换 python解

目录 A AcWing 4867. 整除数 1.题目描述 2.思路分析 3.代码实现 B AcWing 4868. 数字替换 1.题目描述 2.思路分析 3.代码实现 A AcWing 4867. 整除数 1.题目描述 2.思路分析 为什么不能直接暴力? 数据:1 ≤ n, k ≤ 10 ** 9 1s内最多…...

KNN学习报告

原理 KNN算法就是在其表征空间中,求K个最邻近的点。根据已知的这几个点对其进行分类。如果其特征参数只有一个,那么就是一维空间。如果其特征参数只有两个,那么就是二维空间。如果其特征参数只有三个,那么就是三维空间。如果其特征…...

Java奠基】方法的讲解与使用

目录 方法概述 方法的定义与调用 方法的重载 方法的值传递 方法概述 方法是程序中最小的执行单元,在实际开发中会将重复的具有独立功能的代码抽取到方法中,这样可以提高代码的复用性和可维护性。 方法的定义与调用 在Java中定义方法的格式都是相同…...

字符串hash

K - 子串翻转回文串2020ccpc河南省赛字符串哈希:将字符串变成x进制数对公式的理解:举个十进制数的例子:123456h[1]1;h[2]1*10212;h[3]12*103123;h[4]123*1041234;.........h[i]h[i-1]*xa[i];h[i]代表的恰巧是整个数的前缀用p[i]表…...

试题 算法训练 转圈游戏

问题描述 n个小伙伴(编号从0到n-1)围坐一圈玩游戏。按照顺时针方向给n个位置编号,从0到n-1。   最初,第0号小伙伴在第0号位置,第1号小伙伴在第 1 号位置,……,依此类推。   游戏规则如下&am…...

【uni-app教程】九、运行环境判断与跨端兼容

(1)开发环境和生产环境 uni-app 可通过 process.env.NODE_ENV 判断当前环境是开发环境还是生产环境,一般用于连接测试服务器或生产服务器的动态切换。 在HBuilderX 中,点击「运行」编译出来的代码是开发环境,点击「发行…...

扩展WSL2虚拟硬盘的大小

扩展WSL2虚拟硬盘的大小 1、在 Windows PowerShell 中终止所有 WSL 实例 wsl --shutdown2、查看 WSL 实例运行状态,确认关闭,并记住发行版的名称 wsl -l -v如果没有更改移动过发行版安装包位置,那么可以通过以下方法查找到发行版的安装包位…...

Java 8 Stream API 入门到实践详解

一、告别 for 循环&#xff01; 传统痛点&#xff1a; Java 8 之前&#xff0c;集合操作离不开冗长的 for 循环和匿名类。例如&#xff0c;过滤列表中的偶数&#xff1a; List<Integer> list Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); List<Integer> evens new ArrayList…...

相机Camera日志实例分析之二:相机Camx【专业模式开启直方图拍照】单帧流程日志详解

【关注我&#xff0c;后续持续新增专题博文&#xff0c;谢谢&#xff01;&#xff01;&#xff01;】 上一篇我们讲了&#xff1a; 这一篇我们开始讲&#xff1a; 目录 一、场景操作步骤 二、日志基础关键字分级如下 三、场景日志如下&#xff1a; 一、场景操作步骤 操作步…...

关于iview组件中使用 table , 绑定序号分页后序号从1开始的解决方案

问题描述&#xff1a;iview使用table 中type: "index",分页之后 &#xff0c;索引还是从1开始&#xff0c;试过绑定后台返回数据的id, 这种方法可行&#xff0c;就是后台返回数据的每个页面id都不完全是按照从1开始的升序&#xff0c;因此百度了下&#xff0c;找到了…...

MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models

CODE &#xff1a; https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA&#xff0c;它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构&#xf…...

论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法(ISWC2024)

笔记整理&#xff1a;刘治强&#xff0c;浙江大学硕士生&#xff0c;研究方向为知识图谱表示学习&#xff0c;大语言模型 论文链接&#xff1a;http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议&#xff1a;ISWC 2024 1. 动机 传统的知识图谱补全&#xff08;KGC&#xff09;模型通过…...

NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)

在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...

Swagger和OpenApi的前世今生

Swagger与OpenAPI的关系演进是API标准化进程中的重要篇章&#xff0c;二者共同塑造了现代RESTful API的开发范式。 本期就扒一扒其技术演进的关键节点与核心逻辑&#xff1a; &#x1f504; 一、起源与初创期&#xff1a;Swagger的诞生&#xff08;2010-2014&#xff09; 核心…...

人工智能(大型语言模型 LLMs)对不同学科的影响以及由此产生的新学习方式

今天是关于AI如何在教学中增强学生的学习体验&#xff0c;我把重要信息标红了。人文学科的价值被低估了 ⬇️ 转型与必要性 人工智能正在深刻地改变教育&#xff0c;这并非炒作&#xff0c;而是已经发生的巨大变革。教育机构和教育者不能忽视它&#xff0c;试图简单地禁止学生使…...

虚拟电厂发展三大趋势:市场化、技术主导、车网互联

市场化&#xff1a;从政策驱动到多元盈利 政策全面赋能 2025年4月&#xff0c;国家发改委、能源局发布《关于加快推进虚拟电厂发展的指导意见》&#xff0c;首次明确虚拟电厂为“独立市场主体”&#xff0c;提出硬性目标&#xff1a;2027年全国调节能力≥2000万千瓦&#xff0…...

免费数学几何作图web平台

光锐软件免费数学工具&#xff0c;maths,数学制图&#xff0c;数学作图&#xff0c;几何作图&#xff0c;几何&#xff0c;AR开发,AR教育,增强现实,软件公司,XR,MR,VR,虚拟仿真,虚拟现实,混合现实,教育科技产品,职业模拟培训,高保真VR场景,结构互动课件,元宇宙http://xaglare.c…...