将 magma example 改写成 cusolver example eqrf
1,简单安装Magma
1.1 下载编译 OpenBLAS
$ git clone https://github.com/OpenMathLib/OpenBLAS.git
$ cd OpenBLAS/
$ make -j DEBUG=1
$ make install PREFIX=/home/hipper/ex_magma/local_d/OpenBLAS/
1.2 下载编译 magma
$ git clone https://bitbucket.org/icl/magma.git
$ cd magma/
$ cp make.inc-examples/make.inc.openblas ./make.inc
$ vim make.inc
// # edit openblasdir to abouve
// # -O2 -> -g
$ make -j
vim make.inc
2. 改写 testing_xxxqr_gpu.cpp
testing/testing_sgeqrf_gpu.cpp
运行效果:
原始代码:
/*-- MAGMA (version 2.0) --Univ. of Tennessee, KnoxvilleUniv. of California, BerkeleyUniv. of Colorado, Denver@date@generated from testing/testing_zgeqrf_gpu.cpp, normal z -> s, Mon Jul 29 01:23:15 2024
*/
// includes, system
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <math.h>// includes, project
#include "flops.h"
#include "magma_v2.h"
#include "magma_lapack.h"
#include "testings.h"/* -- Testing sgeqrf
*/
int main( int argc, char** argv)
{TESTING_CHECK( magma_init() );magma_print_environment();const float d_neg_one = MAGMA_D_NEG_ONE;const float d_one = MAGMA_D_ONE;const float c_neg_one = MAGMA_S_NEG_ONE;const float c_one = MAGMA_S_ONE;const float c_zero = MAGMA_S_ZERO;const magma_int_t ione = 1;real_Double_t gflops, gpu_perf, gpu_time, cpu_perf=0, cpu_time=0;float Anorm, error=0, error2=0;float *h_A, *h_R, *tau, *h_work, tmp[1], unused[1];magmaFloat_ptr d_A, dT;magma_int_t M, N, n2, lda, ldda, lwork, info, min_mn, nb, size;magma_int_t ISEED[4] = {0,0,0,1};magma_opts opts;opts.parse_opts( argc, argv );int status = 0;float tol = opts.tolerance * lapackf77_slamch("E");// for expert API testingmagma_device_t cdev;magma_queue_t queues[2];magma_getdevice( &cdev );magma_queue_create( cdev, &queues[0] );magma_queue_create( cdev, &queues[1] );// version 3 can do either checkif (opts.check == 1 && ( opts.version == 1 || opts.version == 4 ) ) {opts.check = 2;printf( "%% versions 1 and 4 requires check 2 (solve A*x=b)\n" );}if (opts.check == 2 && opts.version == 2) {opts.check = 1;printf( "%% version 2 requires check 1 (R - Q^H*A)\n" );}printf( "%% version %lld\n", (long long) opts.version );if ( opts.check == 1 ) {printf("%% M N CPU Gflop/s (sec) GPU Gflop/s (sec) |R - Q^H*A| |I - Q^H*Q|\n");printf("%%==============================================================================\n");}else {printf("%% M N CPU Gflop/s (sec) GPU Gflop/s (sec) |b - A*x|\n");printf("%%===============================================================\n");}for( int itest = 0; itest < opts.ntest; ++itest ) {for( int iter = 0; iter < opts.niter; ++iter ) {M = opts.msize[itest];N = opts.nsize[itest];min_mn = min( M, N );lda = M;n2 = lda*N;ldda = magma_roundup( M, opts.align ); // multiple of 32 by defaultnb = magma_get_sgeqrf_nb( M, N );gflops = FLOPS_SGEQRF( M, N ) / 1e9;// query for workspace sizelwork = -1;lapackf77_sgeqrf( &M, &N, unused, &M, unused, tmp, &lwork, &info );lwork = (magma_int_t)MAGMA_S_REAL( tmp[0] );TESTING_CHECK( magma_smalloc_cpu( &tau, min_mn ));TESTING_CHECK( magma_smalloc_cpu( &h_A, n2 ));TESTING_CHECK( magma_smalloc_cpu( &h_work, lwork ));TESTING_CHECK( magma_smalloc_pinned( &h_R, n2 ));TESTING_CHECK( magma_smalloc( &d_A, ldda*N ));if ( opts.version == 1 || opts.version == 3 || opts.version == 4 ) {size = (2*min(M, N) + magma_roundup( N, 32 ) )*nb;TESTING_CHECK( magma_smalloc( &dT, size ));magmablas_slaset( MagmaFull, size, 1, c_zero, c_zero, dT, size, opts.queue );}/* Initialize the matrix */magma_generate_matrix( opts, M, N, h_A, lda );lapackf77_slacpy( MagmaFullStr, &M, &N, h_A, &lda, h_R, &lda );magma_ssetmatrix( M, N, h_R, lda, d_A, ldda, opts.queue );/* ====================================================================Performs operation using MAGMA=================================================================== */if ( opts.version == 1 ) {// stores dT, V blocks have zeros, R blocks inverted & stored in dTgpu_time = magma_wtime();magma_sgeqrf_gpu( M, N, d_A, ldda, tau, dT, &info );gpu_time = magma_wtime() - gpu_time;}else if ( opts.version == 2 ) {// LAPACK complaint argumentsgpu_time = magma_wtime();magma_sgeqrf2_gpu( M, N, d_A, ldda, tau, &info );gpu_time = magma_wtime() - gpu_time;}#if defined(MAGMA_HAVE_CUDA) || defined(MAGMA_HAVE_HIP)else if ( opts.version == 3 ) {// stores dT, V blocks have zeros, R blocks stored in dTgpu_time = magma_wtime();magma_sgeqrf3_gpu( M, N, d_A, ldda, tau, dT, &info );gpu_time = magma_wtime() - gpu_time;}#endifelse if (opts.version == 4) {// expert API for magma_sgeqrf_gpumagma_mode_t mode = MagmaHybrid;// query workspacevoid *host_work = NULL, *device_work=NULL;magma_int_t lhwork[1] = {-1}, ldwork[1] = {-1};magma_sgeqrf_expert_gpu_work(M, N, NULL, ldda,NULL, NULL, &info,mode, nb,NULL, lhwork,NULL, ldwork, queues );// alloc workspaceif( lhwork[0] > 0 ) {magma_malloc_pinned( (void**)&host_work, lhwork[0] );}if( ldwork[0] > 0 ) {magma_malloc( (void**)&device_work, ldwork[0] );}// time actual call onlygpu_time = magma_wtime();magma_sgeqrf_expert_gpu_work(M, N, d_A, ldda, tau, dT, &info,mode, nb,host_work, lhwork, device_work, ldwork, queues );magma_queue_sync( queues[0] );magma_queue_sync( queues[1] );gpu_time = magma_wtime() - gpu_time;// free workspaceif( host_work != NULL) {magma_free_pinned( host_work );}if( device_work != NULL ) {magma_free( device_work );}}else {printf( "Unknown version %lld\n", (long long) opts.version );return -1;}gpu_perf = gflops / gpu_time;if (info != 0) {printf("magma_sgeqrf returned error %lld: %s.\n",(long long) info, magma_strerror( info ));}if ( opts.check == 1 && (opts.version == 2 || opts.version == 3) ) {if ( opts.version == 3 ) {// copy diagonal blocks of R back to Afor( int i=0; i < min_mn-nb; i += nb ) {magma_int_t ib = min( min_mn-i, nb );magmablas_slacpy( MagmaUpper, ib, ib, &dT[min_mn*nb + i*nb], nb, &d_A[ i + i*ldda ], ldda, opts.queue );}}/* =====================================================================Check the result, following zqrt01 except using the reduced Q.This works for any M,N (square, tall, wide).Only for version 2, which has LAPACK complaint output.Or for version 3, after restoring diagonal blocks of A above.=================================================================== */magma_sgetmatrix( M, N, d_A, ldda, h_R, lda, opts.queue );magma_int_t ldq = M;magma_int_t ldr = min_mn;float *Q, *R;float *work;TESTING_CHECK( magma_smalloc_cpu( &Q, ldq*min_mn )); // M by KTESTING_CHECK( magma_smalloc_cpu( &R, ldr*N )); // K by NTESTING_CHECK( magma_smalloc_cpu( &work, min_mn ));// generate M by K matrix Q, where K = min(M,N)lapackf77_slacpy( "Lower", &M, &min_mn, h_R, &lda, Q, &ldq );lapackf77_sorgqr( &M, &min_mn, &min_mn, Q, &ldq, tau, h_work, &lwork, &info );assert( info == 0 );// copy K by N matrix Rlapackf77_slaset( "Lower", &min_mn, &N, &c_zero, &c_zero, R, &ldr );lapackf77_slacpy( "Upper", &min_mn, &N, h_R, &lda, R, &ldr );// error = || R - Q^H*A || / (N * ||A||)blasf77_sgemm( "Conj", "NoTrans", &min_mn, &N, &M,&c_neg_one, Q, &ldq, h_A, &lda, &c_one, R, &ldr );Anorm = lapackf77_slange( "1", &M, &N, h_A, &lda, work );error = lapackf77_slange( "1", &min_mn, &N, R, &ldr, work );if ( N > 0 && Anorm > 0 )error /= (N*Anorm);// set R = I (K by K identity), then R = I - Q^H*Q// error = || I - Q^H*Q || / Nlapackf77_slaset( "Upper", &min_mn, &min_mn, &c_zero, &c_one, R, &ldr );blasf77_ssyrk( "Upper", "Conj", &min_mn, &M, &d_neg_one, Q, &ldq, &d_one, R, &ldr );error2 = safe_lapackf77_slansy( "1", "Upper", &min_mn, R, &ldr, work );if ( N > 0 )error2 /= N;magma_free_cpu( Q ); Q = NULL;magma_free_cpu( R ); R = NULL;magma_free_cpu( work ); work = NULL;}else if ( opts.check == 2 && M >= N && (opts.version == 1 || opts.version == 3 || opts.version == 4) ) {/* =====================================================================Check the result by solving consistent linear system, A*x = b.Only for versions 1 & 3 with M >= N.=================================================================== */magma_int_t lwork2;float *x, *b, *hwork;magmaFloat_ptr d_B;// initialize RHS, b = A*randomTESTING_CHECK( magma_smalloc_cpu( &x, N ));TESTING_CHECK( magma_smalloc_cpu( &b, M ));lapackf77_slarnv( &ione, ISEED, &N, x );blasf77_sgemv( "Notrans", &M, &N, &c_one, h_A, &lda, x, &ione, &c_zero, b, &ione );// copy to GPUTESTING_CHECK( magma_smalloc( &d_B, M ));magma_ssetvector( M, b, 1, d_B, 1, opts.queue );if ( opts.version == 1 || opts.version == 4) {// allocate hworkmagma_sgeqrs_gpu( M, N, 1,d_A, ldda, tau, dT,d_B, M, tmp, -1, &info );lwork2 = (magma_int_t)MAGMA_S_REAL( tmp[0] );TESTING_CHECK( magma_smalloc_cpu( &hwork, lwork2 ));// solve linear systemmagma_sgeqrs_gpu( M, N, 1,d_A, ldda, tau, dT,d_B, M, hwork, lwork2, &info );if (info != 0) {printf("magma_sgeqrs returned error %lld: %s.\n",(long long) info, magma_strerror( info ));}magma_free_cpu( hwork );}#if defined(MAGMA_HAVE_CUDA) || defined(MAGMA_HAVE_HIP)else if ( opts.version == 3 ) {// allocate hworkmagma_sgeqrs3_gpu( M, N, 1,d_A, ldda, tau, dT,d_B, M, tmp, -1, &info );lwork2 = (magma_int_t)MAGMA_S_REAL( tmp[0] );TESTING_CHECK( magma_smalloc_cpu( &hwork, lwork2 ));// solve linear systemmagma_sgeqrs3_gpu( M, N, 1,d_A, ldda, tau, dT,d_B, M, hwork, lwork2, &info );if (info != 0) {printf("magma_sgeqrs3 returned error %lld: %s.\n",(long long) info, magma_strerror( info ));}magma_free_cpu( hwork );}#endifelse {printf( "Unknown version %lld\n", (long long) opts.version );return -1;}magma_sgetvector( N, d_B, 1, x, 1, opts.queue );// compute r = Ax - b, saved in bblasf77_sgemv( "Notrans", &M, &N, &c_one, h_A, &lda, x, &ione, &c_neg_one, b, &ione );// compute residual |Ax - b| / (max(m,n)*|A|*|x|)float norm_x, norm_A, norm_r, work[1];norm_A = lapackf77_slange( "F", &M, &N, h_A, &lda, work );norm_r = lapackf77_slange( "F", &M, &ione, b, &M, work );norm_x = lapackf77_slange( "F", &N, &ione, x, &N, work );magma_free_cpu( x );magma_free_cpu( b );magma_free( d_B );error = norm_r / (max(M,N) * norm_A * norm_x);}/* =====================================================================Performs operation using LAPACK=================================================================== */if ( opts.lapack ) {cpu_time = magma_wtime();lapackf77_sgeqrf( &M, &N, h_A, &lda, tau, h_work, &lwork, &info );cpu_time = magma_wtime() - cpu_time;cpu_perf = gflops / cpu_time;if (info != 0) {printf("lapackf77_sgeqrf returned error %lld: %s.\n",(long long) info, magma_strerror( info ));}}/* =====================================================================Print performance and error.=================================================================== */printf("%5lld %5lld ", (long long) M, (long long) N );if ( opts.lapack ) {printf( "%7.2f (%7.2f)", cpu_perf, cpu_time );}else {printf(" --- ( --- )" );}printf( " %7.2f (%7.2f) ", gpu_perf, gpu_time );if ( opts.check == 1 ) {bool okay = (error < tol && error2 < tol);status += ! okay;printf( "%11.2e %11.2e %s\n", error, error2, (okay ? "ok" : "failed") );}else if ( opts.check == 2 ) {if ( M >= N ) {bool okay = (error < tol);status += ! okay;printf( "%10.2e %s\n", error, (okay ? "ok" : "failed") );}else {printf( "(error check only for M >= N)\n" );}}else {printf( " ---\n" );}magma_free_cpu( tau );magma_free_cpu( h_A );magma_free_cpu( h_work );magma_free_pinned( h_R );magma_free( d_A );if ( opts.version == 1 || opts.version == 3 || opts.version == 4 ) {magma_free( dT );}fflush( stdout );}if ( opts.niter > 1 ) {printf( "\n" );}}magma_queue_destroy( queues[0] );magma_queue_destroy( queues[1] );opts.cleanup();TESTING_CHECK( magma_finalize() );return status;
}
流程分析:
改写为:
testing_cusolver_sgeqrf_gpu.cpp
#include <>
待补。。。
相关文章:

将 magma example 改写成 cusolver example eqrf
1,简单安装Magma 1.1 下载编译 OpenBLAS $ git clone https://github.com/OpenMathLib/OpenBLAS.git $ cd OpenBLAS/ $ make -j DEBUG1 $ make install PREFIX/home/hipper/ex_magma/local_d/OpenBLAS/1.2 下载编译 magma $ git clone https://bitbucket.org/icl…...
微信小程序教程007:数据绑定
文章目录 数据绑定1、数据绑定原则2、在data中定义页面数据3、Mustache语法的格式4、Mustache应用场景5、绑定属性6、三元运算8、算数运算数据绑定 1、数据绑定原则 在data中定义数据在WXML中使用数据2、在data中定义页面数据 在页面对应的.js文件中,把数据定义到data对象中…...
Git -- git stash 暂存
使用 git 或多或少都会了解到 git stash 命令,但是可能未曾经常使用,下面简单介绍两种使用场景。 场景一:分支A开发,分支B解决bug 我们遇到最常见的例子就是,在当前分支 A 上开发写需求,但是 B 分支上有…...
基于YOLO的植物病害识别系统:从训练到部署全攻略
基于深度学习的植物叶片病害识别系统(UI界面YOLOv8/v7/v6/v5代码训练数据集) 1. 引言 在农业生产中,植物叶片病害是影响作物产量和质量的主要因素之一。传统的病害检测方法依赖于人工识别,效率低且易受主观因素影响。随着深度学…...

数据库开发:MySQL基础(二)
MySQL基础(二) 一、表的关联关系 在关系型数据库中,表之间可以通过关联关系进行连接和查询。关联关系是指两个或多个表之间的关系,通过共享相同的列或键来建立连接。常见的关联关系有三种类型:一对多关系,…...

实现物理数据库迁移到云上
实现物理数据库迁移到云上 以下是一个PHP脚本,用于实现物理数据库迁移到云上的步骤: <?php// 评估和规划 $databaseSize "100GB"; $performanceRequirements "high"; $dataComplexity "medium";$cloudProvider &…...

[Spring] MyBatis操作数据库(进阶)
🌸个人主页:https://blog.csdn.net/2301_80050796?spm1000.2115.3001.5343 🏵️热门专栏: 🧊 Java基本语法(97平均质量分)https://blog.csdn.net/2301_80050796/category_12615970.html?spm1001.2014.3001.5482 🍕 Collection与…...

【Websim.ai】一句话让AI帮你生成一个网页
【Websim.ai】一句话让AI帮你生成一个网页 网站链接 websim.ai 简介 websim.ai接入了Claude Sonnet 3.5,GPT-4o等常用的LLM,只需要在websim.ai的官网指令栏中编写相关指令,有点类似大模型的Prompt,指令的好坏决定了网页生成的…...

云计算实训16——关于web,http协议,https协议,apache,nginx的学习与认知
一、web基本概念和常识 1.Web Web 服务是动态的、可交互的、跨平台的和图形化的为⽤户提供的⼀种在互联⽹上浏览信息的服务。 2.web服务器(web server) 也称HTTP服务器(HTTP server),主要有 Nginx、Apache、Tomcat 等。…...

2024年必备技能:小红书笔记评论自动采集,零基础也能学会的方法
摘要: 面对信息爆炸的2024年,小红书作为热门社交平台,其笔记评论成为市场洞察的金矿。本文将手把手教你,即便编程零基础,也能轻松学会利用Python自动化采集小红书笔记评论,解锁营销新策略,提升…...

【Gitlab】SSH配置和克隆仓库
生成SSH Key ssh-keygen -t rsa -b 4096 私钥文件: id_rsa 公钥文件:id_rsa.pub 复制生成的ssh公钥到此处 克隆仓库 git clone repo-address 需要进行推送和同步来更新本地和服务器的文件 推送更新内容 git push <remote><branch> 拉取更新内容 git pull &…...
[Day 35] 區塊鏈與人工智能的聯動應用:理論、技術與實踐
區塊鏈的分布式存儲技術 區塊鏈技術自2008年比特幣白皮書發表以來,已經成為一種革命性的技術,帶來了許多創新。區塊鏈本質上是一個去中心化的分布式賬本,每個節點都持有賬本的副本,並參與記錄和驗證交易。分布式存儲是區塊鏈的重…...

Vue 3 中使用 inMap.js 实现蜂窝热力图的可视化
本文由ScriptEcho平台提供技术支持 项目地址:传送门 Vue 3 中使用 inMap.js 实现蜂窝热力图的可视化 应用场景介绍 蜂窝热力图是一种可视化技术,用于在地图上显示数据的分布情况。它将数据点划分为六边形单元格,并根据单元格内数据的密度…...

nginx隐藏server及版本号
1、背景 为了提高nginx服务器的安全性,降低被攻击的风险,需要隐藏nginx的server和版本号。 2、隐藏nginx版本号 在 http {—}里加上 server_tokens off; 如: http {……省略sendfile on;tcp_nopush on;keepalive_timeout 60;tcp_nodelay o…...
Oracle DBMS_XPLAN包
DBMS_XPLAN 包的解释和关键点 DBMS_XPLAN 包是 Oracle 数据库中一个重要的工具,它允许数据库管理员和开发人员以各种方式显示 SQL 语句的执行计划,这对于 SQL 优化和性能诊断至关重要。以下是主要函数及其描述: 用于显示执行计划的主要函数…...
【ffmpeg命令入门】分离音视频流
文章目录 前言音视频交错存储概念为什么要进行音视频交错存储:为什么要分离音视频流: 去除音频去除视频 总结 前言 FFmpeg 是一款强大的多媒体处理工具,广泛应用于音视频的录制、转换和流媒体处理等领域。它支持几乎所有的音频和视频格式&am…...

小红书笔记评论采集全攻略:三种高效方法教你批量导出
摘要: 本文将深入探讨如何利用Python高效采集小红书平台上的笔记评论,通过三种实战策略,手把手教你实现批量数据导出。无论是市场分析、竞品监测还是用户反馈收集,这些技巧都将为你解锁新效率。 一、引言:小红书数据…...

实战:ZooKeeper 操作命令和集群部署
ZooKeeper 操作命令 ZooKeeper的操作命令主要用于对ZooKeeper服务中的节点进行创建、查看、修改和删除等操作。以下是一些常用的ZooKeeper操作命令及其说明: 一、启动与连接 启动ZooKeeper服务器: ./zkServer.sh start这个命令用于启动ZooKeeper服务器…...
linux运维一天一个shell命令之 top详解
概念: top 命令是 Unix 和类 Unix 操作系统(如 Linux、macOS)中一个常用的系统监控工具,它提供了一个动态的实时视图,显示系统的整体性能信息,如 CPU 使用率、内存使用情况、进程列表等。 基本用法 root…...

大模型微调:参数高效微调(PEFT)方法总结
PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) 参数高效微调是一种针对大模型微调的技术,旨在减少微调过程中需要调整的参数量,同时保持或提高模型的性能。 以LORA、Adapter Tuning 和 Prompt Tuning 为主的PEFT方法总结如下 LORA 论文题目:LORA:…...

全球首个30米分辨率湿地数据集(2000—2022)
数据简介 今天我们分享的数据是全球30米分辨率湿地数据集,包含8种湿地亚类,该数据以0.5X0.5的瓦片存储,我们整理了所有属于中国的瓦片名称与其对应省份,方便大家研究使用。 该数据集作为全球首个30米分辨率、覆盖2000–2022年时间…...
AGain DB和倍数增益的关系
我在设置一款索尼CMOS芯片时,Again增益0db变化为6DB,画面的变化只有2倍DN的增益,比如10变为20。 这与dB和线性增益的关系以及传感器处理流程有关。以下是具体原因分析: 1. dB与线性增益的换算关系 6dB对应的理论线性增益应为&…...
【SSH疑难排查】轻松解决新版OpenSSH连接旧服务器的“no matching...“系列算法协商失败问题
【SSH疑难排查】轻松解决新版OpenSSH连接旧服务器的"no matching..."系列算法协商失败问题 摘要: 近期,在使用较新版本的OpenSSH客户端连接老旧SSH服务器时,会遇到 "no matching key exchange method found", "n…...
掌握 HTTP 请求:理解 cURL GET 语法
cURL 是一个强大的命令行工具,用于发送 HTTP 请求和与 Web 服务器交互。在 Web 开发和测试中,cURL 经常用于发送 GET 请求来获取服务器资源。本文将详细介绍 cURL GET 请求的语法和使用方法。 一、cURL 基本概念 cURL 是 "Client URL" 的缩写…...
【WebSocket】SpringBoot项目中使用WebSocket
1. 导入坐标 如果springboot父工程没有加入websocket的起步依赖,添加它的坐标的时候需要带上版本号。 <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-websocket</artifactId> </dep…...

如何在Windows本机安装Python并确保与Python.NET兼容
✅作者简介:2022年博客新星 第八。热爱国学的Java后端开发者,修心和技术同步精进。 🍎个人主页:Java Fans的博客 🍊个人信条:不迁怒,不贰过。小知识,大智慧。 💞当前专栏…...
React从基础入门到高级实战:React 实战项目 - 项目五:微前端与模块化架构
React 实战项目:微前端与模块化架构 欢迎来到 React 开发教程专栏 的第 30 篇!在前 29 篇文章中,我们从 React 的基础概念逐步深入到高级技巧,涵盖了组件设计、状态管理、路由配置、性能优化和企业级应用等核心内容。这一次&…...
用递归算法解锁「子集」问题 —— LeetCode 78题解析
文章目录 一、题目介绍二、递归思路详解:从决策树开始理解三、解法一:二叉决策树 DFS四、解法二:组合式回溯写法(推荐)五、解法对比 递归算法是编程中一种非常强大且常见的思想,它能够优雅地解决很多复杂的…...

边缘计算网关提升水产养殖尾水处理的远程运维效率
一、项目背景 随着水产养殖行业的快速发展,养殖尾水的处理成为了一个亟待解决的环保问题。传统的尾水处理方式不仅效率低下,而且难以实现精准监控和管理。为了提升尾水处理的效果和效率,同时降低人力成本,某大型水产养殖企业决定…...
Spring事务传播机制有哪些?
导语: Spring事务传播机制是后端面试中的必考知识点,特别容易出现在“项目细节挖掘”阶段。面试官通过它来判断你是否真正理解事务控制的本质与异常传播机制。本文将从实战与源码角度出发,全面剖析Spring事务传播机制,帮助你答得有…...