spring 调用本类方法 事务失效场景

时间: 2023-09-21 22:01:45 浏览: 76
在Spring中,当一个类的方法被另一个方法调用时,如果两个方法都属于同一个类,且在同一个类的实例中被调用,那么默认情况下是不会发生事务的传播的,即调用本类方法不会触发事务。 具体来说,当一个类的方法A被另一个方法B调用时,如果方法A上标注了@Transactional注解,而方法B没有标注@Transactional注解,那么在方法B中调用方法A时,事务是不会起作用的。这是因为 Spring的事务是基于代理实现的,事务的控制是通过AOP(面向切面编程)实现的。而在同一个类中的方法调用是通过普通的Java方法调用,不会经过AOP的处理,所以事务的控制也无法传播到被调用的方法中。 为了解决这个问题,我们可以通过两种方式来保证事务传播: 1. 将方法B也标注为@Transactional,这样在方法B中调用方法A时,事务会正常起作用。 2. 将方法A抽离出来,放在单独的一个类中,而不是同一个类中的另一个方法调用,这样事务也会正常起作用。 总结起来,调用本类方法时,事务失效的场景是:在同一个类中的方法调用。为了解决这个问题,可以将调用的方法也标注为@Transactional,或者将该方法抽离出来放到单独的类中。
相关问题

spring 事务失效场景

Spring 事务是通过 AOP 编程实现的,其核心是在方法执行前后加入事务拦截器,在方法执行前开启事务,在方法执行后根据方法执行结果提交或回滚事务。但是,在某些场景下 Spring 事务可能会失效,下面是一些可能导致 Spring 事务失效的场景: 1. 异常被捕获并处理:如果在方法中抛出异常,但是该异常被 try-catch 块捕获并处理了,那么事务将不会回滚。要想让事务回滚,需要在 catch 块中重新抛出异常。 2. 在非 public 方法中使用事务:Spring 事务只能被应用在 public 方法上,如果在非 public 方法中使用事务,Spring 将无法拦截该方法,事务也就无法起作用。 3. 在同一个类中的方法之间调用:Spring 事务是通过 AOP 实现的,在同一个类中的方法之间调用时,Spring 事务将无法拦截被调用的方法,因此事务也就失效了。 4. 在同一个事务中捕获异常:如果在同一个事务中某个方法抛出了异常,而该异常被另一个方法捕获并处理了,那么事务将不会回滚。如果需要事务回滚,应该在抛出异常时让其跨越方法边界,即让异常在方法外抛出。 5. 事务传播属性设置错误:Spring 事务有多个传播属性,如果事务传播属性设置错误,将会导致事务失效。例如,如果在一个事务中调用了另外一个事务的方法,但是传播属性设置为不支持事务,则事务将失效。 总之,在使用 Spring 事务时,注意以上场景,并合理设置事务传播属性,才能确保事务的正确性和一致性。

spring事务传播机制及事务失效的场景

Spring事务传播机制是指在多个事务方法调用的场景下,如何管理这些事务的提交和回滚。Spring提供了多种事务传播行为,包括: 1. REQUIRED:如果当前存在事务,则加入该事务;如果当前没有事务,则创建一个新的事务。这是最常用的传播行为。 2. REQUIRES_NEW:每次都创建一个新的事务,如果当前存在事务,则将其挂起。 3. SUPPORTS:如果当前存在事务,则加入该事务;如果当前没有事务,则以非事务方式执行。 4. NOT_SUPPORTED:以非事务方式执行操作,如果当前存在事务,则将其挂起。 5. MANDATORY:如果当前存在事务,则加入该事务;如果当前没有事务,则抛出异常。 6. NEVER:以非事务方式执行操作,如果当前存在事务,则抛出异常。 7. NESTED:如果当前存在事务,则在嵌套事务内执行;如果当前没有事务,则创建一个新的事务。嵌套事务是外部事务的一部分,它有自己的保存点和回滚范围。 事务失效的场景包括: 1. 异常未被捕获并处理,导致事务没有正常回滚。 2. 在没有开启事务的情况下调用带有@Transactional注解的方法,导致方法执行时没有开启事务。 3. 在同一个类中的方法互相调用,而没有通过代理对象进行调用,导致事务失效。 4. 在事务方法中使用了try-catch块并捕获了异常,没有主动抛出异常或调用setRollbackOnly方法,导致事务无法回滚。 需要注意的是,事务的失效可能与具体的配置和使用方式有关,详细的分析和排查需要根据具体的代码和配置进行。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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