seata用HttpRequest请求的时候要加什么代码么

时间: 2023-05-28 21:08:18 浏览: 50
在使用Seata进行分布式事务管理时,如果需要使用HttpRequest进行请求,需要在请求头中添加Xid和TransactionType两个参数,代码如下: ``` // 获取当前Xid String xid = RootContext.getXID(); // 创建HttpPost请求 HttpPost httpPost = new HttpPost(url); // 设置请求头 httpPost.setHeader(RootContext.KEY_XID, xid); httpPost.setHeader(RootContext.KEY_BRANCH_TYPE, String.valueOf(TransactionType.XA)); // 发送请求 HttpResponse httpResponse = httpClient.execute(httpPost); ``` 其中,RootContext是Seata提供的上下文,用于获取当前Xid。TransactionType是Seata定义的事务类型,包括AT、TCC、SAGA、XA等。在这里我们使用的是XA类型。
相关问题

seata全局事务代码怎么用

Seata 是一个开源的分布式事务解决方案,支持多种语言和框架。在使用 Seata 进行全局事务时,需要在代码中添加 Seata 的相关配置和 API 调用。下面是一个简单的示例: 1. 配置 Seata: 在项目的配置文件中,添加 Seata 的配置信息,包括注册中心地址、事务组名称等。例如,在 Spring Boot 中,可以在 application.properties 文件中添加如下配置: ``` spring.application.name=your-application-name spring.cloud.alibaba.seata.tx-service-group=your-tx-service-group-name spring.cloud.alibaba.seata.registry-type=service spring.cloud.alibaba.seata.service-registry-address=your-registry-address spring.cloud.alibaba.seata.config.enabled=true ``` 2. 编写事务代码: 在需要进行全局事务的方法上,加上 @GlobalTransactional 注解,即可开启全局事务。例如: ``` @Service public class UserService { @Autowired private UserMapper userMapper; @Autowired private OrderService orderService; @GlobalTransactional public void createUserAndOrder(User user, Order order) { userMapper.createUser(user); orderService.createOrder(order); } } ``` 在上面的示例中,当 createUserAndOrder 方法被调用时,Seata 会自动开启一个全局事务,并在其中包含 userMapper.createUser 和 orderService.createOrder 两个方法的本地事务。如果其中任何一个方法抛出异常,Seata 会自动回滚所有本地事务和全局事务。 需要注意的是,Seata 只能管理支持 XA 协议的数据源,如果使用的是非 XA 数据源,需要进行额外的配置和开发工作。

springboot + springcloud alibaba seata 使用TCC模式代码模板

以下是一个使用Spring Boot和Spring Cloud Alibaba Seata框架实现的TCC模式代码模板: 1. 创建一个Spring Boot项目,添加依赖: ```xml <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId> <version>2.2.0.RELEASE</version> </dependency> ``` 2. 配置Seata相关信息: ```yaml spring: application: name: tcc-demo seata: enabled: true application-id: ${spring.application.name} tx-service-group: my_tx_group service: vgroup-mapping.my_tx_group: default config: type: nacos nacos: server-addr: localhost:8848 namespace: public registry: type: nacos nacos: server-addr: localhost:8848 namespace: public storage: type: db db: driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://localhost:3306/seata?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false username: root password: root ``` 3. 创建一个TCC接口: ```java public interface TccService { @TccTransaction(confirmMethod = "confirm", cancelMethod = "cancel") boolean tryMethod(String businessKey, String param); boolean confirm(String businessKey, String param); boolean cancel(String businessKey, String param); } ``` 4. 实现TCC接口: ```java @Service public class TccServiceImpl implements TccService { @Resource private TccMapper tccMapper; @Override public boolean tryMethod(String businessKey, String param) { TccEntity tccEntity = new TccEntity(); tccEntity.setBusinessKey(businessKey); tccEntity.setParam(param); return tccMapper.insert(tccEntity) > 0; } @Override public boolean confirm(String businessKey, String param) { return true; } @Override public boolean cancel(String businessKey, String param) { return tccMapper.deleteByBusinessKey(businessKey) > 0; } } ``` 5. 配置TCC事务管理器: ```java @Configuration public class SeataConfiguration { @Bean public GlobalTransactionScanner globalTransactionScanner() { return new GlobalTransactionScanner("tcc-demo", "my_tx_group"); } @Bean public TccTransactionAspect tccTransactionAspect() { return new TccTransactionAspect(); } @Bean public DataSourceProxy dataSourceProxy(DataSource dataSource) { return new DataSourceProxy(dataSource); } } ``` 6. 测试TCC接口: ```java @RestController @RequestMapping("/tcc") public class TccController { @Resource private TccService tccService; @PostMapping("/try") public boolean tryMethod(@RequestParam String businessKey, @RequestParam String param) { return tccService.tryMethod(businessKey, param); } } ``` 以上是一个简单的TCC模式代码模板,可以根据实际业务需求进行修改和扩展。

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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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