Hibernate事务与并发问题处理
Hibernate
3.Hibernate映射类型
在hbm.xml中指定的type属性值.Java属性值<--映射类型-->表字段值映射类型负责属性值和字段值之间相互转化。type可以指定两种格式：
1）Java类型 例如:ng.String
*2）Hibernate类型
字符串：string
i.清除DAO中关闭session的代码
j.测试Struts2+Hibernate程序
--根据数据表编写POJO
--定义POJO和表的映射文件 [POJO类名].hbm.xml (在hibernate.cfg.xml中采用<mapping>元素定义)
--采用Hibernate API操作
//1.按主键做条件查询
session.load(查询类型,主键值);
session.get(查询类型,主键值);
//2.添加,根据hbm.xml定义
//自动生成主键值
session.save(obj);
//3.更新，按id当条件将obj属性
//更新到数据库
session.update(obj);
//4.删除，按id当条件删除
session.delete(obj);
**4.主键生成方式
Hibernate框架提供了一些内置的主键值生成方法。使用时通过hbm.xml文件<id>元素的<generator>指定。
*1）sequence
采用指定序列生成主键值。适用Oracle数据库。
<generator class="sequence"><param name="sequence">序列名</param></generator>
后端开发中的常见问题解决方案
后端开发中的常见问题解决方案在后端开发过程中，经常会遇到各种问题，包括性能问题、安全问题、数据处理问题等等。
本文将介绍一些常见的问题，并提供解决方案。
一、性能问题1. 高并发处理: 后端系统面对大量请求时，可能会出现性能瓶颈。
解决方案包括使用缓存技术、使用负载均衡器、使用异步处理等，以提高系统的并发处理能力。
2. 数据库优化: 数据库查询是后端开发中常见的性能瓶颈之一。
可以通过合理设计数据库表结构、使用索引、优化查询语句等来提升数据库查询性能。
3. 代码优化: 优化后端代码可以减少系统的响应时间，提高系统的性能。
可以使用合适的数据结构、避免重复计算、减少数据库操作次数等来提升代码性能。
二、安全问题1. SQL注入: 后端系统可能面对SQL注入攻击，导致数据泄露、损坏等安全问题。
解决方案包括使用参数化查询、输入验证、编写安全的SQL语句等来防止SQL注入攻击。
2. 跨站脚本攻击: 后端系统可能被攻击者利用来执行恶意脚本，窃取用户信息。
解决方案包括使用合适的编码转义技术、验证输入数据的合法性等来防止跨站脚本攻击。
3. 防火墙设置: 设置合适的防火墙可以有效地阻止未经授权的访问和攻击。
可以通过限制IP地址、禁止不安全的网络服务等来增强系统的安全性。
三、数据处理问题1. 数据库事务处理: 后端开发中，涉及到数据库操作时，可能会遇到事务处理问题，如并发冲突、数据一致性等。
解决方案包括合理设计数据库事务、使用乐观锁或悲观锁机制、避免长时间事务等来解决数据一致性问题。
2. 缓存管理: 后端系统可以使用缓存技术来降低数据库负载，提高系统性能。
需要注意的是，对缓存进行合理的管理，避免脏数据和缓存一致性问题。
3. 异常处理: 后端系统可能会出现各种异常情况，如网络异常、数据库连接异常等。
解决方案包括合理捕获和处理异常、优雅地处理系统异常、进行异常信息记录和报警等。
综上所述，后端开发中常见问题的解决方案包括性能问题的优化、安全问题的防护以及数据处理问题的解决。
数据库事务的隔离级别与并发控制
数据库事务的隔离级别与并发控制在数据库管理系统中，事务的隔离级别和并发控制是确保数据完整性和一致性的重要手段。
隔离级别定义了事务之间的可见性，而并发控制则管理并发执行事务的方式。
本文将详细介绍数据库事务的隔离级别和并发控制。
一、事务的隔离级别1. 未提交读（Read Uncommitted）未提交读是最低的隔离级别，事务对其他事务所做的修改可以立即可见。
这会导致脏读（Dirty Read）问题，即读取到了尚未提交的数据，容易造成数据不一致。
2. 提交读（Read Committed）提交读是较低的隔离级别，事务只能读取已经提交的数据。
这避免了脏读，但可能会导致不可重复读（Non-Repeatable Read）问题，即在同一个事务中，两次读取同一个数据的结果不一致。
3. 可重复读（Repeatable Read）可重复读是较高的隔离级别，事务在执行期间多次读取同一个数据得到的结果是一致的。
这避免了脏读和不可重复读，但可能会导致幻读（Phantom Read）问题，即在同一个事务中多次执行相同的查询，结果集却发生了变化。
4. 串行化（Serializable）串行化是最高的隔离级别，事务串行执行，保证了数据的完全一致性。
但这会导致并发性能降低，因为每次只有一个事务能够同时执行。
二、并发控制的方法1. 锁机制锁机制是最基本的并发控制方法之一，通过给数据或资源加锁来实现对并发访问的控制。
常见的锁类型有共享锁和排它锁，共享锁允许多个事务并发读取数据，而排它锁则只允许一个事务独占访问数据。
2. 并发控制算法并发控制算法包括多版本并发控制（MVCC）、时间戳排序和两段锁协议等。
这些算法通过在数据中维护版本信息、时间戳或锁状态来实现事务的并发控制。
不同的算法适用于不同的场景，具体的选择需要根据实际需求和性能考虑。
3. 乐观并发控制乐观并发控制是一种无锁的并发控制方法，通过版本号或时间戳等机制来检测并发冲突并解决。
数据库事务隔离级别与并发控制详解
数据库事务隔离级别与并发控制详解随着数据库的广泛应用，对于数据库事务隔离级别和并发控制的需求也越来越高。
为了保证数据库的数据一致性和可靠性，数据库系统采用了事务隔离级别和并发控制机制。
本文将详细介绍数据库事务隔离级别和并发控制的概念和原理，以及不同隔离级别的特点和应用场景。
首先，我们来了解什么是事务隔离级别。
事务隔离级别指的是多个事务同时运行时彼此之间的影响程度，它提供了一种机制来控制事务的隔离程度，以确保事务在并发环境下执行的可靠性。
数据库管理系统定义了四个标准的事务隔离级别，分别为读未提交（Read Uncommitted）、读已提交（Read Committed）、可重复读（Repeatable Read）和串行化（Serializable）。
读未提交是最低级别的隔离级别，它允许一个事务读取到另一个事务尚未提交的数据。
这个隔离级别最容易导致脏读（Dirty Read）问题，即一个事务读取到了由另一个未提交事务所修改的数据。
读已提交是数据库系统的默认隔离级别，它保证一个事务读取到的数据是已经提交的数据，解决了脏读的问题。
但是读已提交隔离级别可能导致不可重复读（Non-repeatable Read）的问题，即一个事务多次读取同一数据时，得到的结果不一致。
为了解决不可重复读的问题，可重复读隔离级别引入了额外的机制。
在该隔离级别下，一个事务多次读取同一数据时，会得到一致的结果，即使其他事务修改了该数据。
可重复读隔离级别解决了不可重复读的问题，但依然可能导致幻读（Phantom Read）的问题。
幻读指的是在一个事务中的两次查询过程中的数据行的数量发生了不一致的情况。
最高级别的事务隔离级别是串行化，该级别通过对事务进行加锁的方式来实现隔离。
串行化隔离级别确保所有事务按照顺序依次执行，避免了脏读、不可重复读和幻读的问题。
但是串行化的隔离级别会导致系统的并发性能大幅下降，因此在实际应用中很少使用。
除了事务隔离级别，数据库还需要采取并发控制的措施来保证事务的并发执行安全可靠。
Hibernate中的事务处理
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一
致 ． 久 和一 定 程度 上 的 隔离 — — 之 所 以说 ” 定 程 度 ” 因 持 一 ．
为由于高度 隔离会限制可并行执行 的事务数 ， 以一些 应用程 所 序 降低 隔离级别 以换取更大 的吞吐量 。 而我们后面的故事也正
是从这里展开 。
在理想情况 下 ， 事务之间应该彼 此隔离 ． 一个事务查看数 按照定义 ．＿次数据库事务应该具 有 Ａ Ｉ ＣＤ属性 １ ，即 ：
场景。但由于牵涉到钱 财出入 ， 作为开发 者的我们不得不倍加
事务在完成时 ． 必须使所有 的数据都保持一致状态。在相
关数据库 中． 所有规则都必须应用于事务 的修改 ，以保持所有 数据 的完整性 。事 务结 束时 ， 有的内部 数据结构 （ Ｂ 索 所 如 树
引或 双 向链 表 ）都 必 须 是 正 确 的 。 ・ 隔 离 性 【 ｏａｉ ） Ｉｌ ｏ ｓ ｔｎ
操作子集的可能性。
・ 一 致 性 （ｏ ｓ ｔ ｃ ） Ｃ ｎｉｅ ｙ ｓｎ
人购买了这件货物 。于是 ．前一个人 （ 家）的钱包 卖
里 多了 １ ０元钱 ，后 一 个 人 （ 家 ） 的钱 包 里 少 了 １ 元 钱 ：货 买 ０
物 则从卖家 的仓库转移到 了买家的仓库。
在 一 个 网上 交 易 系 统 中 ， 是 一 个 最 典 型 也 最 为人 熟 知 的 这
一
控制两条线程——如果算上主控线程的话 ． 是三 条线程—— 就
应对数据同步过程中可能出现的并发冲突
应对数据同步过程中可能出现的并发冲突应对数据同步过程中可能出现的并发冲突，有几种常用的方法：
1.锁机制：这是解决并发冲突的常用方法。
通过使用排他锁（也称为互斥锁）
或乐观锁，可以控制对资源的访问，确保同时只有一个操作能够修改数据，其他操作需要等待。
2.版本控制：每次修改数据时增加版本号，只允许最新的版本进行修改。
这
样可以避免并发冲突。
3.数据库乐观锁：几乎适用于所有的并发场景。
通过在数据库表中增加一个
版本号字段，每次更新和删除时把当前持有的对象版本号和数据库中最新的版本号进行比对，如果相同则验证通过，不然则操作失败。
4.合并冲突：如果系统允许数据合并冲突，可以在冲突发生时自动合并数据。
但需要编写代码以实现自动合并机制。
5.日志记录和回滚：对于不能自动合并的冲突，可以记录详细的日志并支持
回滚操作，将数据回滚到冲突发生前的状态。
6.最终一致性：在某些情况下，可以接受最终一致性而不是强一致性。
这意
味着系统可能不会立即反映所有的更改，但在一段时间后，所有节点上的数据将最终达到一致状态。
7.手动干预：在某些情况下，可能需要手动干预来解决并发冲突。
例如，由
管理员介入决定如何解决两个冲突的更新操作。
这些方法不是互相排斥的，可以根据实际的应用场景和需求来选择适合的方法或组合使用这些方法来解决并发冲突问题。
数据库并发控制的主要方法
数据库并发控制的主要方法
数据库并发控制的主要方法包括以下几种:
1. 锁：数据库可以使用锁来避免多个事务同时访问同一数据。
当一个事务正在修改某个数据时，其他事务必须等待锁释放后才能访问该数据。
这种方式的优点是简单易用，但缺点是会延迟事务的执行。
2. 乐观锁：乐观锁是一种并发控制机制，它通过记录版本号来实现对数据的锁定。
当一个事务修改数据时，它将版本号设置为当前值，其他事务需要先查询数据的版本号，如果发现版本号不一致，则该事务将被阻塞，直到乐观锁被释放。
这种方式的优点是命中概率高，但需要额外维护版本号。
3. 序列化：序列化是一种高级的并发控制机制，它通过将所有事务的执行顺序执行同一个操作来实现高并发的控制。
当一个事务开始执行时，它需要等待其他所有事务都完成并释放锁，然后才能执行自己的操作。
这种方式的优点是可以保证数据的一致性，但需要更高的网络延迟和更高的开销。
4. 并发调度：数据库可以通过调整并发调度的策略来实现并发控制。
例如，数据库可以在多个事务同时执行时，优先处理较新的事务，以避免多个事务同时执行导致的数据不一致。
这种方式的优点是可以提高并发性能，但需要更高的编程技巧和经验。
在实际应用中，不同的方法需要根据具体情况进行选择。
例如，当并发量较低时，可以使用锁来控制并发，但当并发量较高时，序列化和并发调度可能更加有效。
此外，需要尽量避免使用单一的并发控制机制，以避免产生死锁等问题。
数据库管理系统中的并发问题与解决方案
数据库管理系统中的并发问题与解决方案在当今信息化时代，数据库管理系统（DBMS）在各个领域中起着重要的作用。
然而，随着数据量的不断增长和用户的不断增多，数据库的并发访问问题逐渐凸显出来。
数据库并发问题可能导致数据不一致、事务冲突和性能下降等不良影响。
因此，采取有效的解决方案来管理并发，提高数据库的处理能力变得至关重要。
一、并发问题的原因在数据库管理系统中，当多个用户同时访问同一个数据资源时，就会发生并发访问。
然而，并发访问可能会导致以下几个问题：1. 数据不一致：当多个用户对同一数据资源进行读写操作时，如果没有合适的并发控制机制，就会导致数据不一致的问题。
有些读操作可能会读取到未提交的事务修改的数据，而有些读操作可能会读取到已提交的事务修改的数据，造成数据的不一致性。
2. 事务冲突：当多个事务同时尝试对某一个数据资源进行修改时，可能会发生事务冲突。
例如，并发事务A和事务B尝试同时修改同一数据行。
若两个事务都顺利完成并提交，可能导致数据的不一致性和完整性问题。
3. 性能下降：过多的并发访问可能导致系统性能的下降。
并发操作会导致资源的竞争和争用，从而增加系统的响应延迟和吞吐量降低。
二、解决方案为了解决数据库管理系统中的并发问题，以下是一些常见且有效的解决方案：1. 事务隔离级别事务隔离级别是数据库提供的一种并发控制机制。
通常有四个隔离级别：读未提交（Read Uncommitted）、不可重复读（Read Committed）、可重复读（Repeatable Read）和串行化（Serializable）。
在应用程序开发中，可以根据实际需求选取合适的隔离级别。
不同的隔离级别通过锁机制、MVCC （Multi-Version Concurrency Control）或快照隔离技术来实现并发控制。
2. 锁机制锁机制是一种常用的并发控制手段。
基于锁机制的并发控制分为悲观并发控制和乐观并发控制。
悲观并发控制通过在事务执行过程中获取并持有资源的锁，强制限制资源的并发访问，从而保证数据的一致性和完整性。
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网络地址：/otomedaybreak/archive/2012/01/27/2330008.html /art/201202/314694.htm主题：Hibernate事务与并发问题处理内容部分Hibernate事务与并发问题处理（乐观锁与悲观锁）一、数据库事务的定义数据库事务(Database Transaction) ，是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作。
事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成，否则不会永久更新面向数据的资源。
通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元，可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。
一个逻辑工作单元要成为事务，必须满足所谓的ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)属性。
1. 原子性(atomic)，事务必须是原子工作单元；对于其数据修改，要么全都执行，要么全都不执行2. 一致性(consistent)，事务在完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。
3. 隔离性(insulation)，由并发事务所作的修改必须与任何其它并发事务所作的修改隔离。
4. 持久性(Duration)，事务完成之后，它对于系统的影响是永久性的。
二、数据库事务并发可能带来的问题如果没有锁定且多个用户同时访问一个数据库，则当他们的事务同时使用相同的数据时可能会发生问题。
由于并发操作带来的数据不一致性包括：丢失数据修改、读”脏”数据（脏读）、不可重复读、产生幽灵数据：假设数据库中有如下一张表：1. 第一类丢失更新(lost update)：在完全未隔离事务的情况下，两个事物更新同一条数据资源，某一事物异常终止，回滚造成第一个完成的更新也同时丢失。
在T1时刻开启了事务1，T2时刻开启了事务2，在T3时刻事务1从数据库中取出了id="402881e535194b8f0135194b9131 0001"的数据，T4时刻事务2取出了同一条数据，T5时刻事务1将age字段值更新为30，T6时刻事务2更新age为35并提交了数据，但是T7事务1回滚了事务age最后的值依然为20，事务2的更新丢失了，这种情况就叫做"第一类丢失更新(lost update)"。
2. 脏读(dirty read)：如果第二个事务查询到第一个事务还未提交的更新数据，形成脏读。
在T1时刻开启了事务1，T2时刻开启了事务2，在T3时刻事务1从数据库中取出了id="402881e535194b8f0135194b9131 0001"的数据，在T5时刻事务1将age的值更新为30，但是事务还未提交，T6时刻事务2读取同一条记录，获得age的值为30，但是事务1还未提交，若在T7时刻事务1回滚了事务2的数据就是错误的数据(脏数据)，这种情况叫做" 脏读(dirty read)"。
3. 虚读(phantom read)：一个事务执行两次查询，第二次结果集包含第一次中没有或者某些行已被删除，造成两次结果不一致，只是另一个事务在这两次查询中间插入或者删除了数据造成的。
在T1时刻开启了事务1，T2时刻开启了事务2，T3时刻事务1从数据库中查询所有记录，记录总共有一条，T4时刻事务2向数据库中插入一条记录，T6时刻事务2提交事务。
T7事务1再次查询数据数据时，记录变成两条了。
这种情况是"虚读(phantom read)"。
4. 不可重复读(unrepeated read)：一个事务两次读取同一行数据，结果得到不同状态结果，如中间正好另一个事务更新了该数据，两次结果相异，不可信任。
在T1时刻开启了事务1，T2时刻开启了事务2，在T3时刻事务1从数据库中取出了id="402881e535194b8f0135194b9131 0001"的数据，此时age=20，T4时刻事务2查询同一条数据，T5事务2更新数据age=30，T6时刻事务2提交事务，T7事务1查询同一条数据，发现数据与第一次不一致。
这种情况就是"不可重复读(unrepeated read)"。
5. 第二类丢失更新(second lost updates)：是不可重复读的特殊情况，如果两个事务都读取同一行，然后两个都进行写操作，并提交，第一个事务所做的改变就会丢失。
在T1时刻开启了事务1，T2时刻开启了事务2，T3时刻事务1更新数据age=25，T5时刻事务2更新数据age=30，T6时刻提交事务，T7时刻事务2提交事务，把事务1的更新覆盖了。
这种情况就是"第二类丢失更新(second lost updates)"。
三、数据库事务隔离级别为了解决数据库事务并发运行时的各种问题数据库系统提供四种事务隔离级别：1. Serializable 串行化2. Repeatable Read 可重复读4. Read Uncommited 可读未提交隔离级别与并发性能的关系：每一个隔离级别可以解决的问题：四、使用Hibernate设置数据库隔离级别在Hibernate的配置文件中可以显示的配置数据库事务隔离级别。
每一个隔离级别用一个整数表示：8 - Serializable 串行化4 - Repeatable Read 可重复读1 - Read Uncommited 可读未提交在hibernate.cfg.xml中使用hibernate.connection.isol ation参数配置数据库事务隔离级别。
五、使用悲观锁解决事务并发问题悲观锁，正如其名，它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。
悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据）。
一个典型的依赖数据库的悲观锁调用：select * from acco unt where name=”Erica” for update这条 sql 语句锁定了account 表中所有符合检索条件（name=”Erica” ）的记录。
本次事务提交之前（事务提交时会释放事务过程中的锁），外界无法修改这些记录。
悲观锁，也是基于数据库的锁机制实现。
在Hibernate使用悲观锁十分容易，但实际应用中悲观锁是很少被使用的，因为它大大限制了并发性：图为Hibernate3.6的帮助文档Session文档的get方法截图，可以看到get方法第三个参数"lockMode"或"lockOptions"，注意在Hibernate3.6以上的版本中"LockMode"已经不建议使用。
方法的第三个参数就是用来设置悲观锁的，使用第三个参数之后，我们每次发送的SQL语句都会加上"for update"用于告诉数据库锁定相关数据。
LockMode参数选择该选项，就会开启悲观锁。
T1,T2时刻取款事务和转账事务分别开启，T3事务查询ACCOU NTS表的数据并用悲观锁锁定，T4转账事务也要查询同一条数据，数据库发现该记录已经被前一个事务使用悲观锁锁定了，然后让转账事务等待直到取款事务提交。
T6时刻取款事务提交，T7时刻转账事务获取数据。
六、使用乐观锁解决事务并发问题相对悲观锁而言，乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。
悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现，以保证操作最大程度的独占性。
但随之而来的就是数据库性能的大量开销，特别是对长事务而言，这样的开销往往无法承受。
乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题。
乐观锁，大多是基于数据版本（Version）记录机制实现。
何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是通过为数据库表增加一个"version"字段来实现。
乐观锁的工作原理：读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。
此时，将提交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。
Hibernate为乐观锁提供了3中实现：1. 基于version2. 基于timestamp3. 为遗留项目添加添加乐观锁配置基于version的乐观锁：<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC "-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//E N" "/hibernate-mapping-3.0.dtd"><hibernate-mapping><class name="com.suxiaolei.hibernate.pojos.People" table="people"> <id name="id" type="string"><column name="id"></column><generator class="uuid"></generator></id><!-- version标签用于指定表示版本号的字段信息 --><version name="version" column="version" type="integer"></version><property name="name" column="name" type="string"></property></class></hibernate-mapping>配置基于timestamp的乐观锁：<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC "-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//E N" "/hibernate-mapping-3.0.dtd"><hibernate-mapping><class name="com.suxiaolei.hibernate.pojos.People" table="people"> <id name="id" type="string"><column name="id"></column><generator class="uuid"></generator></id><!-- timestamp标签用于指定表示版本号的字段信息 --><timestamp name="updateDate" column="updateDate"></timestamp><property name="name" column="name" type="string"></property></class></hibernate-mapping>遗留项目，由于各种原因无法为原有的数据库添加"version"或"t imestamp"字段，这时不可以使用上面两种方式配置乐观锁，Hibernate为这种情况提供了一个"optimisitic-lock"属性，它位于<class>标签上：<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC "-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//E N" "/hibernate-mapping-3.0.dtd"><hibernate-mapping><class name="com.suxiaolei.hibernate.pojos.People" table="people" optimist ic-lock="all"><id name="id" type="string"><column name="id"></column><generator class="uuid"></generator></id><property name="name" column="name" type="string"></property> </class></hibernate-mapping>将该属性的值设置为all，让该记录所有的字段都为版本控制信息。