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case EXECUTE_TRANSACTION

时间: 2025-01-17 11:04:11 浏览: 48
### EXECUTE_TRANSACTION 示例、用法及场景 #### 1. Java 中的事务执行方法 `executeTransaction` 在Java企业级应用开发中,`executeTransaction` 方法通常用于封装事务边界内的业务逻辑。此方法确保所有数据库操作要么全部成功提交,要么完全回滚,从而保持数据的一致性和完整性[^3]。 ```java public void executeTransaction() { UserTransaction utx = null; try { utx = (UserTransaction)new InitialContext().lookup("java:comp/UserTransaction"); utx.begin(); // 执行多个持久化操作... entityManager.persist(newEntity); utx.commit(); // 提交事务 } catch(javax.transaction.NotSupportedException | javax.transaction.SystemException | javax.transaction.RollbackException | javax.transaction.HeuristicMixedException | javax.transaction.HeuristicRollbackException e) { if(utx != null){ try{ utx.rollback(); // 发生异常时回滚事务 }catch(Exception ex){} } throw new RuntimeException(e.getMessage(),e); } } ``` 上述代码展示了如何通过JTA API来启动一个新的全局事务,并尝试完成一系列持久化操作。如果过程中遇到任何问题,则会触发回滚机制以撤销所有的更改。 #### 2. Oracle PL/SQL 中自治事务的应用实例 对于Oracle数据库而言,当需要记录日志或其他独立于主事务的操作时,可以利用自治事务特性。下面是一个基于给定包定义创建的日志记录过程的例子: ```sql CREATE OR REPLACE PACKAGE BODY scott.pkg_test AS PROCEDURE p_main_test IS PRAGMA AUTONOMOUS_TRANSACTION; v_log_message VARCHAR2(200); BEGIN INSERT INTO log_table VALUES ('Main transaction started'); COMMIT; -- 自治事务立即生效 -- 主要业务逻辑... v_log_message := 'Main transaction completed successfully'; p_log_info(v_log_message); END p_main_test; PROCEDURE p_log_info(v_log_message IN VARCHAR2) IS PRAGMA AUTONOMOUS_TRANSACTION; BEGIN INSERT INTO log_table VALUES (v_log_message); COMMIT; -- 日志写入完成后即刻确认 END p_log_info; END pkg_test; / ``` 这里展示了一个名为 `p_main_test` 的存储过程,它内部调用了另一个负责记录消息到表中的辅助函数 `p_log_info` 。两者都声明了自己的自治事务属性,这意味着它们可以在不影响彼此的情况下单独提交或回滚各自的变更[^4]。
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<?php namespace app\common\service\wareHousFee\jingdong\wareHousingFees; use app\common\model\wareHousFee\jingdong\wareHousingFees\WareHousingFeesItemizationModel; use app\common\model\wareHousFee\jingdong\wareHousingFees\WareHousingFeesQuoteModel; use think\facade\Db; use think\facade\Log; use think\db\exception\DataNotFoundException; use think\db\exception\DbException; use think\db\exception\ModelNotFoundException; class WareHousingFeeService { // 存储内存表名称 protected $memoryTableName = ''; public function __construct() {} /** * @notes 京东仓储服务费核对逻辑(内存表优化版) * @param string $yearMonth * @return bool * @throws DataNotFoundException * @throws DbException * @throws ModelNotFoundException * @author 胡军 * @date 2025/06/27 */ public function wareHousingFeeVerifyDo(string $yearMonth): bool { // 1. 获取月份时间范围 $monthTimeRange = $this->getMonthTimeRange($yearMonth); if (!$monthTimeRange) { Log::error("无效的月份格式: {$yearMonth}"); return false; } // 2. 预加载报价数据 $quoteList = WareHousingFeesQuoteModel::where('service_type', 'IN', ['出库单', '退供单', '退货单']) ->column('first_three_items,additional_items', 'service_type'); if (empty($quoteList)) { Log::warning("京东仓储服务费报价表为空,月份: {$yearMonth}"); return false; } // 3. 配置参数(从环境变量获取或使用默认值) $batchSize = 500; // 批次大小即每次读取的数据条数 $reconnectInterval = 200; // 每10万条重新连接一次数据库(200批次=10万条) $gcInterval = 20; // 垃圾回收间隔 $updateCount = 0; // 处理计数 $batchCount = 0; // 批次计数 $status = true; // 整体状态 // 性能监控变量 $startTime = microtime(true); try { // 4. 创建唯一命名的内存表 $this->memoryTableName = 'mem_warehouse_summary_' . uniqid(); $this->createMemoryTable($this->memoryTableName); //Log::info("创建内存表 {$this->memoryTableName} 成功"); // 5. 创建基础查询 $query = WareHousingFeesItemizationModel::whereBetween('business_time', [ $monthTimeRange['startTime'], $monthTimeRange['endTime'] ]); // 6. 分批次处理数据(只做分组统计,不计算最终结果) $query->chunk($batchSize, function($items) use ( &$batchCount, $reconnectInterval, $gcInterval ) { $batchCount++; // 7. 分组统计(按单据号和单据类型分组) $groupedData = []; foreach ($items as $item) { $key = $item->document_number . '|' . $item->document_type; if (!isset($groupedData[$key])) { $groupedData[$key] = [ 'document_number' => $item->document_number, 'document_type' => $item->document_type, 'total_quantity' => 0, 'total_settlement_amount' => 0 ]; } $groupedData[$key]['total_quantity'] += $item->quantity; $groupedData[$key]['total_settlement_amount'] += $item->settlement_amount; } // 8. 将当前批次的分组结果累加到内存表 $this->accumulateToMemoryTable($groupedData); // 9. 内存管理(释放不再使用的变量) unset($items, $groupedData); // 10. 定期执行垃圾回收 每10万条执行一次垃圾回收 if ($batchCount % $gcInterval === 0) { gc_collect_cycles(); } // 11. 定期重连数据库(避免长连接超时) if ($batchCount % $reconnectInterval === 0) { $this->reconnectDatabase(); Log::info("京东仓储服务费用核对已处理 {$batchCount} 批次,进行数据库重连"); } }); // 12. 从内存表获取完整的分组数据 // TODO:此处有内存溢出的风险 如果100万条数据都存在内存中,可能会导致内存溢出,严重影响性能甚至崩溃!待优化... $fullGroupedData = Db::table($this->memoryTableName)->select(); // 13. 计算理论金额和差额 $updateData = []; foreach ($fullGroupedData as $data) { $docType = $data['document_type']; $totalQty = $data['total_quantity']; $settlementAmount = $data['total_settlement_amount']; $theoreticalAmount = 0; switch ($docType) { case '出库单': if (isset($quoteList['出库单'])) { $quote = $quoteList['出库单']; $theoreticalAmount = ($totalQty <= 3) ? $quote['first_three_items'] : $quote['first_three_items'] + ($totalQty - 3) * $quote['additional_items']; } break; case '退供单': if (isset($quoteList['退供单'])) { $quote = $quoteList['退供单']; $theoreticalAmount = $quote['first_three_items'] * $totalQty; } break; case '退货单': if (isset($quoteList['退货单'])) { $quote = $quoteList['退货单']; $theoreticalAmount = ($totalQty <= 3) ? $quote['first_three_items'] : $quote['first_three_items'] + ($totalQty - 3) * $quote['additional_items']; } break; } if ($theoreticalAmount == 0) { Log::warning("京东仓储费计算失败: {$data['document_number']}, 单据类型: {$docType}"); continue; } $balance = $settlementAmount - $theoreticalAmount; $updateData[] = [ 'document_number' => $data['document_number'], 'document_type' => $docType, 'total_quantity' => $totalQty, 'total_settlement_amount' => $settlementAmount, 'theoretical_amount' => $theoreticalAmount, 'balance' => $balance, 'yearMonth' => $yearMonth ]; $updateCount++; } // 14. 批量更新到结果表 if (!empty($updateData)) { $this->batchUpsert($updateData); Log::info("成功更新 {$updateCount} 条仓储费核对结果"); } } catch (\Throwable $e) { Log::error("京东仓储费核对系统运行异常: {$e->getMessage()}"); $status = false; } finally { // 15. 确保删除内存表(即使处理失败) if ($this->memoryTableName) { $this->dropMemoryTable($this->memoryTableName); } Db::close(); // 最终关闭数据库连接 } // 16. 生成最终统计日志 $peakMemory = round(memory_get_peak_usage() / 1024 / 1024, 2); $totalTime = round(microtime(true) - $startTime, 2); Log::info("京东仓储费核对完成: {$yearMonth}, 处理单据: {$updateCount}条, 峰值内存: {$peakMemory}MB, 总耗时: {$totalTime}秒"); return $status; } /** * 创建内存表用于存储中间结果 * @param string $tableName 内存表名称 */ private function createMemoryTable(string $tableName) { $sql = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS {$tableName} ( document_number VARCHAR(50) NOT NULL, document_type VARCHAR(20) NOT NULL, total_quantity DECIMAL(12,2) NOT NULL DEFAULT 0, total_settlement_amount DECIMAL(12,2) NOT NULL DEFAULT 0, PRIMARY KEY (document_number, document_type) ) ENGINE=MEMORY"; // 使用内存引擎提高性能 try { Db::execute($sql); } catch (\Exception $e) { Log::error("创建内存表失败: {$e->getMessage()}"); throw new \Exception("无法创建内存表: {$tableName}"); } } /** * 将分组结果累加到内存表 * @param array $groupedData 分组后的数据 */ private function accumulateToMemoryTable(array $groupedData) { if (empty($groupedData)) return; // 使用事务确保原子性 Db::startTrans(); try { foreach ($groupedData as $data) { // 使用UPSERT操作(存在则更新,不存在则插入) Db::execute(" INSERT INTO {$this->memoryTableName} (document_number, document_type, total_quantity, total_settlement_amount) VALUES (?, ?, ?, ?) ON DUPLICATE KEY UPDATE total_quantity = total_quantity + VALUES(total_quantity), total_settlement_amount = total_settlement_amount + VALUES(total_settlement_amount) ", [ $data['document_number'], $data['document_type'], $data['total_quantity'], $data['total_settlement_amount'] ]); } Db::commit(); } catch (\Exception $e) { Db::rollback(); Log::error("内存表数据累加失败: {$e->getMessage()}"); throw $e; } } /** * 删除内存表 * @param string $tableName 要删除的内存表名称 */ private function dropMemoryTable(string $tableName) { try { Db::execute("DROP TABLE IF EXISTS {$tableName}"); Log::info("内存表 {$tableName} 已删除"); } catch (\Exception $e) { Log::error("删除内存表失败: {$e->getMessage()}"); } } /** * 数据库重连方法,用于长时间运行的任务,避免连接超时 */ private function reconnectDatabase() { try { $connection = \think\facade\Db::connect(); $connection->close(); // 关闭当前连接 $connection->connect(); // 重新建立连接 } catch (\Exception $e) { Log::error('【京东仓储服务费核对数据库重连失败】' . $e->getMessage()); } } /** * 获取月份时间范围(返回包含开始和结束时间的数组) * @param string $yearMonth 年月字符串(格式:YYYY-MM) * @return array|null */ private function getMonthTimeRange(string $yearMonth): ?array { if (!preg_match('/^\d{4}-\d{2}$/', $yearMonth)) { return null; } $startTime = date('Y-m-01 00:00:00', strtotime($yearMonth)); $endTime = date('Y-m-t 23:59:59', strtotime($yearMonth)); return ['startTime' => $startTime, 'endTime' => $endTime]; } /** * 批量插入或更新数据(使用INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE语法) * @param array $data 要更新的数据 */ private function batchUpsert(array $data): void { if (empty($data)) return; // 按1000条数据分块处理,避免SQL语句过长 $chunks = array_chunk($data, 1000); foreach ($chunks as $chunk) { $values = []; $params = []; // 构建SQL语句的VALUES部分 foreach ($chunk as $row) { $values[] = "(?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)"; $params[] = $row['document_number']; $params[] = $row['document_type']; $params[] = $row['total_quantity']; $params[] = $row['total_settlement_amount']; $params[] = $row['theoretical_amount']; $params[] = $row['balance']; $params[] = $row['yearMonth']; } // 构建完整的INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE语句 $sql = "INSERT INTO la_storage_service_yes (document_number, document_type, total_quantity, total_settlement_amount, theoretical_amount, balance, yearMonth) VALUES " . implode(',', $values) . " ON DUPLICATE KEY UPDATE document_type = VALUES(document_type), total_quantity = VALUES(total_quantity), total_settlement_amount = VALUES(total_settlement_amount), theoretical_amount = VALUES(theoretical_amount), balance = VALUES(balance), yearMonth = VALUES(yearMonth)"; try { Db::execute($sql, $params); } catch (\Exception $e) { Log::error("京东仓储费批量更新失败: {$e->getMessage()}\nSQL语句: {$sql}"); throw $e; } } } } 这是我的代码,我发现每批数据都将结果存放到了临时内存表当中,我的数据有100万条,分组完之后也得有90万条数据, 我可以告诉你的是即使分组了我的数据量都会在100万左右,我发现代码当中: // 8. 将当前批次的分组结果累加到内存表 $this->accumulateToMemoryTable($groupedData); 将每批次的数据都存放到了临时表,肯定是不行的,因为数据量真的很大,可不可以每批次都执行核验计算逻辑也就是去执行: // 13. 计算理论金额和差额 一下的代码,计算出结果之后就去插入或者更新到la_storage_service_yes 结果表, 当下一批次再来的时候也执行相同的操作逻辑,只是下一批数据就得去更新la_storage_service_yes 结果表对应的数据

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npm error A complete log of this run can be found in: D:\Program Files\nodejs\node_cache\_logs\2025-04-20T15_11_51_454Z-debug-0.log

<think>好的,我需要帮助用户找到npm的错误调试日志位置,并解决他们遇到的npm错误。首先,用户已经提供了一个具体的日志路径:'D:\Program Files\nodejs\node_cache\_logs\2025-04-20T15_11_51_454Z-debug-0.log',但看起来这个路径可能有问题,因为日期是2025年,这可能是一个示例或输入错误。我需要确认正确的日志路径生成方式。 根据npm的默认配置,日志文件通常位于npm的缓存目录下的_logs文件夹中。默认情况下,Windows系统中npm的缓存路径是%AppData%\npm-cache,而日志文件会以当前日期和
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深入理解内存技术文档详解

由于文件内容无法查看,仅能根据文件的标题、描述、标签以及文件名称列表来构建相关知识点。以下是对“内存详解”这一主题的详细知识点梳理。 内存,作为计算机硬件的重要组成部分,负责临时存放CPU处理的数据和指令。理解内存的工作原理、类型、性能参数等对优化计算机系统性能至关重要。本知识点将从以下几个方面来详细介绍内存: 1. 内存基础概念 内存(Random Access Memory,RAM)是易失性存储器,这意味着一旦断电,存储在其中的数据将会丢失。内存允许计算机临时存储正在执行的程序和数据,以便CPU可以快速访问这些信息。 2. 内存类型 - 动态随机存取存储器(DRAM):目前最常见的RAM类型,用于大多数个人电脑和服务器。 - 静态随机存取存储器(SRAM):速度较快,通常用作CPU缓存。 - 同步动态随机存取存储器(SDRAM):在时钟信号的同步下工作的DRAM。 - 双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DDR SDRAM):在时钟周期的上升沿和下降沿传输数据,大幅提升了内存的传输速率。 3. 内存组成结构 - 存储单元:由存储位构成的最小数据存储单位。 - 地址总线:用于选择内存中的存储单元。 - 数据总线:用于传输数据。 - 控制总线:用于传输控制信号。 4. 内存性能参数 - 存储容量:通常用MB(兆字节)或GB(吉字节)表示,指的是内存能够存储多少数据。 - 内存时序:指的是内存从接受到请求到开始读取数据之间的时间间隔。 - 内存频率:通常以MHz或GHz为单位,是内存传输数据的速度。 - 内存带宽:数据传输速率,通常以字节/秒为单位,直接关联到内存频率和数据位宽。 5. 内存工作原理 内存基于电容器和晶体管的工作原理,电容器存储电荷来表示1或0的状态,晶体管则用于读取或写入数据。为了保持数据不丢失,动态内存需要定期刷新。 6. 内存插槽与安装 - 计算机主板上有专用的内存插槽,常见的有DDR2、DDR3、DDR4和DDR5等不同类型。 - 安装内存时需确保兼容性,并按照正确的方向插入内存条,避免物理损坏。 7. 内存测试与优化 - 测试:可以使用如MemTest86等工具测试内存的稳定性和故障。 - 优化:通过超频来提高内存频率,但必须确保稳定性,否则会导致数据损坏或系统崩溃。 8. 内存兼容性问题 不同内存条可能由于制造商、工作频率、时序、电压等参数的不匹配而产生兼容性问题。在升级或更换内存时,必须检查其与主板和现有系统的兼容性。 9. 内存条的常见品牌与型号 诸如金士顿(Kingston)、海盗船(Corsair)、三星(Samsung)和芝奇(G.Skill)等知名品牌提供多种型号的内存条,针对不同需求的用户。 由于“内存详解.doc”是文件标题指定的文件内容,我们可以预期在该文档中将详细涵盖以上知识点,并有可能包含更多的实践案例、故障排查方法以及内存技术的最新发展等高级内容。在实际工作中,理解并应用这些内存相关的知识点对于提高计算机性能、解决计算机故障有着不可估量的价值。
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【机械特性分析进阶秘籍】:频域与时域对比的全面研究

# 1. 机械特性分析的频域与时域概述 ## 1.1 频域与时域分析的基本概念 机械特性分析是通
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dslicsrv安装报错Too many errors

<think>好的,用户遇到了安装dslicsrv时出现“Too many errors”的问题,需要帮助解决。首先,我需要明确dslicsrv是什么。可能是指某个特定的软件服务,但根据常见软件库和搜索引擎的信息,没有直接对应的结果。可能是拼写错误,或者是某个特定领域的专有软件?比如,可能与Dell的某个服务有关?例如,Dell System License Manager Service(dsLicSvc)可能更接近。假设用户可能拼写错误,将dslicsrv理解为dsLicSvc,即Dell的系统许可证管理服务。 接下来,用户遇到的错误是安装时出现“Too many errors”,这通常
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深入解析Pro Ajax与Java技术的综合应用框架

根据提供的文件信息,我们可以推断出一系列与标题《Pro Ajax and Java》相关的IT知识点。这本书是由Apress出版,关注的是Ajax和Java技术。下面我将详细介绍这些知识点。 ### Ajax技术 Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)是一种无需重新加载整个页面即可更新网页的技术。它通过在后台与服务器进行少量数据交换,实现了异步更新网页内容的目的。 1. **异步通信**:Ajax的核心是通过XMLHttpRequest对象或者现代的Fetch API等技术实现浏览器与服务器的异步通信。 2. **DOM操作**:利用JavaScript操作文档对象模型(DOM),能够实现页面内容的动态更新,而无需重新加载整个页面。 3. **数据交换格式**:Ajax通信中常使用的数据格式包括XML和JSON,但近年来JSON因其轻量级和易用性更受青睐。 4. **跨浏览器兼容性**:由于历史原因,实现Ajax的JavaScript代码需要考虑不同浏览器的兼容性问题。 5. **框架和库**:有许多流行的JavaScript库和框架支持Ajax开发,如jQuery、Dojo、ExtJS等,这些工具简化了Ajax的实现和数据操作。 ### Java技术 Java是一种广泛使用的面向对象编程语言,其在企业级应用、移动应用开发(Android)、Web应用开发等方面有着广泛应用。 1. **Java虚拟机(JVM)**:Java程序运行在Java虚拟机上,这使得Java具有良好的跨平台性。 2. **Java标准版(Java SE)**:包含了Java的核心类库和API,是Java应用开发的基础。 3. **Java企业版(Java EE)**:为企业级应用提供了额外的API和服务,如Java Servlet、JavaServer Pages(JSP)、Enterprise JavaBeans(EJB)等。 4. **面向对象编程(OOP)**:Java是一种纯粹的面向对象语言,它的语法和机制支持封装、继承和多态性。 5. **社区和生态系统**:Java拥有庞大的开发者社区和丰富的第三方库和框架,如Spring、Hibernate等,这些资源极大丰富了Java的应用范围。 ### 结合Ajax和Java 在结合使用Ajax和Java进行开发时,我们通常会采用MVC(模型-视图-控制器)架构模式,来构建可维护和可扩展的应用程序。 1. **服务器端技术**:Java经常被用来构建服务器端应用逻辑。例如,使用Servlet来处理客户端的请求,再将数据以Ajax请求的响应形式返回给客户端。 2. **客户端技术**:客户端的JavaScript(或使用框架库如jQuery)用于发起Ajax请求,并更新页面内容。 3. **数据格式**:Java后端通常会使用JSON或XML格式与Ajax进行数据交换。 4. **安全性**:Ajax请求可能涉及敏感数据,因此需要考虑如跨站请求伪造(CSRF)等安全问题。 5. **性能优化**:合理使用Ajax可以提升用户体验,但同时也需要注意对服务器和网络的负载,以及客户端脚本的执行性能。 ### 出版信息及文件信息 《Pro Ajax and Java》由Apress出版社出版,通常这种出版物会包含丰富的实例代码、开发指导、最佳实践以及相关的技术讨论。它旨在帮助开发者深化对Ajax和Java技术的理解和应用能力。 文件名“Apress.Pro.Ajax.and.Java.Frameworks.Jul.2006.HAPPY.NEW.YEAR.pdf”暗示了这份文档可能是一本专业的技术书籍。从文件名可以看出,该书还可能包含了框架使用方面的内容,并且是2006年出版的。标题中的“HAPPY.NEW.YEAR”可能仅仅是为了庆祝新年而加入的非标准部分。 总结而言,了解Ajax和Java的结合使用,不仅需要掌握两种技术的基本原理和使用方法,还要熟悉如何将它们整合到实际项目中,解决可能出现的技术挑战,从而构建功能强大且用户友好的Web应用。
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【频域分析深度解读】:揭秘机械系统分析中的实用应用

# 1. 频域分析基础理论 频域分析是信号处理领域的一个重要分支,其核心在于研究信号在频率维度上的特性。与时域分析不同,频域分析关注的是信号频率成分的组成,这允许我们以一种直观的方式识别和处理信号中的特定频率特征。通过对信号进行傅里叶变换,原始的时域信号可以被转换为频域信号,这样就可以清晰地显示出各频率成分的幅度和相位信息。这种分析手段对于信号去噪、特征提取、压缩编码等应用场景至关重