关于spring+hibernate 乐观锁定问题

今天以前我写的java环境下web应用都是这种形式:1--自己写的@Controller中的handler方法采用Spring+Hibernate的方式读取数据,读取到我们自定义的PO中(从硬盘读取到内存中).2--然后采用SpringMVC的ModelAndView的方法addObject()将得到的PO或者PO的List放入ModelAndView的实例中.3--然后handler方法中setViewName(),return.相当于返回string或者4--ModelAndView给Spr

问题描述 关于spring+hibernate 注入sessionFactory为null的问题 最近一个项目需要用到struts2+spring+hibernate组合框架,我在一点一点的做配置,但做到注入SessionFactory时,一直不成功,在网上搜的一些解决方案也都不适用.故在此发布,希望高手们不吝赐教.web.xml的配置为: <?xml version=""1.0"" encoding=""UTF-8""

上传|下载 引言 文件的上传和下载在J2EE编程已经是一个非常古老的话题了,也许您马上就能掰着指头数出好几个著名的大件:如SmartUpload.Apache的FileUpload.但如果您的项目是构建在Struts+Spring+Hibernate(以下称SSH)框架上的,这些大件就显得笨重而沧桑了,SSH提供了一个简捷方便的文件上传下载的方案,我们只需要通过一些配置并辅以少量的代码就可以完好解决这个问题了. 本文将围绕SSH文件上传下载的主题,向您详细讲述如何开发基于SSH的Web程序.SS

sql 在实际的多用户并发访问的生产环境里边,我们经常要尽可能的保持数据的一致性.而其中最典型的例子就是我们从表里边读取数据,检查验证后对数据进行修改,然后写回到数据库中.在读取和写入的过程中,如果在多用户并发的环境里边,其他用户已经把你要修改的数据进行了修改是非常有可能发生的情况,这样就造成了数据的不一致性.解决这样的办法,SQL SERVER提出了乐观锁定和悲观锁定的概念,下边我以一个实例来说明如何使用乐观锁定和悲观锁定来解决这样的问题. /* 建立测试表:Card,代表一个真实的卡库,供用

server 在实际的多用户并发访问的生产环境里边,我们经常要尽可能的保持数据的一致性.而其中最典型的例子就是我们从表里边读取数据,检查验证后对数据进行修改,然后写回到数据库中.在读取和写入的过程中,如果在多用户并发的环境里边,其他用户已经把你要修改的数据进行了修改是非常有可能发生的情况,这样就造成了数据的不一致性.解决这样的办法,SQL SERVER提出了乐观锁定和悲观锁定的概念,下边我以一个实例来说明如何使用乐观锁定和悲观锁定来解决这样的问题. /* 建立测试表:Card,代表一个真实的卡库

在 IBM i 6.1 版本,DB2 为用户提供一项新功能(ROW CHANGE列)可以为需要使用乐观锁的应用程序改进其算法.乐观锁定是一种基于网络数据库应用程序中广泛应用的技术,这些应用程序一定会读取数据但是只是有可能更新读取过的数据,但其不会维持一个与数据库的持久连接.因为应用并不维持一个持久的连接,用户不能够依靠行级锁为那些后续更新的行保持数据完整性.实现乐观锁定的一个常见方法是,把这个应用程序可能稍后要更新的那一行对应的列的所有值记录在缓存中,再将这些值在接下来的更新语句作为条件. SE

问题:客户在其数据库操作过程中需要调用我们的工作流接口,这样就需要将我们的工作流操作与他 们的业 务操作置于同一个事务中.我们的服务采用的都是spring的声明式事务,而客户采用的是对 connection进行事务处理. 如何保证JDBC事务的一致性? 想到的解决方案一:使用jta事务,用tomcat+jotm提供事务管理器.为什么一开始就想到要使用jta事 务??实际上我们和客户都是使用的同一个数据库,为了方便,各自使用了不同的数据库连接方式,使用 jta的话确实有bt的意思在里面.但是事实上

在hibernate中,延迟加载是1个非常大的优点,但有时候却给我们带来一些小麻烦,在后台查询结束后,session已经关闭,但在前台显示的时候,如果存在关联关系就会产生延迟加载异常. 解决办法是客户端每次请求就分配1个session,将请求结果返回给客户端,并完成展现后关闭session. 实现这个功能非常简单,在web.xml中加入以下配置 <filter> <filter-name>hibernateFilter</filter-name> <filter-

本文使用一个实例来说明如何使用乐观锁定和悲观锁定来解决多用户并发的环境里,其他用户已经把你要修改的数据进行了修改而造成数据的不一致的问题. 在实际的多用户并发访问的生产环境里边,我们经常要尽可能的保持数据的一致性.而其中最典型的例子就是我们从表里边读取数据,检查验证后对数据进行修改,然后写回到数据库中.在读取和写入的过程中,如果在多用户并发的环境里边,其他用户已经把你要修改的数据进行了修改是非常有可能发生的情况,这样就造成了数据的不一致性.解决这样的办法,SQL SERVER提出了乐观锁定和悲观