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spring—AOP与事务

        title: spring——AOP与事务.md

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        categories: [Spring]

        tags: [AOP,事务]

        toc: true

        先列出源码中比较重点的几个类：

        1、<aop:before method="before" pointcut-ref="myMethods"/>包装成一个advisor

        2、AspectJAwareAdvisorAutoProxyCreator，当实例化所有bean都会执行到AspectJAwareAdvisorAutoProxyCreatorç±»

        它会检测bean是否advisor以及advice存在，如果有就说明这个bean有切面，有切面那么就会生成代理

        3、jdk的代理，bean里面的所有advisor加入到proxyFactory。

        4、jdkDynamicProxy invoke，拿到bean里面的所有Interceptor，会循环proxyFactory里面的所有advisor

        里面有advice，里面的advice有两种类型，要么是advice，要么是MethodInterceptor类型的

        5、当代理对象调用方式，是一个MethodInterceptor类型的类的链式调用过程，直到容器的大小和索引一致的时候调用JoinPoint目标方法

        before：this.advice.before(),invocation.processd();

        装配参数，切面里面before方法的method对象，method.getParamterTypes()[0]

        最终会把advice封装成MethodInterceptor类型的对象

        程序执行的某个特定位置：如类开始初始化前、类初始化后、类某个方法调用前、调用后、方法抛出异常后。一个类或一段程序代码拥有一些具有边界性质的特定点，这些点中的特定点就称为“连接点”。Spring仅支持方法的连接点，即仅能在方法调用前、方法调用后、方法抛出异常时以及方法调用前后这些程序执行点织入增强。连接点由两个信息确定：第一是用方法表示的程序执行点；第二是用相对点表示的方位。

        每个程序类都拥有多个连接点，如一个拥有两个方法的类，这两个方法都是连接点，即连接点是程序类中客观存在的事物。AOP通过“切点”定位特定的连接点。连接点相当于数据库中的记录，而切点相当于查询条件。切点和连接点不是一对一的关系，一个切点可以匹配多个连接点。在Spring中，切点通过org.springframework.aop.Pointcut接口进行描述，它使用类和方法作为连接点的查询条件，Spring AOP的规则解析引擎负责切点所设定的查询条件，找到对应的连接点。其实确切地说，不能称之为查询连接点，因为连接点是方法执行前、执行后等包括方位信息的具体程序执行点，而切点只定位到某个方法上，所以如果希望定位到具体连接点上，还需要提供方位信息。

        增强是织入到目标类连接点上的一段程序代码，在Spring中，增强除用于描述一段程序代码外，还拥有另一个和连接点相关的信息，这便是执行点的方位。结合执行点方位信息和切点信息，我们就可以找到特定的连接点。

        增强逻辑的织入目标类。如果没有AOP，目标业务类需要自己实现所有逻辑，而在AOP的帮助下，目标业务类只实现那些非横切逻辑的程序逻辑，而性能监视和事务管理等这些横切逻辑则可以使用AOP动态织入到特定的连接点上。

        引介是一种特殊的增强，它为类添加一些属性和方法。这样，即使一个业务类原本没有实现某个接口，通过AOP的引介功能，我们可以动态地为该业务类添加接口的实现逻辑，让业务类成为这个接口的实现类。

        织入是将增强添加对目标类具体连接点上的过程。AOP像一台织布机，将目标类、增强或引介通过AOP这台织布机天衣无缝地编织到一起。根据不同的实现技术，AOP有三种织入的方式：

        a、编译期织入，这要求使用特殊的Java编译器。

        b、类装载期织入，这要求使用特殊的类装载器。

        c、动态代理织入，在运行期为目标类添加增强生成子类的方式。

        Spring采用动态代理织入，而AspectJ采用编译期织入和类装载期织入。

        一个类被AOP织入增强后，就产出了一个结果类，它是融合了原类和增强逻辑的代理类。根据不同的代理方式，代理类既可能是和原类具有相同接口的类，也可能就是原类的子类，所以我们可以采用调用原类相同的方式调用代理类。

        切面由切点和增强（引介）组成，它既包括了横切逻辑的定义，也包括了连接点的定义，Spring AOP就是负责实施切面的框架，它将切面所定义的横切逻辑织入到切面所指定的连接点中。

        advisor： pointCut advice

        一类功能的增强

        around方法里面代码切面

        事务切面

        缓存切面

        日志切面

        事务（Transaction），一般是指要做的或所做的事情。在计算机术语中是指访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。是数据库操作的最小工作单元，是作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作；这些操作作为一个整体一起向系统提交，要么都执行、要么都不执行；事务是一组不可再分割的操作集合（工作逻辑单元）。

        大致流程形如

        数据库事务拥有几大特性：

        事务的四大特性：

        事务是数据库的逻辑工作单位，事务中包含的各操作要么都做，要么都不做

        事 务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。因此当数据库只包含成功事务提交的结果时，就说数据库处于一致性状态。如果数据库系统 运行中发生故障，有些事务尚未完成就被迫中断，这些未完成事务对数据库所做的修改有一部分已写入物理数据库，这时数据库就处于一种不正确的状态，或者说是 不一致的状态。

        一个事务的执行不能其它事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对其它并发事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。

        也称永久性，指一个事务一旦提交，它对数据库中的数据的改变就应该是永久性的。接下来的其它操作或故障不应该对其执行结果有任何影响。

        个人理解，事务在Spring中是借助AOP技术来实现的，可以作为AOP中的一个事务切面。spring源码对事务的处理逻辑，自己研究吧！

        ORM框架中以Mybatis为例，事务处理就是用到了一个类Transaction，部分源码如下

        可以看出Transaction管理的就是一个connection，而connection我们很清楚是与用户会话挂钩的。

        那么关系就是Transaction 管理Connection ，而connection与 用户session一对一存在。

        在springBoot中，只需要加入POM就可以了，配合注解使用即可。

        接下来就是事务的控制了。

        首先事务有几大传播属性：

        其中最常见的，用得最多就 PROPAGATION_REQUIRED、PROPAGATION_REQUIRES_NEW、 PROPAGATION_NESTED 这三种。事务的传播属性是 spring 特有的，是 spring 用来控制方法事务的一种手段，说直白点就是用来控制方法是否使用同一事务的一种属性，以及按照什么规则回滚的一种手段。

        下面用代码演示这三种属性的机制：

        事务的默认属性就是required，通过Transactional.java中的Propagation propagation() default Propagation.REQUIRED; 可以看出。

        这种情况就是事务1，事务2 都加入到了事务0中。不管是1，2哪个事务抛出异常，事务0都会回滚。数据添加会失败。

        这种情况就是：

        事务0（required） {

        ​ 事务1 （REQUIRES_NEW）

        ​ 事务2

        }

        此时。

        情况a：

        1、如果只是事务2出现了异常，那么事务1会提交，事务2加入到事务0中会回滚。

        2、如果只是事务1出现了异常，那么事务1会回滚，向上层事务0抛异常，事务2会加入到事务0中，这时都会回滚。

        情况b：

        如果事务1，事务2都是REQUIRES_NEW传播属性。那么结果就是：

        1、如果事务1，抛出了异常，那么事务2是不会执行的，那么事务0必然回滚。

        2、如果事务2，抛出异常，那么事务1会提交，表中会有数据。事务2有异常回滚并抛出，事务0回滚。

        NESTED属性其实就是创建了回滚点，有异常时，会回滚到指定的回滚点。

        在这通过代码测试，出现一种情况是，无论事务1，事务2哪个有异常，数据都不会插入成功，原因是，不论是事务1还是事务2都会向事务0抛出异常，事务0捕获到异常后，执行rollback()方法，这就操作成了，事务的全部回滚。

        如果想要事务1和事务2 想要根据自己的回滚点回滚，那么事务0必须自己处理异常，不让spring捕获到这个异常，那么就满足了。把代码改成这种：

        Jack大佬提供了，伪代码分析法。

        按照Spring源码的事务处理逻辑，伪代码大致为：

wr指标源码

       在股市中，相信大部分股民都知道wr指标被称为天衣无缝，主要是根据WR指标延伸出来的。今天我们先来了解一下wr指标源码，python源码分开以下介绍的是通达信公式源码，散户赶紧来学习，顺便了解一下“WR指标”的相关知识。

       WR1：*（HHV（HIGH，N）-CLOSE）/（HHV（HIGH，N）-LLV（LOW，N））；

       WR2：*（HHV（HIGH，N1）-CLOSE）/（HHV（HIGH，ddos源码 博客N1）-LLV（LOW，N1））；

       WR3：*（HHV（HIGH，N2）-CLOSE）/（HHV（HIGH，N2）-LLV（LOW，N2））；

       威廉指标是由Larry Williams于年首创的，WMS表示的是市场处于超买还是超卖状态。股票投资分析方法主要有如下两种：基本分析、技术分析。艿芋源码在实际应用中，它们既相互联系，又有重要区别。

       在公式设计上和随机指标的原理比较相似。两者都是从研究股价波幅出发，通过分析一段时间内股票走势的最高价、最低价和收盘价这三者的关系，来反映市场买卖气势的强弱，借以考察阶段性市场气氛、判断价格与理性投资价值标准相背离的程度。

       和股市其它技术分析指标一样，威廉指标可以运用于行情的各个周期的研究判断，大体而言，威廉指标可分为5分钟、分钟、分钟、分钟、日、周、月、年等各种周期。

       虽然各周期的WR指标的研判有所区别，但基本原理相差不多。如日WR指标是表示当天的收盘价在过去的一段日子里的全部价格范围内所处的相对位置，把这些日子里的最高价减去当日收市价，再将其差价除以这段日子的全部价格范围就得出当日的威廉指标。

       WR指标在计算时首先要决定计算参数，此数可以采取一个买卖周期的半数。WR指标的计算主要是利用分析周期内的最高价、最低价及周期结束的收盘价等三者之间的关系展开的。