内容简介:本周又发布了一个修复版本 修复了Saga事物嵌套回滚的Bug 修复注解实现TargetAdditional在翻页查询中不起作用的Bug 感谢网友使用BeetlSQL的高阶功能并给予详细反馈 Saga事务例子 SagaContext sagaContext = Saga...
本周又发布了一个修复版本
- 修复了Saga事物嵌套回滚的Bug
- 修复注解实现TargetAdditional在翻页查询中不起作用的Bug
感谢网友使用BeetlSQL的高阶功能并给予详细反馈
SagaContext sagaContext = SagaContext.sagaContextFactory.current();
try {
sagaContext.start(gid);
//模拟调用俩个微服务,订单和用户
rest.postForEntity(orderAddUrl, null,String.class, paras);
rest.postForEntity(userBalanceUpdateUrl, null,String.class, paras);
if (1 == 1) {
throw new RuntimeException("模拟失败,查询saga-server 看效果");
}
sagaContext.commit();
} catch (Exception e) {
log.info("error " + e.getMessage(),e);
log.info("start rollback " + e.getMessage());
sagaContext.rollback();
return e.getMessage();
}
TargetAdditional 在多租户使用例子,添加租户路由信息
SchemaTenantUser user = sqlManager.unique(SchemaTenantUser.class,1);
String sql = "select * from ${schema}.sys_user ";
List<SchemaTenantUser> list = sqlManager.execute(sql,SchemaTenantUser.class,new HashMap());
System.out.println(list.get(0));
模型定义
@Data
@Table(name="${schema}.sys_user")
@SchemaTenant
public static class SchemaTenantUser{
@Auto
private Integer id;
@Column("name")
private String name;
}
/**
* 每个租户一个库
*/
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(value = {ElementType.TYPE})
@Builder(SchemaTenantContext.class) //注解实现类
public @interface SchemaTenant {
}
public class SchemaTenantContext implements TargetAdditional { public static ThreadLocal<String> tenantSchemaLocals = new ThreadLocal<>(); @Override public Map<String, Object> getAdditional(ExecuteContext ctx, Annotation an) { String schema = tenantSchemaLocals.get(); if(schema==null){ throw new IllegalStateException("缺少租户信息"); } Map map = new HashMap(); map.put("schema",schema); return map; } }
Maven
<dependency>
<groupId>com.ibeetl</groupId>
<artifactId>beetlsql</artifactId>
<version>3.3.13-RELEASE</version>
</dependency>
BeetlSQL 研发自2015年,目标是提供开发高效,维护高效,运行高效的数据库访问框架,它适用范围广,性能高,维护性好,写起数据库访问代码特别顺滑。目前支持的数据库如下
- 传统数据库:MySQL,MariaDB,Oralce,Postgres,DB2,SQL Server,H2,SQLite,Derby,神通,达梦,华为高斯,人大金仓,PolarDB 等
- 大数据:HBase,ClickHouse,Cassandar,Hive
- 物联网时序数据库:Machbase,TD-Engine,IotDB
- SQL查询引擎:Drill,Presto,Druid
- 内存数据库:ignite,CouchBase
BeetlSQL也支持IDEA插件,提供向导和自动提示

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:- 扒网站工具 v2.0 发布,发布模版计算工具等
- 数据生成工具 ZenData 发布 1.6 版本,內置 Web 版数据设计工具
- SteamTools 2.4.1 发布,包含多种 Steam 工具功能的工具箱
- 数据生成工具 ZenData 发布 1.7 版本,全新设计工具带来更佳体验
- Doxygen 3 发布,文档生成工具
- 百度云盘小工具 1.6 发布
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
The Black Box Society
Frank Pasquale / Harvard University Press / 2015-1-5 / USD 35.00
Every day, corporations are connecting the dots about our personal behavior—silently scrutinizing clues left behind by our work habits and Internet use. The data compiled and portraits created are inc......一起来看看 《The Black Box Society》 这本书的介绍吧!
