loopback 05

数据并发处理

ACID性质

原子性（Atomicity）: 要么全部被执行，要么都不执行;
一致性（Consistency）: 满足完整性约束;
隔离性（Isolation）: 不应影响其他事务的执行;
持久性（Durability : 永久保存在数据库中;

隔离级别

未提交读(Read uncommitted): 允许脏读，可以看到其他事务尚未提交的修改;
提交读(Read committed): 写锁一直保持到事务结束，读锁在SELECT操作完成后马上释放，不要求范围锁;
可重复读(Repeatable reads) : 读锁和写锁一直保持到事务结束，不要求范围锁;
可序列化(Serializable): 读锁和写锁保持直到事务结束后才能释放，查询中使用“WHERE”子句来获得一个范围锁；
较高的隔离级别能更好地保证数据一致性，但反过来会影响程序的并发性能;

读现象

脏读: 当一个事务允许读取另外一个事务修改但未提交的数据;
不可重复读: 一行数据获取两遍得到不同的结果(发生在SELECT 操作没有获得读锁或者SELECT执行完后马上释放了读锁)
幻读: 两个完全相同的查询语句执行得到不同的结果集(没有获取范围锁的情况下执行SELECT ... WHERE操作可能会发生);

隔离级别vs读现象

隔离级别	脏读	不可重复读	幻读
未提交读	可能发生	可能发生	可能发生
提交读		可能发生	可能发生
可重复读			可能发生
可序列化

隔离级别vs 锁持续时间

s: 锁持续到当前语句执行完毕
c: 锁会持续到事务提交

隔离级别	写操作	读操作	范围操作
未提交读	s	s	s
提交读	c	s	s
可重复读	c	c	s
可序列化	c	c	c

数据库默认隔离级别

MySQL: Repeatable read；
PG : Read committed;
- 官文
- 例子

loopback事务分离处理

transaction

一个例子

let currnetTx = null;

return Vote.count({
      userId,
      title: 'voteA:最美coser',
      created_at: {
        between: [`2015-12-${now.getDate()}`, `2015-12-${now.getDate() + 1}`]
      }
    }).then(count=> {
      if(count > 0) {
        return res.send({code:2, msg: 'voted before'});
      }

      return Vote.beginTransaction({
        isolateionLevel: Vote.Transaction.REPEATABLE_READ,
        tiemout: 30000
      }).then(tx=> {
        currentTx = tx
        if(userId === staticId) return;
        return Vote.create({userId, itemId: instanceId, title: 'voteA:最美coser'}, {transaction: currentTx});
      }).then(()=>{
        return VoteA.findOne({where: {itemId: instanceId}}, {transaction: currentTx})
      }).then(voteA=> {
        return voteA.updateAttributes({count: ++voteA.count}, {transaction: currentTx})
      }).then(()=> {
        if(currentTx) currentTx.commit();
        console.log(`最美coser: userId-${userId} vote itemId-${instanceId}`);
        return res.send({code: 1, msg: 'success!'});
      })
    }).catch(err=> {
      if(currentTx) currentTx.rollback();
      console.log(err);
      return res.status(500).end();
    })

loopback类型

loopback中获取的时间类型就为Date对象;
loopback中使用查询涉及到时间时使用UTC时间;

loopback一个插入数据脚本例子

//seedDate

export const figureCategories = {
  pvc: {name: '静态PVC'},
  GK: {name: 'GK'},
  figma: {name: 'figma'},
  pf: {name: 'PF'},
  human: {name: '人形'}
}

export const brandData = {
  pvc: [
    {name: 'Bandai/万代'},
    {name: 'Goodsmile'},
    {name: 'MegaHouse'}
  ],
  GK: [
    {name: 'Bandai/万代'},
    {name: 'Goodsmile'},
    {name: 'MegaHouse'}
  ],
  figma: [
    {name: 'Bandai/万代'},
    {name: 'Goodsmile'},
    {name: 'MegaHouse'}
  ],
  pf: [
    {name: 'Bandai/万代'},
    {name: 'Goodsmile'},
    {name: 'MegaHouse'}
  ],
  human: [
    {name: 'Bandai/万代'},
    {name: 'Goodsmile'},
    {name: 'MegaHouse'}
  ]
}

//seed

import Promise from 'bluebird';
import {figureCategories, brandData} from './seedData-01.js';

export default function(app, done) {
  const FigureCategory = app.models.figureCategory;
  const FigureBrand = app.models.figureBrand;

  function initSeedData(category, brands) {
    return FigureCategory.findOrCreate({
      where: {name: category.name}
    }, category).then(category=>{
      return Promise.resolve(brands).map(brand=>{
        return FigureBrand.findOrCreate({
          where: {name: brand.name}
        }, brand).then(brand=>{
          return category[0].brands.add(brand[0]).catch(console.log);
        })
      }, {concurrency: 1});
    }).catch(console.log);
  }

  Promise.resolve(Object.keys(figureCategories)).map(key=>{
    return initSeedData(figureCategories[key], brandData[key])
  }, {concurrency: 1}).then(()=>{
    done();
  }).catch(done);
}

`数据库层面的匹配`

scope设置在json文件

{
  "scope": {
    "limit": 10,
    "where": {
      "status": "online"
    }
  }
}