数据库事务、Redis缓存

1. 项目的架构（业务架构、技术架构、物理架构）

单机架构 ---> 多机架构 ---> 读写分离 ---> 集群架构

垂直扩展和水平扩展

2. Django工作流 / M（数据持久化）-V（页面/报表/图表）-C（接纳请求/操作模型/生成视图）

3. Django模型操作 - ORM - 正向反向工程
   Model - save() / delete()
   Model.objects - get() / filter() / all()

ForeignKey - related_name='+'

Dept.objects.get(no=20).emp_set.all() - 不推荐
Emp.objects.filter(dept__no=20) - 推荐

only() / defer() - 指定查询哪些属性（SQL投影）
解决1+N查询问题（多个select变成一个select）
select_related() - 多对一关系 / 一对一关系
prefetch_related() - 多对多关系

params = []
params.append(Q(price__gte=2000))
params.append(Q(price__lte=3000))
params.append(Q(type=3))

House.objects.filter(*params)

什么时候需要事务环境 - 一个用户请求涉及到多个持久化操作
而且这些操作不可分割 这时候就需要事务环境的支持

当有并发事务访问数据库的数据时就有可能产生5类问题：

1. 第1类丢失更新
2. 第2类丢失更新
3. 脏读（读脏数据） - read committed 可以避免脏读 - Oracle
4. 可不重复读 - repeatable read 可以避免不可重复读 - MySQL
5. 幻读 - serializable

事务隔离级别越高数据越安全但是并发性也越低（性能越差）

数据库底层可以通过锁来保护数据避免并发访问数据的问题
但是如果在写SQL时直接使用锁操作会非常麻烦（行级锁、表级锁、共享锁、排他锁），所以可以根据业务的需求设置适当的事务隔离级别让数据库自动选择加锁的方式

MySQL查看事务隔离级别：

select @@tx_isolation;

MySQL修改当前会话的事务隔离级别：

set session transaction isolation level read committed;

MySQL修改全局的事务隔离级别：

set global transaction isolation level read committed;

read uncommitted - 读未提交
read committed - 读提交
repeatable read - 可重复读
serializable - 串行化

日志 - 系统内日志 / 运行日志（Nginx，uWSGI）

给视图函数添加事务环境的两种方式：

1. @transaction.atomic()

2. with transaction.atomic():
   pass

自己处理不了的业务 - 外包出去 / 通过其他平台完成 - 业务下沉

1. 调用数据接口(http/https) - urllib / requests / responses
2. 集成SDK - pip install 三方库 - 对象方法、函数

短信平台 - SendCloud / luosimao / 又拍云 / 云片 / 互亿无线 / 阿里云（？）/

中间件的写法 - 3种

静态资源存储 - 云存储（视频编解码/图片水印/缩略图/CDN） - 七牛 / LeanCloud / Bmob / OSS

缓存配置 - Redis - django-redis

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django_redis.cache.RedisCache',
        'LOCATION': [],
        'KEY_PREFIX': '...',
        'OPTIONS': {},
    }
}

在Django项目中使用缓存

1. 存储用户会话 - session
2. 缓存页面
3. 缓存热点数据
4. 缓存手机验证码
5. 缓存查询结果
6. 点赞 / 排行榜 / 秒杀

cache.set() / cache.get()
caches['code'].set() / get()

django-redis:
get_redis_connection() --> StrictRedis（Redis客户端对象）

client = get_redis_connection()
client.hvals('...')