更新操作

基于左右值算法结构而言，查询是比较高效的，但是更新是比较低效的。任何树的添加、删除、移动节点，均需要更新相关联的节点的左右值。

更新树本质上就是需要更新数据库中的相关节点记录，这个过程可能会涉及到多次的数据库操作，比如我们要删除一个节点,则需要以下的数据库操作：

sql

DELETE FROM tree WHERE leftValue>=2 AND rightValue<=13
UPDATE tree SET leftValue = leftValue - (13 - 2 + 1) WHERE leftValue>2
UPDATE tree SET rightValue = rightValue - (13 - 2 + 1)  WHERE rightValue>13

此操作可能影响更新数据库表的1-N行记录，如果在删除节点的过程中，有其他的操作也在进行，可能会导致数据并发冲突问题。

为了避免数据并发冲突问题，我们可以通过事务来保证操作的原子性，并且确保所有更新操作不能并发执行，因此：

必须在一个数据库事务执行更新操作
更新锁必须是表级排他锁

在API层面，我们提供了一个write方法，用于执行更新操作，所有更新操作都需要放在其内部执行

import { FlexTreeManager } from 'flextree';
const tree = new FlexTreeManager("tree",{...})

await tree.write(async ()=>{
    // 在此执行所有树的更新操作
    tree.deleteNode()
    tree.addNodes()
    tree.moveNode()
})

事务与并发安全

write从多个层面保障树操作的数据安全：

1. 事务化写入

write内部的整个回调会被适配器的transaction方法包裹，同一次write中执行的所有数据库操作（无论调用多少次addNodes/moveNode/deleteNode等）都共享同一个数据库事务——任一步失败都会整体回滚，不会残留半成品树结构。

2. 并发脏读修复

基于左右值算法的树，在写入过程中会短暂地破坏左右值。如果此时存在并发读取（如getAncestors、getChildren），可能会读到错误的中间态。

为此，引入了基于AsyncLocalStorage的写事务上下文隔离与读守卫：

写调用链内的读（即在write回调内部触发的查询）：直接放行，读取的是同一事务内的最新状态；
外部的并发读：会自动等待当前的write事务完成后才执行，从而避免读到中间态。

提示

得益于这一机制，应用层在并发读写时无需额外加锁——同一棵树的并发读不必担心读到写操作的中间结果。当然，并发的write仍然不被允许（会抛出异常），因为基于左右值的树不支持并发写。

更新节点

update方法用来更新树的节点，支持更新一个或多个节点。

async updateNode(node: Partial<TreeNode> | Partial<TreeNode>[]): Promise<TreeNode>

更新操作 ​

事务与并发安全 ​

更新节点 ​

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事务与并发安全

更新节点