无法在FaunaDB中与特定用户登录

Question

它以前总是起作用，但现在已经不起作用了。

我有一个速率限制逻辑，但是即使我清除了所有的速率限制数据，它仍然会发生。只对特定的用户。

为了测试目的，我在FaunaDB上创建了另一个帐户和一个新的数据库。如果我将旧的数据库数据还原到那个新的数据库中，一切都会正常工作的！

因此，我在旧的FaunaDB帐户上重新创建了整个数据库，问题依然存在。

有人也经历过类似的事情吗？缓存中有任何信息吗？

Login(Match(Index("accounts_by_email"), "email@email.com"), {
  password: "secret",
})

/* returns
Error: [
  {
    "position": [],
    "code": "authentication failed",
    "description": "The document was not found or provided password was incorrect."
  }
]
*/

密码没有不正确。它可以在恢复数据的另一个FaunaDB帐户上工作。

./fdm -source path=backup -dest key={admin_key}

Answer 1

是的，那只是暂时的问题。在我自己的Fwitter例子中，我在某一时刻很好地体验了它。我们的唯一性检测不能很好地处理在一个复杂的FQL流中创建/更新/删除事物的代码，代码正在这样做:)。我开了票，应该在这段时间内修好。

很高兴知道那里的速率限制有点小，我尝试了一些事件。它也可以写得简单得多，我想我有点太深了，而且公平。我那时刚加入FaunaDB。我正在开发一个框架应用程序，它将包含更简单的版本。同时，下面是代码：

简化速率限制

import { rateLimiting } from '../../fauna-queries/helpers/errors'
import faunadb from 'faunadb'
/*
 * Ideally we limit the amount of calls that come to Login.
 */
const q = faunadb.query
const {
  If,
  Epoch,
  Match,
  Index,
  Collection,
  Let,
  Var,
  Paginate,
  Select,
  TimeDiff,
  Or,
  GTE,
  Abort,
  Create,
  IsEmpty,
  Count,
  LT,
  Do,
  Now,
  Subtract
} = q

function AddRateLimiting(action, FqlQueryToExecute, Identifier, calls, perMilliseconds) {
  const ExecuteAndCreateLog = Do(
    Create(Collection('logs'), {
      data: {
        action: action,
        identity: Identifier
      }
    }),
    FqlQueryToExecute
  )

  return Let(
    {
      logsPage: Paginate(Match(Index('logs_by_action_and_identity_ordered_by_ts'), action, Identifier), {
        size: calls
      })
    },
    If(
      Or(IsEmpty(Var('logsPage')), LT(Count(Select(['data'], Var('logsPage'))), calls)),
      // If no logs exist yet, create one.
      ExecuteAndCreateLog,
      Let(
        {
          // the page looks like { data: [timestamp1, timestamp2,...]},
          // we will retrieve the last timestamp of that page. If the pagesize would be 3, it would be the oldest of these 3 events.
          // since the index is ordered from new to old.
          timestamp: Select(['data', Subtract(calls, 1)], Var('logsPage')),
          // transform the Fauna timestamp to a Time object
          time: Epoch(Var('timestamp'), 'microseconds'),
          // How long ago was that event in ms
          ageInMs: TimeDiff(Var('time'), Now(), 'milliseconds')
        },
        If(
          GTE(Var('ageInMs'), perMilliseconds),
          // Then great we execute
          ExecuteAndCreateLog,
          // Else.. Abort! Rate-limiting in action
          Abort(rateLimiting)
        )
      )
    )
  )
}

阻塞一个又一个错误登录，我也分离了三个错误登录，因为我有点滥用的速率限制系统。当然，在这段代码中有一些未定义，它只是想让您了解它是如何查找更多信息的，请密切关注骨架+博客的出现。

  // Let's wrap some other functionality around the login.
  const BlockThreeFaultyLogins = Do(
    If(
      GTE(Count(Match(Index('logs_by_action_and_identity'), 'faulty_login', email)), MAX_LOGIN_ATTEMPTS),
      // Abort if exceeded
      Abort(tooManyFaultyLogins),
      // Else, just continue as usual!
      Let(
        {
          login: LoginFQL
        },
        Do(
          If(
            Equals(false, Var('login')),
            // if the login is faulty, we'll add a log entry
            Create(Collection('logs'), {
              data: {
                action: 'faulty_login',
                identity: email
              }
            }),
            // Else, we will clean up the faulty_login logs
            q.Map(
              Paginate(Match(Index('logs_by_action_and_identity'), 'faulty_login', email)),
              Lambda(['logRef'], Delete(Var('logRef')))
            )
          ),
          Var('login')
        )
      )
    )
  )