自ASP.NET誕生以來，微軟提供了不少控制並發的方法，在了解這些控制並發的方法前，我們先來簡單介紹下並發！
並發：同一時間或者同一時刻多個訪問者同時訪問某一更新操作時，會產生並發！
針對並發的處理，又分為悲觀並發處理和樂觀並發處理
所謂悲觀/樂觀並發處理，可以這樣理解：
悲觀者認為：在程序的運行過程中，並發很容易發生滴，因此，悲觀者提出了他們的處理模式：在我執行一個方法時，不允許其他訪問者介入這個方法。（悲觀者經常認為某件壞事會發生在自己身上）
樂觀者認為：在程序的運行過程中，並發是很少發生滴，因此，樂觀者提出了他們的處理模式：在我執行一個方法時，允許其他訪問者介入這個方法。（樂觀者經常認為某件壞事不會發生在自己身上）
那么在C#語言中，那些屬於悲觀者呢？
在C#中諸如：LOCK、Monitor、Interlocked 等鎖定數據的方式，屬於悲觀並發處理范疇！數據一旦被鎖定，其他訪問者均無權訪問。有興趣的可以參考：鎖、C#中Monitor和Lock以及區別
但是，悲觀者處理並發的模式有一個通病，那就是可能會造成非常低下的執行效率。
在此：舉個簡單例子：
售票系統，小明去買票，要買北京到上海的D110次列車，如果采用悲觀者處理並發的模式，那么售票員會將D110次列車的票鎖定，然后再作出票操作。但是，在D110次列車車票被鎖定期間，售票員去了趟廁所，或者喝了杯咖啡，其他窗口售票員是不能進行售票滴！如果采用這種處理方式的話，中國14億人口都不用出行了，原因是買不到票 ~_~
因此：在處理數據庫並發時，悲觀鎖還是要謹慎使用！具體還要看數據庫並發量大不大，如果比較大，建議使用樂觀者處理模式，如果比較小，可以適當采用悲觀者處理模式！
OK。說了這么多，也就是做個鋪墊，本節內容標題叫數據庫並發的解決方案，我們最終還得返璞歸真，從數據庫並發的解決說起！
那么問題來了？
數據庫並發的處理方式有哪些呢？
其實數據庫的並發處理也是分為樂觀鎖和悲觀鎖，只不過是基於數據庫層面而言的！關於數據庫層面的並發處理大家可參考我的博客：樂觀鎖悲觀鎖應用
悲觀鎖：假定會發生並發沖突，屏蔽一切可能違反數據完整性的操作。[1]
樂觀鎖：假設不會發生並發沖突，只在提交操作時檢查是否違反數據完整性。[1] 樂觀鎖不能解決臟讀的問題。
最常用的處理多用戶並發訪問的方法是加鎖。當一個用戶鎖住數據庫中的某個對象時，其他用戶就不能再訪問該對象。加鎖對並發訪問的影響體現在鎖的粒度上。比如，放在一個表上的鎖限制對整個表的並發訪問；放在數據頁上的鎖限制了對整個數據頁的訪問；放在行上的鎖只限制對該行的並發訪問。可見行鎖粒度最小，並發訪問最好，頁鎖粒度最大，並發訪問性能就會越低。
悲觀鎖：假定會發生並發沖突，屏蔽一切可能違反數據完整性的操作。[1] 悲觀鎖假定其他用戶企圖訪問或者改變你正在訪問、更改的對象的概率是很高的，因此在悲觀鎖的環境中，在你開始改變此對象之前就將該對象鎖住，並且直到你提交了所作的更改之后才釋放鎖。悲觀的缺陷是不論是頁鎖還是行鎖，加鎖的時間可能會很長，這樣可能會長時間的鎖定一個對象，限制其他用戶的訪問，也就是說悲觀鎖的並發訪問性不好。
樂觀鎖：假設不會發生並發沖突，只在提交操作時檢查是否違反數據完整性。[1] 樂觀鎖不能解決臟讀的問題。 樂觀鎖則認為其他用戶企圖改變你正在更改的對象的概率是很小的，因此樂觀鎖直到你准備提交所作的更改時才將對象鎖住，當你讀取以及改變該對象時並不加鎖。可見樂觀鎖加鎖的時間要比悲觀鎖短，樂觀鎖可以用較大的鎖粒度獲得較好的並發訪問性能。但是如果第二個用戶恰好在第一個用戶提交更改之前讀取了該對象，那么當他完成了自己的更改進行提交時，數據庫就會發現該對象已經變化了，這樣，第二個用戶不得不重新讀取該對象並作出更改。這說明在樂觀鎖環境中，會增加並發用戶讀取對象的次數。
本篇的主旨是講解基於C#的數據庫並發解決方案（通用版、EF版），因此我們要從C#方面入手，最好是結合一個小項目
項目已為大家准備好了，如下：
首先我們需要創建一個小型數據庫：
View Code
創建的數據庫很簡單，三張表：商品表，庫存表，日志表
有了數據庫，我們就創建C#項目，本項目采用C# DataBaseFirst 模式，結構如下：
項目很簡單，采用EF DataBaseFirst 模式很好構建。
項目構建好了，下面我們模擬並發的發生？
主要代碼如下（減少庫存、插入日志）：
#region 未做並發處理
/// <summary>
/// 模仿一個減少庫存操作 不加並發控制
/// </summary>
public void SubMitOrder_3()
{
int productId = 1;
using (BingFaTestEntities context = new BingFaTestEntities())
{
var InventoryLogDbSet = context.InventoryLog;
var InventoryDbSet = context.Inventory;//庫存表
using (var Transaction = context.Database.BeginTransaction())
{
//減少庫存操作
var Inventory_Mol = InventoryDbSet.Where(A => A.ProductId == productId).FirstOrDefault();//庫存對象
Inventory_Mol.ProductCount = Inventory_Mol.ProductCount - 1;
int A4 = context.SaveChanges();
//插入日志
InventoryLog LogModel = new InventoryLog()
{
Title = "插入一條數據，用於計算是否發生並發",
};
InventoryLogDbSet.Add(LogModel);
context.SaveChanges();
//1.5 模擬耗時
Thread.Sleep(500); //消耗半秒鍾
Transaction.Commit();
}
}
}
#endregion
此時我們 int productId=1 處加上斷點，並運行程序(打開四個瀏覽器同時執行)，如下：
由上圖可知，四個訪問者同時訪問這個未采用並發控制的方法，得到的結果如下：
結果顯示：日志生成四條數據，而庫存量缺只減少1個。這個結果顯然是不正確的，原因是因為發生了並發，其本質原因是臟讀，誤讀，不可重讀造成的。
那么，問題既然發生了，我們就想辦法法解決，辦法有兩種，分別為：悲觀鎖方法、樂觀鎖方法。
悲觀者方法：
悲觀者方法（加了uodlock鎖，鎖定了更新操作，也就是說，一旦被鎖定，其他訪問者不允許訪問此操作）類似這種方法，可以通過存儲過程實現，在此不作解釋了
樂觀者方法（通用版/存儲過程實現）：
在上述數據庫腳本中，有字段叫做：VersionNum，類型為：TimeStamp。
字段 VersionNum 大家可以理解為版本號，版本號的作用是一旦有訪問者修改數據，版本號的值就會相應發生改變。當然，版本號的同步更改是和數據庫相關的，在SQLserver中會隨着數據的修改同步更新版本號，但是在MySQL里就不會隨着數據的修改而更改。因此，如果你采用的是MYSQL數據庫，就需要寫一個觸發器，如下：
OK，了解了類型為Timestamp的字段，下面我們結合上述的小型數據庫創建一個處理並發的存儲過程，如下
create proc LockProc --樂觀鎖控制並發
(
@ProductId int,
@IsSuccess bit=0 output
)
as
declare @count as int
declare @flag as TimeStamp
declare @rowcount As int
begin tran
select @count=ProductCount,@flag=VersionNum from Inventory where ProductId=@ProductId
update Inventory set ProductCount=@count-1 where VersionNum=@flag and ProductId=@ProductId
insert into InventoryLog values('插入一條數據，用於計算是否發生並發')
set @rowcount=@@ROWCOUNT
if @rowcount>0
set @IsSuccess=1
else
set @IsSuccess=0
commit tran
這個存儲過程很簡單，執行兩個操作：減少庫存和插入一條數據。有一個輸入參數：productId ，一個輸出參數，IsSuccess。如果發生並發，IsSuccess的值為False，如果執行成功，IsSuccess值為True。
在這里，向大家說明一點：程序采用悲觀鎖，是串行的，采用樂觀鎖，是並行的。
也就是說：采用悲觀鎖，一次僅執行一個訪問者的請求，待前一個訪問者訪問完成並釋放鎖時，下一個訪問者會依次進入鎖定的程序並執行，直到所有訪問者執行結束。因此，悲觀鎖嚴格按照次序執行的模式能保證所有訪問者執行成功。
采用樂觀鎖時，訪問者是並行執行的，大家同時訪問一個方法，只不過同一時刻只會有一個訪問者操作成功，其他訪問者執行失敗。那么，針對這些執行失敗的訪問者怎么處理呢？直接返回失敗信息是不合理的，用戶體驗不好，因此，需要定制一個規則，讓執行失敗的訪問者重新執行之前的請求即可。
時間有限，就不多寫了...因為並發的控制是在數據庫端存儲過程，所以，C#代碼也很簡單。如下：
#region 通用並發處理模式 存儲過程實現
/// <summary>
/// 存儲過程實現
/// </summary>
public void SubMitOrder_2()
{
int productId = 1;
bool bol = LockForPorcduce(productId);
//1.5 模擬耗時
Thread.Sleep(500); //消耗半秒鍾
int retry = 10;
while (!bol && retry > 0)
{
retry--;
LockForPorcduce(productId);
}
}
private bool LockForPorcduce(int ProductId)
{
using (BingFaTestEntities context = new BingFaTestEntities())
{
SqlParameter[] parameters = {
new SqlParameter("@ProductId", SqlDbType.Int),
new SqlParameter("@IsSuccess", SqlDbType.Bit)
};
parameters[0].Value = ProductId;
parameters[1].Direction = ParameterDirection.Output;
var data = context.Database.ExecuteSqlCommand("exec LockProc @ProductId,@IsSuccess output", parameters);
string n2 = parameters[1].Value.ToString();
if (n2 == "True")
{
return true;
}
else
{
return false;
}
}
}
#endregion
在此，需要說明如下：
當IsSuccess的值為False時，應該重復執行該方法，我定的規則是重復請求十次，這樣就很好的解決了直接反饋給用戶失敗的消息。提高了用戶體驗。
下面着重說下EF框架如何避免數據庫並發，在講解之前，先允許我引用下別人博客中的幾段話：
在軟件開發過程中，並發控制是確保及時糾正由並發操作導致的錯誤的一種機制。從 ADO.NET 到 LINQ to SQL 再到如今的 ADO.NET Entity Framework，.NET 都為並發控制提供好良好的支持方案。
相對於數據庫中的並發處理方式，Entity Framework 中的並發處理方式實現了不少的簡化。
在System.Data.Metadata.Edm 命名空間中，存在ConcurencyMode 枚舉，用於指定概念模型中的屬性的並發選項。
ConcurencyMode 有兩個成員:
| 成員名稱 | 說明 |
| None | 在寫入時從不驗證此屬性。 這是默認的並發模式。 |
| Fixed | 在寫入時始終驗證此屬性。 |
當模型屬性為默認值 None 時，系統不會對此模型屬性進行檢測，當同一個時間對此屬性進行修改時，系統會以數據合並方式處理輸入的屬性值。
當模型屬性為Fixed 時，系統會對此模型屬性進行檢測，當同一個時間對屬性進行修改時，系統就會激發OptimisticConcurrencyException 異常。
開發人員可以為對象的每個屬性定義不同的 ConcurencyMode 選項，選項可以在*.Edmx找看到：
Edmx文件用記事本打開如下：
View Code
其實，在EF DataBaseFirst中，我們只需設置下類型為 TimeStamp 版本號的屬性即可，如下：
設置好了版本號屬性后，你就可以進行並發測試了，當系統發生並發時，程序會拋出異常，而我們要做的就是要捕獲這個異常，而后就是按照自己的規則，重復執行請求的方法，直至返回成功為止。
那么如何捕獲並發異常呢？
在C#代碼中需要使用異常類：DbUpdateConcurrencyException 來捕獲，EF中具體用法如下：
public class SaveChangesForBF : BingFaTestEntities
{
public override int SaveChanges()
{
try
{
return base.SaveChanges();
}
catch (DbUpdateConcurrencyException ex)//（OptimisticConcurrencyException）
{
//並發保存錯誤
return -1;
}
}
}
設置好屬性后，EF會幫我們自動檢測並發並拋出異常，我們用上述方法捕獲異常后，就可以執行我們重復執行的規則了，具體代碼如下：
View Code
至此，C#並發處理就講解完了，是不是很簡單呢？
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