这期内容当中小编将会给大家带来有关C# 中怎么解决数据库并发，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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数据库并发的处理方式有哪些呢？

其实数据库的并发处理也是分为乐观锁和悲观锁，只不过是基于数据库层面而言的！关于数据库层面的并发处理大家可参考我的博客：乐观锁悲观锁应用

悲观锁：假定会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作。[1]

乐观锁：假设不会发生并发冲突，只在提交操作时检查是否违反数据完整性。[1] 乐观锁不能解决脏读的问题。

 最常用的处理多用户并发访问的方法是加锁。当一个用户锁住数据库中的某个对象时，其他用户就不能再访问该对象。加锁对并发访问的影响体现在锁的粒度上。比如，放在一个表上的锁限制对整个表的并发访问；放在数据页上的锁限制了对整个数据页的访问；放在行上的锁只限制对该行的并发访问。可见行锁粒度最小，并发访问最好，页锁粒度最大，并发访问性能就会越低。

悲观锁：假定会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作。[1] 悲观锁假定其他用户企图访问或者改变你正在访问、更改的对象的概率是很高的，因此在悲观锁的环境中，在你开始改变此对象之前就将该对象锁住，并且直到你提交了所作的更改之后才释放锁。悲观的缺陷是不论是页锁还是行锁，加锁的时间可能会很长，这样可能会长时间的锁定一个对象，限制其他用户的访问，也就是说悲观锁的并发访问性不好。

乐观锁：假设不会发生并发冲突，只在提交操作时检查是否违反数据完整性。[1] 乐观锁不能解决脏读的问题。 乐观锁则认为其他用户企图改变你正在更改的对象的概率是很小的，因此乐观锁直到你准备提交所作的更改时才将对象锁住，当你读取以及改变该对象时并不加锁。可见乐观锁加锁的时间要比悲观锁短，乐观锁可以用较大的锁粒度获得较好的并发访问性能。但是如果第二个用户恰好在第一个用户提交更改之前读取了该对象，那么当他完成了自己的更改进行提交时，数据库就会发现该对象已经变化了，这样，第二个用户不得不重新读取该对象并作出更改。这说明在乐观锁环境中，会增加并发用户读取对象的次数。

本篇的主旨是讲解基于C#的数据库并发解决方案（通用版、EF版），因此我们要从C#方面入手，最好是结合一个小项目

项目已为大家准备好了，如下：

首先我们需要创建一个小型数据库：

create database  BingFaTest
go
use BingFaTest
go 
create table Product--商品表
(
ProductId int identity(1,1) primary key,--商品ID 主键
ProductName nvarchar(50),--商品名称
ProductPrice money,--单价
ProductUnit nvarchar(10) default('元/斤'),
AddTime datetime default(getdate())--添加时间

)


create table Inventory--库存表
(
InventoryId int identity(1,1) primary key,
ProductId int FOREIGN KEY REFERENCES Product(ProductId), --外键
ProductCount int,--库存数量
VersionNum TimeStamp not null,
InventoryTime datetime default(getdate()),--时间
)

create table InventoryLog
(
Id int identity(1,1) primary key,
Title nvarchar(50),
)


--测试数据：
insert into Product values('苹果',1,'元/斤',GETDATE())


insert into Inventory(ProductId,ProductCount,InventoryTime) values(1,100,GETDATE())

创建的数据库很简单，三张表：商品表，库存表，日志表

有了数据库，我们就创建C#项目，本项目采用C# DataBaseFirst 模式，结构如下：

#region 未做并发处理
        /// 

        /// 模仿一个减少库存操作  不加并发控制
        /// 
        public void SubMitOrder_3()
        {
            int productId = 1;

            using (BingFaTestEntities context = new BingFaTestEntities())
            {
                var InventoryLogDbSet = context.InventoryLog;
                var InventoryDbSet = context.Inventory;//库存表

                using (var Transaction = context.Database.BeginTransaction())
                {
                    //减少库存操作
                    var Inventory_Mol = InventoryDbSet.Where(A => A.ProductId == productId).FirstOrDefault();//库存对象
                    Inventory_Mol.ProductCount = Inventory_Mol.ProductCount - 1;
                    int A4 = context.SaveChanges();
                    //插入日志
                    InventoryLog LogModel = new InventoryLog()
                    {
                        Title = "插入一条数据，用于计算是否发生并发",

                    };
                    InventoryLogDbSet.Add(LogModel);
                    context.SaveChanges();
                    //1.5  模拟耗时
                    Thread.Sleep(500); //消耗半秒钟
                    Transaction.Commit();
                }

            }
        }
        #endregion

由上图可知，四个访问者同时访问这个未采用并发控制的方法，得到的结果如下：

乐观者方法（通用版/存储过程实现）：

在上述数据库脚本中，有字段叫做：VersionNum，类型为：TimeStamp。

字段 VersionNum 大家可以理解为版本号，版本号的作用是一旦有访问者修改数据，版本号的值就会相应发生改变。当然，版本号的同步更改是和数据库相关的，在SQLserver中会随着数据的修改同步更新版本号，但是在MySQL里就不会随着数据的修改而更改。因此，如果你采用的是MYSQL数据库，就需要写一个触发器，如下：

OK，了解了类型为Timestamp的字段，下面我们结合上述的小型数据库创建一个处理并发的存储过程，如下

create proc LockProc --乐观锁控制并发
(
@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('插入一条数据，用于计算是否发生并发')
set @rowcount=@@ROWCOUNT
if @rowcount>0
set @IsSuccess=1
else
set @IsSuccess=0
commit tran

 这个存储过程很简单，执行两个操作：减少库存和插入一条数据。有一个输入参数：productId ，一个输出参数，IsSuccess。如果发生并发，IsSuccess的值为False，如果执行成功，IsSuccess值为True。

在这里，向大家说明一点：程序采用悲观锁，是串行的，采用乐观锁，是并行的。

也就是说：采用悲观锁，一次仅执行一个访问者的请求，待前一个访问者访问完成并释放锁时，下一个访问者会依次进入锁定的程序并执行，直到所有访问者执行结束。因此，悲观锁严格按照次序执行的模式能保证所有访问者执行成功。

采用乐观锁时，访问者是并行执行的，大家同时访问一个方法，只不过同一时刻只会有一个访问者操作成功，其他访问者执行失败。那么，针对这些执行失败的访问者怎么处理呢？直接返回失败信息是不合理的，用户体验不好，因此，需要定制一个规则，让执行失败的访问者重新执行之前的请求即可。

 时间有限，就不多写了...因为并发的控制是在数据库端存储过程，所以，C#代码也很简单。如下：

#region 通用并发处理模式 存储过程实现
        /// 

        /// 存储过程实现
        /// 
        public void SubMitOrder_2()
        {
            int productId = 1;
            bool bol = LockForPorcduce(productId);
            //1.5  模拟耗时
            Thread.Sleep(500); //消耗半秒钟
            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

Edmx文件用记事本打开如下：

设置好了版本号属性后，你就可以进行并发测试了，当系统发生并发时，程序会抛出异常，而我们要做的就是要捕获这个异常，而后就是按照自己的规则，重复执行请求的方法，直至返回成功为止。

那么如何捕获并发异常呢？

在C#代码中需要使用异常类：DbUpdateConcurrencyException 来捕获，EF中具体用法如下：

public class SaveChangesForBF : BingFaTestEntities
    {
        public override int SaveChanges()
        {
            try
            {
                return base.SaveChanges();
            }
            catch (DbUpdateConcurrencyException ex)//（OptimisticConcurrencyException）
            {
                //并发保存错误
                return -1;
            }
        }
    }

设置好属性后，EF会帮我们自动检测并发并抛出异常，我们用上述方法捕获异常后，就可以执行我们重复执行的规则了，具体代码如下：

#region EF专属并发处理模式
        /// 

        /// 存储过程实现
        /// 
        public void SubMitOrder()
        {
            int C = LockForEF();
            //1.5  模拟耗时
            Thread.Sleep(500); //消耗半秒钟
            int retry = 10;
            while (C<0 && retry > 0)
            {
                retry--;
                C= LockForEF();
            }
        }
        /// 

        /// 模仿一个减少库存操作  EF专属并发处理模式
        /// 
        public int LockForEF()
        {
            int productId = 1;
            int C = 0;
            using (SaveChangesForBF context = new SaveChangesForBF())
            {
                var InventoryLogDbSet = context.InventoryLog;
                var InventoryDbSet = context.Inventory;//库存表

                using (var Transaction = context.Database.BeginTransaction())
                {
                    //减少库存操作
                    var Inventory_Mol = InventoryDbSet.Where(A => A.ProductId == productId).FirstOrDefault();//库存对象
                    Inventory_Mol.ProductCount = Inventory_Mol.ProductCount - 1;
                    C = context.SaveChanges();
                    //插入日志
                    InventoryLog LogModel = new InventoryLog()
                    {
                        Title = "插入一条数据，用于计算是否发生并发",
                        
                    };
                    InventoryLogDbSet.Add(LogModel);
                    context.SaveChanges();
                    //1.5  模拟耗时
                    Thread.Sleep(500); //消耗半秒钟
                    Transaction.Commit();
                }

            }
            return C;
        }
        #endregion

上述就是小编为大家分享的C# 中怎么解决数据库并发了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

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