原网站：C# Entity Framework并发处理

在软件开发过程中，并发控制是确保及时纠正由并发操作导致的错误的一种机制。从 ADO.NET 到 LINQ to SQL 再到如今的 ADO.NET Entity Framework，.NET 都为并发控制提供好良好的支持方案。
并发处理方式一般分为乐观必并发与悲观必并发两种，本文将为大家介绍 Entity Framework 、 LINQ to SQL 中的并发处理方式。在本文最后，将提供一个了可参考的方案，结合事务与并发控制确保安全的数据交换机制。

目录

一、并发处理的定义

二、模型属性的并发处理选项

三、Entity Framewrok 悲观并发

四、Entity Framework 乐观并发

五、回顾 LINQ to SQL 并发处理的方式

六、结合事务处理并发冲突

 

 

一、并发处理的定义

在软件开发过程中，当多个用户同时修改一条数据记录时，系统需要预先制定对并发的处理模式。并发处理模式主要分为两种：
第一种模式称为悲观式并发，即当一个用户已经在修改某条记录时，系统将拒绝其他用户同时修改此记录。
第二种模式称为乐观式并发，即系统允许多个用户同时修改同一条记录，系统会预先定义由数据并发所引起的并发异常处理模式，去处理修改后可能发生的冲突。常用的乐观性并发处理方法有以下几种：

1. 保留最后修改的值。
2. 保留最初修改的值。
3. 合并多次修改的值。

相对于LINQ TO SQL 中的并发处理方式，Entity Framework 中的并发处理方式实现了不少的简化，下面为大家一一介绍。

 

二、模型属性的并发处理选项

在System.Data.Metadata.Edm 命名空间中，存在ConcurencyMode 枚举，用于指定概念模型中的属性的并发选项。ConcurencyMode有两个成员

成员名称	说明
None	在写入时从不验证此属性。 这是默认的并发模式。
Fixed	在写入时始终验证此属性。

当模型属性为默认值 None 时，系统不会对此模型属性进行检测，当同一个时间对此属性进行修改时，系统会以数据合并方式处理输入的属性值。
当模型属性为Fixed 时，系统会对此模型属性进行检测，当同一个时间对属性进行修改时，系统就会激发OptimisticConcurrencyException 异常。
开发人员可以为对象的每个属性定义不同的 ConcurencyMode 选项，选项可以在*.csdl 找看到：

 1 <Schema>
 2    ......
 3    ......
 4   <EntityType Name="Person">
 5     <Key>
 6       <PropertyRef Name="Id" />
 7     </Key>
 8     <Property Type="Int32" Name="Id" Nullable="false" annotation:StoreGeneratedPattern="Identity" />
 9     <Property Type="String" Name="FirstName" MaxLength="50" FixedLength="false" Unicode="true" 
10           ConcurrencyMode="Fixed" />
11     <Property Type="String" Name="SecondName" MaxLength="50" FixedLength="false" Unicode="true" />
12     <Property Type="Int32" Name="Age" />
13     <Property Type="String" Name="Address" MaxLength="50" FixedLength="false" Unicode="true" />
14     <Property Type="String" Name="Telephone" MaxLength="50" FixedLength="false" Unicode="true" />
15     <Property Type="String" Name="EMail" MaxLength="50" FixedLength="false" Unicode="true" />
16   </EntityType>
17 </Schema>

 

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三、Entity Framework 悲观并发

在一般的开发过程中，最常用的是悲观并发处理。.NET 提供了Lock、Monitor、Interlocked 等多个锁定数据的方式，它可以保证同一个表里的对象不会同时被多个客户进行修改，避免了系统数据出现逻辑性的错误。
由于本篇文章主要介绍并发处理方式，关于锁的介绍，请参考http://www.cnblogs.com/leslies2/archive/2012/02/08/2320914.html#t8

 1          public int Update(Person person)
 2          {
 3              int n = -1;
 4              try
 5              {
 6                  using (BusinessEntities context = new BusinessEntities())
 7                  {
 8                      lock (this) 
 9                      {
10                         var obj = context.Person.Where(x => x.Id == person.Id).First();
11                          if (obj != null)
12                              context.ApplyCurrentValues("Person", person);
13                          n = context.SaveChanges();
14                      }
15                  }
16              }
17              catch (Exception ex)
18              { ...... }
19              return n;
20          }

使用悲观并发虽然能有效避免数据发生逻辑性的错误，但使用 lock 等方式锁定 Update 方法的操作，在用户同时更新同一数据表的数据，操作就会被延