mysql數據庫端處理并發(fā)的方法

這篇文章主要介紹“mysql數據庫端處理并發(fā)的方法”，在日常操作中，相信很多人在mysql數據庫端處理并發(fā)的方法問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”mysql數據庫端處理并發(fā)的方法”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

自ASP.NET誕生以來，微軟提供了不少控制并發(fā)的方法，在了解這些控制并發(fā)的方法前，我們先來簡單介紹下并發(fā)！

并發(fā)：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，會產生并發(fā)！

針對并發(fā)的處理，又分為悲觀并發(fā)處理和樂觀并發(fā)處理

所謂悲觀/樂觀并發(fā)處理，可以這樣理解：

悲觀者認為：在程序的運行過程中，并發(fā)很容易發(fā)生滴，因此，悲觀者提出了他們的處理模式：在我執(zhí)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(fā)生在自己身上）

樂觀者認為：在程序的運行過程中，并發(fā)是很少發(fā)生滴，因此，樂觀者提出了他們的處理模式：在我執(zhí)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(fā)生在自己身上）

那么在C#語言中，那些屬于悲觀者呢？

在C#中諸如：LOCK、Monitor、Interlocked 等鎖定數據的方式，屬于悲觀并發(fā)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(qū)別

但是，悲觀者處理并發(fā)的模式有一個通病，那就是可能會造成非常低下的執(zhí)行效率。

在此：舉個簡單例子：

售票系統(tǒng)，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并發(fā)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：在處理數據庫并發(fā)時，悲觀鎖還是要謹慎使用！具體還要看數據庫并發(fā)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(jié)內容標題叫數據庫并發(fā)的解決方案，我們最終還得返璞歸真，從數據庫并發(fā)的解決說起！

那么問題來了？

數據庫并發(fā)的處理方式有哪些呢？

其實數據庫的并發(fā)處理也是分為樂觀鎖和悲觀鎖，只不過是基于數據庫層面而言的！關于數據庫層面的并發(fā)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(fā)生并發(fā)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(fā)生并發(fā)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并發(fā)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。加鎖對并發(fā)訪問的影響體現(xiàn)在鎖的粒度上。比如，放在一個表上的鎖限制對整個表的并發(fā)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并發(fā)訪問?？梢娦墟i粒度最小，并發(fā)訪問最好，頁鎖粒度最大，并發(fā)訪問性能就會越低。

悲觀鎖：假定會發(fā)生并發(fā)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(huán)境中，在你開始改變此對象之前就將該對象鎖住，并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，也就是說悲觀鎖的并發(fā)訪問性不好。

樂觀鎖：假設不會發(fā)生并發(fā)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，因此樂觀鎖直到你準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并不加鎖。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并發(fā)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(fā)現(xiàn)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并作出更改。這說明在樂觀鎖環(huán)境中，會增加并發(fā)用戶讀取對象的次數。

本篇的主旨是講解基于C#的數據庫并發(fā)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

項目已為大家準備好了，如下：

首先我們需要創(chuàng)建一個小型數據庫：

create database  BingFaTest
go
use BingFaTest
go 
create table Product--商品表
(
ProductId int identity(1,1) primary key,--商品ID 主鍵
ProductName nvarchar(50),--商品名稱
ProductPrice money,--單價
ProductUnit nvarchar(10) default('元/斤'),
AddTime datetime default(getdate())--添加時間

)


create table Inventory--庫存表
(
InventoryId int identity(1,1) primary key,
ProductId int FOREIGN KEY REFERENCES Product(ProductId), --外鍵
ProductCount int,--庫存數量
VersionNum TimeStamp not null,
InventoryTime datetime default(getdate()),--時間
)

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


--測試數據：
insert into Product values('蘋果',1,'元/斤',GETDATE())


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

創(chuàng)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(chuàng)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，下面我們模擬并發(fā)的發(fā)生？

主要代碼如下（減少庫存、插入日志）：

#region 未做并發(fā)處理
        /// <summary>
        /// 模仿一個減少庫存操作  不加并發(fā)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，用于計算是否發(fā)生并發(fā)",

                    };
                    InventoryLogDbSet.Add(LogModel);
                    context.SaveChanges();
                    //1.5  模擬耗時
                    Thread.Sleep(500); //消耗半秒鐘
                    Transaction.Commit();
                }

            }
        }
        #endregion

此時我們 int productId=1 處加上斷點，并運行程序(打開四個瀏覽器同時執(zhí)行)，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(fā)生了并發(fā)，其本質原因是臟讀，誤讀，不可重讀造成的。

那么，問題既然發(fā)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(xiàn)，在此不作解釋了

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(chuàng)建一個處理并發(fā)的存儲過程，如下

create proc LockProc --樂觀鎖控制并發(fā)
(
@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，用于計算是否發(fā)生并發(fā)')
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(zhí)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(fā)生并發(fā)，IsSuccess的值為False，如果執(zhí)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，是并行的。

也就是說：采用悲觀鎖，一次僅執(zhí)行一個訪問者的請求，待前一個訪問者訪問完成并釋放鎖時，下一個訪問者會依次進入鎖定的程序并執(zhí)行，直到所有訪問者執(zhí)行結束。因此，悲觀鎖嚴格按照次序執(zhí)行的模式能保證所有訪問者執(zhí)行成功。

采用樂觀鎖時，訪問者是并行執(zhí)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(zhí)行失敗。那么，針對這些執(zhí)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(guī)則，讓執(zhí)行失敗的訪問者重新執(zhí)行之前的請求即可。

 時間有限，就不多寫了...因為并發(fā)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 通用并發(fā)處理模式 存儲過程實現(xiàn)
        /// <summary>
        /// 存儲過程實現(xiàn)
        /// </summary>
        public void SubMitOrder_2()
        {
            int productId = 1;
            bool bol = LockForPorcduce(productId);
            //1.5  模擬耗時
            Thread.Sleep(500); //消耗半秒鐘
            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(zhí)行該方法，我定的規(guī)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。

下面著重說下EF框架如何避免數據庫并發(fā)，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(fā)過程中，并發(fā)控制是確保及時糾正由并發(fā)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 都為并發(fā)控制提供好良好的支持方案。

相對于數據庫中的并發(fā)處理方式，Entity Framework 中的并發(fā)處理方式實現(xiàn)了不少的簡化。

在System.Data.Metadata.Edm 命名空間中，存在ConcurencyMode 枚舉，用于指定概念模型中的屬性的并發(fā)選項。
ConcurencyMode 有兩個成員:

當模型屬性為默認值 None 時，系統(tǒng)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(tǒng)會以數據合并方式處理輸入的屬性值。
當模型屬性為Fixed 時，系統(tǒng)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(tǒng)就會激發(fā)OptimisticConcurrencyException 異常。

開發(fā)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：

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，你就可以進行并發(fā)測試了，當系統(tǒng)發(fā)生并發(fā)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(guī)則，重復執(zhí)行請求的方法，直至返回成功為止。

那么如何捕獲并發(fā)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）
            {
                //并發(fā)保存錯誤
                return -1;
            }
        }
    }

設置好屬性后，EF會幫我們自動檢測并發(fā)并拋出異常，我們用上述方法捕獲異常后，就可以執(zhí)行我們重復執(zhí)行的規(guī)則了，具體代碼如下：

#region EF專屬并發(fā)處理模式
        /// <summary>
        /// 存儲過程實現(xiàn)
        /// </summary>
        public void SubMitOrder()
        {
            int C = LockForEF();
            //1.5  模擬耗時
            Thread.Sleep(500); //消耗半秒鐘
            int retry = 10;
            while (C<0 && retry > 0)
            {
                retry--;
                C= LockForEF();
            }
        }
        /// <summary>
        /// 模仿一個減少庫存操作  EF專屬并發(fā)處理模式
        /// </summary>
        public int LockForEF()
        {
            int productId = 1;
            int C = 0;
            using (SaveChangesForBF context = new SaveChangesForBF())
            {
                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;
                    C = context.SaveChanges();
                    //插入日志
                    InventoryLog LogModel = new InventoryLog()
                    {
                        Title = "插入一條數據，用于計算是否發(fā)生并發(fā)",
                        
                    };
                    InventoryLogDbSet.Add(LogModel);
                    context.SaveChanges();
                    //1.5  模擬耗時
                    Thread.Sleep(500); //消耗半秒鐘
                    Transaction.Commit();
                }

            }
            return C;
        }
        #endregion

====================自己的，程序處理并發(fā)==================================

使用async/await,創(chuàng)建異步函數，創(chuàng)建一個子線程，使用await依次執(zhí)行完成

到此，關于“mysql數據庫端處理并發(fā)的方法”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續(xù)學習更多相關知識，請繼續(xù)關注億速云網站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>