今天突然关注到这个问题，从网上看了很多，受益良多。记录下来，以后回顾~
之前在工作中就遇到过这种情况，两个用户同时操作一条记录，A用户查询某条记录，B用户把这条记录删除，A用户将查询的某条记录的某些值保存到其他的表里。这个bug也是困扰了好久，因为A用户的这个方法特别复杂，执行的时间比较长，所以这个问题出现的概率还很高的呢。后来的解决方法是，A用户在最后保存前，再查一下这条记录。是从代码逻辑方面解决的这个问题，确实好了很多，但始终觉得是治标不治本。今天看完以后觉得有更好的解决方法的呢。
part1:
大并发大数据量请求一般会分为几种情况：
1.大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找，更新操作
2.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表的大数据量进行查询操作
3.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表进行更新操作
对于第一种情况一般处理方法如下：
一。对服务器层面的处理
1. 调整IIS 7应用程序池队列长度
由原来的默认1000改为65535。
IIS Manager > ApplicationPools > Advanced Settings
Queue Length : 65535
2. 调整IIS 7的appConcurrentRequestLimit设置
由原来的默认5000改为100000。
c:\windows\system32\inetsrv\appcmd.exe set config /section:serverRuntime /appConcurrentRequestLimit:100000
在%systemroot%\System32\inetsrv\config\applicationHost.config中可以查看到该设置：
[html] view
plaincopy
- <serverRuntime appConcurrentRequestLimit="100000" />
3. 调整machine.config中的processModel>requestQueueLimit的设置
由原来的默认5000改为100000。
[html] view
plaincopy
- <configuration>
- <system.web>
- <processModel requestQueueLimit="100000"/>
4. 修改注册表，调整IIS 7支持的同时TCPIP连接数
由原来的默认5000改为100000。
reg add HKLM\System\CurrentControlSet\Services\HTTP\Parameteris /v MaxConnections /t REG_DWORD /d 100000
完成上述4个设置，就基本可以支持10万个同时请求。如果访问量达到10万以上，就可以考虑将程序和数据库按功能模块划分部署到多个服务器分担访问压力。另外可以考虑软硬件负载均衡。硬件负载均衡能够直接通过智能交换机实现，处理能力强，而且与系统无关，但是价格贵,配置困难，不能区分实习系统与应状态。所以硬件负载均衡适用于一大堆设备，大访问量，简单应用。软件负载均衡是基于系统与应用的，能过更好地根据系统与应用的状况来分配负载。性价比高。PCL负载均衡软件，Linux下的LVS软件。
二。对数据库层面的处理
当两个用户同时访问一个页面，一个用户可能更新的是另一个用户已经删除的记录。或者，在一个用户加载页面跟他点击删除按钮之间的时间里，另一个用户修改了这条记录的内容。所以需要考虑数据库锁的问题
有下面三中并发控制策略可供选择：
? 什么都不做 –如果并发用户修改的是同一条记录，让最后提交的结果生效（默认的行为）
? 开放式并发（Optimistic Concurrency） - 假定并发冲突只是偶尔发生，绝大多数的时候并不会出现； 那么，当发生一个冲突时，仅仅简单的告知用户，他所作的更改不能保存，因为别的用户已经修改了同一条记录
? 保守式并发（Pessimistic Concurrency） – 假定并发冲突经常发生，并且用户不能容忍被告知自己的修改不能保存是由于别人的并发行为；那么，当一个用户开始编辑一条记录，锁定该记录，从而防止其他用户编辑或删除该记录，直到他完成并提交自己的更改
当多个用户试图同时修改数据时，需要建立控制机制来防止一个用户的修改对同时操作的其他用户所作的修改产生不利的影响。处理这种情况的系统叫做“并发控制”。
并发控制的类型
通常，管理数据库中的并发有三种常见的方法：
- 保守式并发控制 - 在从获取记录直到记录在数据库中更新的这段时间内，该行对用户不可用。
- 开放式并发控制 - 只有当实际更新数据时，该行才对其他用户不可用。更新将在数据库中检查该行并确定是否进行了任何更改。如果试图更新已更改的记录，则将导致并发冲突。
- 最后的更新生效 - 只有当实际更新数据时，该行才对其他用户不可用。但是，不会将更新与初始记录进行比较；而只是写出记录，这可能就改写了自上次刷新记录后其他用户所进行的更改。
保守式并发
保守式并发通常用于两个目的。第一，在某些情况下，存在对相同记录的大量争用。在数据上放置锁所费的成本小于发生并发冲突时回滚更改所费的成本。
在事务过程中不宜更改记录的情况下，保守式并发也非常有用。库存应用程序便是一个很好的示例。假定有一个公司代表正在为一名潜在的客户检查库存。您通常要锁定记录，直到生成订单为止，这通常会将该项标记为“已订购”状态并将其从可用库存中移除。如果未生成订单，则将释放该锁，以便其他检查库存的用户得到准确的可用库存计数。
但是，在断开的结构中无法进行保守式并发控制。连接打开的时间只够读取数据或更新数据，因此不能长时间地保持锁。此外，长时间保留锁的应用程序将无法进行伸缩。
开放式并发
在开放式并发中，只有在访问数据库时才设置并保持锁。这些锁将防止其他用户在同一时间更新记录。除了进行更新这一确切的时刻之外，数据始终可用。有关更多信息，请参见开放式并发。
当试图更新时，已更改行的初始版本将与数据库中的现有行进行比较。如果两者不同，更新将失败，并引发并发错误。这时，将由您使用所创建的业务逻辑来协调这两行。
最后的更新生效
当使用“最后的更新生效”时，不会对初始数据进行检查，而只是将更新写入数据库。很明显，可能会发生以下情况：
- 用户 A 从数据库获取一项记录。
- 用户 B 从数据库获取相同的记录，对其进行修改，然后将更新后的记录写回数据库。
- 用户 A 修改“旧”记录并将其写回数据库。
在上述情况中，用户 A 永远也不会看到用户 B 作出的更改。如果您计划使用并发控制的“最后的更新生效”方法，则要确保这种情况是可以接受的。
ADO.NET 和 Visual Studio .NET 中的并发控制
因为数据结构基于断开的数据，所以 ADO.NET 和 Visual Studio .NET 使用开放式并发。因此，您需要添加业务逻辑，以利用开放式并发解决问题。
如果您选择使用开放式并发，则可以通过两种常规的方法来确定是否已发生更改：版本方法（实际版本号或日期时间戳）和保存所有值方法。
版本号方法
在版本号方法中，要更新的记录必须具有一个包含日期时间戳或版本号的列。当读取该记录时，日期时间戳或版本号将保存在客户端。然后，将对该值进行部分更新。
处理并发的一种方法是仅当 WHERE 子句中的值与记录上的值匹配时才进行更新。该方法的 SQL 表示形式为：
UPDATE Table1 SET Column1 = @newvalue1, Column2 = @newvalue2 WHERE DateTimeStamp = @origDateTimeStamp
或者，可以使用版本号进行比较：
UPDATE Table1 SET Column1 = @newvalue1, Column2 = @newvalue2 WHERE RowVersion = @origRowVersionValue
如果日期时间戳或版本号匹配，则表明数据存储区中的记录未被更改，并且可以安全地使用数据集中的新值对该记录进行更新。如果不匹配，则将返回错误。您可以编写代码，在 Visual Studio .NET 中实现这种形式的并发检查。您还必须编写代码来响应任何更新冲突。为了确保日期时间戳或版本号的准确性，您需要在表上设置触发器，以便在发生对行的更改时，对日期时间戳或版本号进行更新。
保存所有值方法
使用日期时间戳或版本号的替代方法是在读取记录时获取所有字段的副本。ADO.NET 中的 DataSet 对象维护每个修改记录的两个版本：初始版本（最初从数据源中读取的版本）和修改版本（表示用户更新）。当试图将记录写回数据源时，数据行中的初始值将与数据源中的记录进行比较。如果它们匹配，则表明数据库记录在被读取后尚未经过更改。在这种情况下，数据集中已更改的值将成功地写入数据库。
对于数据适配器的四个命令（DELETE、INSERT、SELECT 和 UPDATE）来说，每个命令都有一个参数集合。每个命令都有用于初始值和当前值（或修改值）的参数。
对于第二种情况的处理：
因为是大并发请求，也能采用第一种情况的处理方法，另外因为是对大数据量进行检索，所以需要考虑查询效率的问题
1.对表按查询条件建立索引
2.对查询语句进行优化
3.可以考虑对查询数据使用缓存
对于第三种情况的处理：
也能采用第一种情况的处理方法，另外因为是对同一个表进行更新操作，可以考虑使用下面的处理方法：
1.先将数据保存到缓存中，当数据达到一定的数量后，再更新到数据库中
2.将表按索引划分(分表，分区)，如：对于一个存储全国人民信息的表，这个数据量是很大的，如果按省划分为多个表，在将全国的人民信息按省存储到相应的表中，然后根据省份对相应的并进行查询和更新，这样大并发和大数据量的问题就会减小很多
part2:
如何处理大量数据并发操作
文件缓存，数据库缓存，优化sql,数据分流,数据库表的横向和纵向划分，优化代码结构！
锁述的概
一. 为什么要引入锁
多个用户同时对数据库的并发操作时会带来以下数据不一致的问题:
丢失更新
A,B两个用户读同一数据并进行修改,其中一个用户的修改结果破坏了另一个修改的结果,比如订票系统
脏读
A用户修改了数据,随后B用户又读出该数据,但A用户因为某些原因取消了对数据的修改,数据恢复原值,此时B得到的数据就与数据库内的数据产生了不一致
不可重复读
A用户读取数据,随后B用户读出该数据并修改,此时A用户再读取数据时发现前后两次的值不一致
并发控制的主要方法是封锁,锁就是在一段时间内禁止用户做某些操作以避免产生数据不一致
二 锁的分类
锁的类别有两种分法：
1. 从数据库系统的角度来看：分为独占锁（即排它锁），共享锁和更新锁
MS-SQL Server 使用以下资源锁模式。
锁模式 描述
共享 (S) 用于不更改或不更新数据的操作（只读操作），如 SELECT 语句。
更新 (U) 用于可更新的资源中。防止当多个会话在读取、锁定以及随后可能进行的资源更新时发生常见形式的死锁。
排它 (X) 用于数据修改操作，例如 INSERT、UPDATE 或 DELETE。确保不会同时同一资源进行多重更新。
意向锁 用于建立锁的层次结构。意向锁的类型为：意向共享 (IS)、意向排它 (IX) 以及与意向排它共享 (SIX)。
架构锁 在执行依赖于表架构的操作时使用。架构锁的类型为：架构修改 (Sch-M) 和架构稳定性 (Sch-S)。
大容量更新 (BU) 向表中大容量复制数据并指定了 TABLOCK 提示时使用。
共享锁
共享 (S) 锁允许并发事务读取 (SELECT) 一个资源。资源上存在共享 (S) 锁时，任何其它事务都不能修改数据。一旦已经读取数据，便立即释放资源上的共享 (S) 锁，除非将事务隔离级别设置为可重复读或更高级别，或者在事务生存周期内用锁定提示保留共享 (S) 锁。
更新锁
更新 (U) 锁可以防止通常形式的死锁。一般更新模式由一个事务组成，此事务读取记录，获取资源（页或行）的共享 (S) 锁，然后修改行，此操作要求锁转换为排它 (X) 锁。如果两个事务获得了资源上的共享模式锁，然后试图同时更新数据，则一个事务尝试将锁转换为排它 (X) 锁。共享模式到排它锁的转换必须等待一段时间，因为一个事务的排它锁与其它事务的共享模式锁不兼容；发生锁等待。第二个事务试图获取排它 (X) 锁以进行更新。由于两个事务都要转换为排它 (X) 锁，并且每个事务都等待另一个事务释放共享模式锁，因此发生死锁。
若要避免这种潜在的死锁问题，请使用更新 (U) 锁。一次只有一个事务可以获得资源的更新 (U) 锁。如果事务修改资源，则更新 (U) 锁转换为排它 (X) 锁。否则，锁转换为共享锁。
排它锁
排它 (X) 锁可以防止并发事务对资源进行访问。其它事务不能读取或修改排它 (X) 锁锁定的数据。
意向锁
意向锁表示 SQL Server 需要在层次结构中的某些底层资源上获取共享 (S) 锁或排它 (X) 锁。例如，放置在表级的共享意向锁表示事务打算在表中的页或行上放置共享 (S) 锁。在表级设置意向锁可防止另一个事务随后在包含那一页的表上获取排它 (X) 锁。意向锁可以提高性能，因为 SQL Server 仅在表级检查意向锁来确定事务是否可以安全地获取该表上的锁。而无须检查表中的每行或每页上的锁以确定事务是否可以锁定整个表。
意向锁包括意向共享 (IS)、意向排它 (IX) 以及与意向排它共享 (SIX)。
锁模式 描述
意向共享 (IS) 通过在各资源上放置 S 锁，表明事务的意向是读取层次结构中的部分（而不是全部）底层资源。
意向排它 (IX) 通过在各资源上放置 X 锁，表明事务的意向是修改层次结构中的部分（而不是全部）底层资源。IX 是 IS 的超集。
与意向排它共享 (SIX) 通过在各资源上放置 IX 锁，表明事务的意向是读取层次结构中的全部底层资源并修改部分（而不是全部）底层资源。允许顶层资源上的并发 IS 锁。例如，表的 SIX 锁在表上放置一个 SIX 锁（允许并发 IS 锁），在当前所修改页上放置 IX 锁（在已修改行上放置 X 锁）。虽然每个资源在一段时间内只能有一个 SIX 锁，以防止其它事务对资源进行更新，但是其它事务可以通过获取表级的 IS 锁来读取层次结构中的底层资源。
独占锁：只允许进行锁定操作的程序使用，其他任何对他的操作均不会被接受。执行数据更新命令时，SQL Server会自动使用独占锁。当对象上有其他锁存在时，无法对其加独占锁。
共享锁：共享锁锁定的资源可以被其他用户读取，但其他用户无法修改它，在执行Select时，SQL Server会对对象加共享锁。
更新锁：当SQL Server准备更新数据时，它首先对数据对象作更新锁锁定，这样数据将不能被修改，但可以读取。等到SQL Server确定要进行更新数据操作时，他会自动将更新锁换为独占锁，当对象上有其他锁存在时，无法对其加更新锁。
2. 从程序员的角度看：分为乐观锁和悲观锁。
乐观锁：完全依靠数据库来管理锁的工作。
悲观锁：程序员自己管理数据或对象上的锁处理。
MS-SQLSERVER 使用锁在多个同时在数据库内执行修改的用户间实现悲观并发控制
三 锁的粒度
锁粒度是被封锁目标的大小,封锁粒度小则并发性高,但开销大,封锁粒度大则并发性低但开销小
SQL Server支持的锁粒度可以分为为行、页、键、键范围、索引、表或数据库获取锁
资源 描述
RID 行标识符。用于单独锁定表中的一行。
键 索引中的行锁。用于保护可串行事务中的键范围。
页 8 千字节 (KB) 的数据页或索引页。
扩展盘区 相邻的八个数据页或索引页构成的一组。
表 包括所有数据和索引在内的整个表。
DB 数据库。
四 锁定时间的长短
锁保持的时间长度为保护所请求级别上的资源所需的时间长度。
用于保护读取操作的共享锁的保持时间取决于事务隔离级别。采用 READ COMMITTED 的默认事务隔离级别时，只在读取页的期间内控制共享锁。在扫描中，直到在扫描内的下一页上获取锁时才释放锁。如果指定 HOLDLOCK 提示或者将事务隔离级别设置为 REPEATABLE READ 或 SERIALIZABLE，则直到事务结束才释放锁。
根据为游标设置的并发选项，游标可以获取共享模式的滚动锁以保护提取。当需要滚动锁时，直到下一次提取或关闭游标（以先发生者为准）时才释放滚动锁。但是，如果指定 HOLDLOCK，则直到事务结束才释放滚动锁。
用于保护更新的排它锁将直到事务结束才释放。
如果一个连接试图获取一个锁，而该锁与另一个连接所控制的锁冲突，则试图获取锁的连接将一直阻塞到：
将冲突锁释放而且连接获取了所请求的锁。
连接的超时间隔已到期。默认情况下没有超时间隔，但是一些应用程序设置超时间隔以防止无限期等待
五 SQL Server 中锁的自定义
1 处理死锁和设置死锁优先级
死锁就是多个用户申请不同封锁,由于申请者均拥有一部分封锁权而又等待其他用户拥有的部分封锁而引起的无休止的等待
可以使用SET DEADLOCK_PRIORITY控制在发生死锁情况时会话的反应方式。如果两个进程都锁定数据，并且直到其它进程释放自己的锁时，每个进程才能释放自己的锁，即发生死锁情况。
2 处理超时和设置锁超时持续时间。
@@LOCK_TIMEOUT 返回当前会话的当前锁超时设置，单位为毫秒
SET LOCK_TIMEOUT 设置允许应用程序设置语句等待阻塞资源的最长时间。当语句等待的时间大于 LOCK_TIMEOUT 设置时，系统将自动取消阻塞的语句，并给应用程序返回”已超过了锁请求超时时段”的 1222 号错误信息
示例
下例将锁超时期限设置为 1,800 毫秒。
SET LOCK_TIMEOUT 1800
3) 设置事务隔离级别。
4 ) 对 SELECT、INSERT、UPDATE 和 DELETE 语句使用表级锁定提示。
5) 配置索引的锁定粒度
可以使用 sp_indexoption 系统存储过程来设置用于索引的锁定粒度
六 查看锁的信息
1 执行 EXEC SP_LOCK 报告有关锁的信息
2 查询分析器中按Ctrl+2可以看到锁的信息
七 使用注意事项
如何避免死锁
1 使用事务时，尽量缩短事务的逻辑处理过程，及早提交或回滚事务；
2 设置死锁超时参数为合理范围，如：3分钟-10分种；超过时间，自动放弃本次操作，避免进程悬挂；
3 优化程序，检查并避免死锁现象出现；
4 .对所有的脚本和SP都要仔细测试，在正是版本之前。
5 所有的SP都要有错误处理（通过@error）
6 一般不要修改SQL SERVER事务的默认级别。不推荐强行加锁
解决问题 如何对行 表 数据库加锁
八 几个有关锁的问题
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加锁后其它人不可操作，直到加锁用户解锁，用commit或rollback解锁
几个例子帮助大家加深印象
设table1(A,B,C)
A B C
a1 b1 c1
a2 b2 c2
a3 b3 c3
1）排它锁
新建两个连接
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
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若同时执行上述两个语句，则select查询必须等待update执行完毕才能执行即要等待30秒
2）共享锁
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若同时执行上述两个语句，则第二个连接中的select查询可以执行
而update必须等待第一个事务释放共享锁转为排它锁后才能执行 即要等待30秒
3）死锁
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同时执行，系统会检测出死锁，并中止进程
补充一点:
Sql Server2000支持的表级锁定提示
HOLDLOCK 持有共享锁，直到整个事务完成，应该在被锁对象不需要时立即释放，等于SERIALIZABLE事务隔离级别
NOLOCK 语句执行时不发出共享锁，允许脏读 ，等于 READ UNCOMMITTED事务隔离级别
PAGLOCK 在使用一个表锁的地方用多个页锁
READPAST 让sql server跳过任何锁定行，执行事务，适用于READ UNCOMMITTED事务隔离级别只跳过RID锁，不跳过页，区域和表锁
ROWLOCK 强制使用行锁
TABLOCKX 强制使用独占表级锁，这个锁在事务期间阻止任何其他事务使用这个表