一、背景
我们知道，为了防止并发而出现脏读脏写的情况，可以使用Lock语句关键字，这属于悲观并发控制的一种技术，，但在分布式站点下，锁的作用几乎不存在，因为虽然锁住了A服务器的实例对象，但B服务器上的锁是不知道的A服务器上锁的情况的，所以，面对分布式站点、单一数据库这种架构，我们可以使用EntityFramework的乐观并发控制来解决这个问题，EF对并发控制有不管控和乐观并发控制两种，默认情况是不管控，但EF不支持悲观并发。
lock 确保当一个线程位于代码的临界区时，另一个线程不进入临界区。如果其他线程试图进入锁定的代码，则它将一直等待（即被阻止），直到该对象被释放。
二、悲观并发和乐观并发
悲观并发：比如有两个用户A,B，同时登录系统修改一个文档，如果A先进入修改，则系统会把该文档锁住，B就没办法打开了，只有等A修改完，完全退出的时候B才能进入修改。
乐观并发：同上面的例子，A,B两个用户同时登录，如果A先进入修改紧跟着B也进入了。A修改文档的同时B也在修改。如果在A保存之后B再保存他的修改，此时系统检测到数据库中文档记录与B刚进入时不一致，B保存时会抛出异常，修改失败。
乐观并发的基本出发点是：当保存数据的时候抱着一种乐观的态度，不期望发生并发冲突，即使万一发生并发冲突，也能捕捉到冲突异常，然后根据策略解决冲突，而解决冲突的方式一般分为Client wins（以后操作者为赢） 和 Store wins（以先存储的数据为赢）。
三、EF中如何控制并发
第1步、
在设计器中，对需要进行并发控制的字段的ConcurrencyMode并发模式设置为Fixed，这是检测是否发生冲突的指标，该字段最终会在EF生成SQL时的where子句出现，如果没有设置为Fixed，即使该字段出现并发冲突，EF也不会报出并发异常，从而会导致出现脏读脏写的情况。
第2步、
Resolving optimistic concurrency exceptions with Reload
使用Reload数据作为解决乐观并发异常的策略之一，我在这里就讲数据Reload这一种策略就好了，除了Reload外，还有其他几种冲突解决策略，详见参考文献中EF官方团队博客。
微软Entity Framework 团队官方博客 推荐处理乐观并发冲突的策略之一是Reload数据，也就是EF检测到并发冲突时会抛出DbUpdateConcurrencyException，这时解决冲突分为Client Wins或者Store Wins ，而Reload处理也就是Store Wins，意味着放弃当前内存中的实体，重新到数据库中加载当前实体，EF官方团队给出来的示例代码如下，其他几种策略请见参考文献链接。
using (var context = new UnicornsContext())
{
bool saveFailed;
do
{
saveFailed = false;
var unicorn = context.Unicorns.Find(1);
unicorn.Name = "tom";
try
{
context.SaveChanges();
}
catch (DbUpdateConcurrencyException ex)
{
saveFailed = true;
// Update the values of the entity that failed to save
// from the store
ex.Entries.Single().Reload();
}
} while (saveFailed);
}
四、SqlProfiler看原理
完成以上步骤后，您的程序就具备了乐观并发处理的能力了，但是，其中的原理是什么呢？从SqlProfiler监控结果来看，EF是将并发模式设置为Fixed的字段放在where子句里，后操作会因为取不到相应的记录而更新失败，打个比方说，当两个用户同时对同一条记录（ID=1，Count=10）进行读、写操作的时候，A、B同时读取记录的时候，Count都等于10，A用户先进行Update减1操作，此时（ID=1，Count=9），而此时B用户稍微晚一点点再进行Update操作的时候，因为Count已经被A修改成9了，已经不存在（ID=1，Count=10）的记录了，所以B最终执行影响行数为0，EntityFramework抛出并发异常：
如：我们给Count属性的并发模式设置成Fixed的话，那生成的SQL语句如下：
exec sp_executesql N‘update [dbo].[OrderLog] set [Count] = @0 where (([ID] = @1) and ([Count] = @2))‘,N‘@0 int,@1 int,@2 int‘,@0=78,@1=1,@2=9
当EntityFramework执行更新操如果影响行数为0，就会抛出异常，相关源代码如下所示：
五、总结
个人认为，乐观并发控制适用于并发量还不是很大情况，也就是符合乐观并发的初衷，当保存数据的时候不期望发生并发冲突，一旦发生冲突，也能捕捉到冲突异常，然后根据策略解决冲突或者提示用户操作失败等，但是，当并发量很大的时候，我认为乐观并发就显得并不那么适用了，个人建议，做评估项目并发风险和做并发冲突的测试，假如完全可以接受，大可以应用EntityFramework的乐观并发控制，实现起来也比较简单，假如项目并发量确实很大，那可以考虑别的技术方案实现，比如消息队列……等。
参考文献
（1）微软EntityFramework团队博客： Using DbContext in EF 4.1 Part 9: Optimistic Concurrency Patterns
（2）Gyoung： Entity Framework 并发处理
Entity Framework 乐观并发控制