Dapper怎么处理并发冲突 Dapper乐观锁并发控制策略

煙雲
发布: 2025-12-17 12:54:37
原创
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Dapper本身不内置乐观锁机制,但能完美配合乐观锁逻辑实现并发安全——关键在于你如何设计SQL、管理版本字段,以及控制更新条件。

dapper怎么处理并发冲突 dapper乐观锁并发控制策略

Dapper本身不内置乐观锁机制,但能完美配合乐观锁逻辑实现并发安全——关键在于你如何设计SQL、管理版本字段,以及控制更新条件。

加一个版本号字段是前提

数据库表里必须有类似 VersionRowVersion 的整数或时间戳字段,每次更新时递增。比如:

  • ALTER TABLE Products ADD Version INT NOT NULL DEFAULT 1;
  • 实体类中对应属性要映射上,Dapper会自动绑定参数(字段名匹配即可)
  • 查询时务必把版本号一起查出来:SELECT Id, Name, Stock, Version FROM Products WHERE Id = @Id

UPDATE语句必须带版本校验

不能直接 UPDATE ... SET Stock = @NewStock,而要加上 WHERE Version = @OldVersion 条件:

  • UPDATE Products SET Stock = @Stock, Version = Version + 1 WHERE Id = @Id AND Version = @Version
  • 执行后检查 影响行数:如果返回 0,说明版本已变,发生并发冲突
  • Dapper的 Execute() 方法直接返回受影响行数,无需额外解析

冲突后重试要可控

检测到更新失败(行数为0)时,不能无限重试。建议用简单策略兜底:

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  • 最多重试 2~3 次,避免雪崩
  • 每次重试前重新 SELECT 最新数据和版本号
  • 可加入短延迟(如 Task.Delay(10)),缓解瞬时竞争
  • 若仍失败,抛出业务异常(如 OptimisticConcurrencyException),交由上层提示用户“数据已被他人修改”

不依赖框架也能写得干净

Dapper轻量的特点反而利于手动控制乐观锁流程。例如一个库存扣减方法可以这样组织:

  • 先查:获取当前 StockVersion
  • 判断是否足够:不够就直接返回失败
  • 再更新:带版本条件的 UPDATE,检查返回值
  • 失败则重查+重算+重试,而不是交给ORM自动处理

基本上就这些。没有魔法,靠的是SQL严谨性和逻辑闭环。

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