Zwei parallele TransactionScope mit jeweils eigener Verbindung

Question

Ich versuche herauszufinden, wie TransactionScope um Beispielcode mit verschiedenen Transaktionsszenarien herumspielt ...
Können Sie erklären, was tatsächlich mit dem Datum passiert, wenn ich jeweils zwei gleichzeitige TransactionScopes habe mit seiner eigenen Verbindung? Wie in diesem Beispielcode:

internal class Program 
{ 
    private const int Count = 20; 
    private static readonly Random Random = new Random(); 

    private static void Main(string[] args) 
    { 
     var task1 = new Task(Task1); 
     var task2 = new Task(Task2); 
     task1.Start(); 
     task2.Start(); 
     Console.ReadLine(); 
    } 
    private static void Task1() 
    { 
     var connection = new EntityConnection("name=ModelContainer"); 
     using (var transaction = new TransactionScope()) 
     { 
      DoWork(connection); 
      transaction.Complete(); 
     } 
    } 
    private static void Task2() 
    { 
     var connection = new EntityConnection("name=ModelContainer"); 
     using (var transaction = new TransactionScope()) 
     { 
      DoWork(connection); 
      transaction.Complete(); 
     } 
    } 
    private static void DoWork(EntityConnection connection) 
    { 
     connection.Open(); 
     using (var context = new ModelContainer(connection)) 
     { 
      List<SyncData> list = context.SyncDataSet.ToList(); 
      for (int i = 0; i < Count; i++) 
      { 
       list[i].Knowledge.Version = Random.Next(200); 
       context.SaveChanges(); 
      } 
     } 
    } 
} 

Answer 1

Transaktions Scopes, die nested (und auf dem gleichen Thread) Teil der gleichen Transaktion werden (die äußere Transaktion definierenden Geltungsbereich für die Fertigstellung ist) - zu DTC eskaliert, wenn nötig . In Ihrem Fall scheinen die Transaktionen nicht verschachtelt zu sein, also sind sie nicht verwandt. Das sollte auch bedeuten, dass der LTM und nicht DTC der Eigentümer ist, der weniger Overhead hat.

Daher müssen Sie möglicherweise zwischen diesen Blöcken suchen, wenn sie die gleichen Daten berühren. Vor allem, da der Transaktionsbereich standardmäßig serialisierbar ist.