一、悲观锁
- 悲观锁认为被它保护的数据是极其不安全的，每时每刻都有可能变动（考虑到最坏情况），一个事务拿到悲观锁后（可以理解为一个用户），其他任何事务都不能对该数据进行修改，只能等待锁被释放才可以执行。
- 体现：数据库中的行锁，表锁，读锁，写锁，Java 中 synchronized 和 ReentrantLock 等独占锁就是悲观锁思想的实现
二、乐观锁
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乐观锁（Optimistic Concurrency Control）的“乐观情绪”体现在，它认为数据的变动不会太频繁。因此，它允许多个事务同时对数据进行变动。
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在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以
使用版本号机制和 CAS 算法实现 -
体现：像数据库提供的类似于 write_condition 机制，其实都是提供的乐观锁。在 Java 中 java.util.concurrent.atomic 包下面的原子变量类就是使用了 乐观锁的一种实现方式 CAS 实现的
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版本号机制：乐观锁通常是通过在表中增加一个版本(version)或时间戳(timestamp)来实现，其中，版本最为常用。
- 事务在从数据库中取数据时，会将该数据的版本也取出来(v1)，当事务对数据变动完毕想要将其更新到表中时，会将之前取出的版本v1与数据中最新的版本v2相对比， 如果v1=v2，那么说明在数据变动期间，没有其他事务对数据进行修改,此时，就允许事务对表中的数据进行修改，并且修改时version会加1，以此来表明数据已被变动。 如果，v1不等于v2，那么说明数据变动期间，数据被其他事务改动了，此时不允许数据更新到表中，一般的处理办法是通知用户让其重新操作。 -
CAS（compare and swap）算法：无锁算法。无锁编程， 即不使用锁的情况下实现多线程之间的变量同步，也就是在没有线程被阻塞的 情况下实现变量的同步，所以也叫非阻塞同步(Non-blocking
Synchronization)
- CAS 算法涉及到三个操作数
- 需要读取内存值V
- 进行比较的值 A
- 拟写入的新值B
- 当且仅当 V 的值等于 A 时，CAS 通过原子方式用新值 B 来更新 V 的值，否则 不会执行任何操作(比较和替换是一个原子操作)。一般情况下是一个自旋操
作，即不断的重试
三、总结
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悲观锁和乐观锁是用来控制并发下数据的顺序变动问题的
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悲观锁(应用在写为居多的场景,多写场景，冲突一般较多)
- 优点：悲观锁利用数据库中的锁机制来实现数据变化的顺序执行，这是最有效的办法 - 缺点：一个事务用悲观锁对数据加锁之后，其他事务将不能对加锁的数据进行除了查询以外的所有操作，如果该事务执行时间很长，那么其他事务将一直等待，那势必影响我们系统的吞吐量。 - 场景：多写的场景下用悲观锁就比较合适 -
乐观锁(应用在读为居多的场景,多读场景，冲突一般较少)
- 优点：乐观锁不在数据库上加锁，任何事务都可以对数据进行操作，在更新时才进行校验，这样就避免了悲观锁造成的吞吐量下降的劣势。 - 缺点：乐观锁因为是通过我们人为实现的，它仅仅适用于我们自己业务中，如果有外来事务插入（ "ABA"问题，中途被其他事务插入，并修改，再改回去），那么就可能发生错误。 - 场景：乐观锁适用于写比较少的情况下(多读场景)，即冲突真的很少发生的 时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量
四、补充
- synchronized 的底层实现主要依靠 Lock-Free 的队列，基本思路是 自旋后阻塞，竞争切换后继 续竞争锁，稍微牺牲了公平性，但获得了高吞吐量。在线程冲突较少的情况 下，可以获得和 CAS 类似的性能;而线程冲突严重的情况下，性能远高于CAS
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