悲观锁和乐观锁

悲观锁：总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。再比如Java里面的同步原语synchronized关键字的实现也是悲观锁。

乐观锁：顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是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，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，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。

乐观锁的一种实现方式-CAS(Compare and Swap 比较并交换)：

锁存在的问题:

Java在JDK1.5之前都是靠 synchronized关键字保证同步的，这种通过使用一致的锁定协议来协调对共享状态的访问，可以确保无论哪个线程持有共享变量的锁，都采用独占的方式来访问这些变量。这就是一种独占锁，独占锁其实就是一种悲观锁，所以可以说 synchronized 是悲观锁。

悲观锁机制存在以下问题：

1. 在多线程竞争下，加锁、释放锁会导致比较多的上下文切换和调度延时，引起性能问题。

2. 一个线程持有锁会导致其它所有需要此锁的线程挂起。

3. 如果一个优先级高的线程等待一个优先级低的线程释放锁会导致优先级倒置，引起性能风险。对比于悲观锁的这些问题，另一个更加有效的锁就是乐观锁。其实乐观锁就是：每次不加锁而是假设没有并发冲突而去完成某项操作，如果因为并发冲突失败就重试，直到成功为止。

乐观锁：乐观锁（ Optimistic Locking ）在上文已经说过了，其实就是一种思想。相对悲观锁而言，乐观锁假设认为数据一般情况下不会产生并发冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据是否产生并发冲突进行检测，如果发现并发冲突了，则让返回用户错误的信息，让用户决定如何去做。上面提到的乐观锁的概念中其实已经阐述了它的具体实现细节：主要就是两个步骤：冲突检测和数据更新。其实现方式有一种比较典型的就是 Compare and Swap ( CAS )。