是什么：

乐观锁对应于生活中乐观的人总是想着事情往好的方向发展，悲观锁对应于生活中悲观的人总是想着事情往坏的方向发展。这两种人各有优缺点，不能脱离场景判定优劣。

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，所以每次在拿数据之前都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞知道它拿到锁（共享资源每次只给一个线程使用，其他线程阻塞，用完后再把资源转让给其他线程）。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，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。

乐观锁：

总是假设最好的情况，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，可以使用版本号机制和CAS算法实现。乐观锁适用于多度的应用类型，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。

两种锁的使用场景：

从上面对两种锁的介绍，我们知道两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种，像乐观所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。但如果是多写的情况，一般会经常产生冲突，这就会导致上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以一般多写的场景下用悲观锁就比较合适。

乐观锁的两种实现方式：

乐观锁一般会使用版本号机制或CAS算法实现。

1、版本号机制

一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段，表示数据被修改的次数，当数据被修改时，version值会加1.当线程A要更新数据值时，在读取数据的同时也会读取version值，在提交更新时，若刚才读取到的version值为当前数据库中的version值相等时才更新，否则重试更新操作，直到更新成功。
举一个简单的例子：
假设数据库中账号信息表中有一个version字段，当前值为1；而当前账户余额字段（balance）为￥100.当需要对账户信息表进行更新的时候，需要首先读取version字段。
a、操作员A此时将其读出（version=1），并从其账户余额中扣除 $50($ 100 - $50), b、在操作员A操作的过程中，操作员B也读入此用户信息（version=1），并从其账户余额中扣除$ 20（ $100-$ 20）
c、操作员A完成了修改工作，提交更新之前会看数据库的版本和自己读取到的版本是否一致，一致的话，就会将数据版本号加1（version=2），连同账号扣除后余额（balance=$50），提交至数据库更新，此时由于提交数据版本大于数据库记录的当前版本，数据被更新，数据库记录version更新为2
d、操作员B完成了操作，提交更新之前会先看数据库的版本和自己读取到的版本是否一致，但此时对比数据库记录版本时发现，操作员B提交的版本号为2，而自己读取到的版本号为1，不满足"当前最后更新的version与操作员第一次读取的版本号相等"的乐观锁策略，因此操作员B的提交被驳回
这样，就避免了操作员B用基于version=1的旧数据修改的结果覆盖操作员A操作结果的可能覆盖操作员A的可能