引言
乐观锁和悲观锁是并发控制中的两种重要机制，它们分别基于不同的假设和策略来处理多线程或多进程环境下的数据访问和修改问题。
一、悲观锁（Pessimistic Lock）
1.基本假设：
悲观锁假设在数据访问时冲突会频繁发生，因此每次访问数据时都会先加锁，以确保其他线程无法访问这段数据，直到操作完成后才释放锁。
2.实现方式：
在数据库中，悲观锁通常通过SQL语句实现，例如使用SELECT ... FOR UPDATE语句来锁定行，防止其他事务修改该数据。在编程语言中，悲观锁可以使用互斥锁（Mutex）或同步块（Synchronized Block）来实现。
3.适用场景：
悲观锁适用于对数据并发冲突非常敏感的场景，例如银行转账操作、库存扣减等需要严格数据一致性的操作。
4.优缺点：
优点：可以完全避免并发冲突，保证数据的一致性和完整性。
缺点：由于每次访问数据都需要加锁和解锁，会导致性能开销较大，特别是在并发量高的情况下，容易造成锁竞争和死锁问题。
二、乐观锁（Optimistic Lock）
基本假设：
乐观锁假设在数据访问时冲突不会频繁发生，因此不会主动加锁，而是在更新数据时进行检查，以确保数据的一致性。
实现方式：
乐观锁通常基于数据版本（Version）记录机制实现，即为数据增加一个版本标识。在读取数据时，将此版本号一同读出；在更新数据时，检查版本号是否变化，如果没有变化，则更新成功，否则重试或报错。常见的实现方式还包括使用时间戳（Timestamp）机制。
适用场景：
乐观锁适用于读多写少的场景，例如用户评论系统、社交媒体点赞等，这些场景下并发冲突概率较低。
优缺点：
优点：避免了频繁的锁操作，性能较好，适合读多写少的场景。
缺点：在高并发写操作的场景下，重试可能会频繁发生，导致性能下降。此外，需要开发人员显式管理版本控制机制，增加了开发复杂度。
三、悲观锁与乐观锁对比
锁定策略：悲观锁采取主动加锁的策略，以防止数据被其他线程修改；而乐观锁则采取不加锁的策略，而是在更新数据时进行检查。
性能开销：悲观锁由于每次访问数据都需要加锁和解锁，性能开销较大；而乐观锁则避免了锁带来的开销，但在高并发写操作时可能导致频繁重试。
适用场景：悲观锁适用于并发冲突频繁的场景；而乐观锁则适用于并发冲突较少的场景。