java——乐观锁和悲观锁
悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义，就是很悲观，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block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。
乐观锁(Optimistic Lock), 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，像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。
两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种，像乐观锁适用于写比较少的情况下，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。但如果经常产生冲突，上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以这种情况下用悲观锁就比较合适。
白话文版：
旺财和小强生活在一个网上商城的系统中， 是一对儿线程好基友。
星期一刚上班，旺财接到领导电话说，要把一个商品的库存减少20， 旺财不敢怠慢，赶快把库存取出来一看，哦，现在有1000个。
与此同时，小强也接到电话说要把同一商品的库存减少30， 他一看，哦，现在有1000个。
旺财计算出最新的库存值980， 保存！
小强也计算出最新的库存值970， 保存 !
旺财的数据被小强覆盖了！
领导一看，本来卖出了50个商品，现在库存只扣了30个，这样持续下去就天下大乱了。
旺财和小强， 各打二十大板， 长长记性！
小强说：“哥，要不我们还是想个办法吧，再这样下去要被打死的。”
旺财悲催地说： “这样， 以后我们每次访问库存之前，都要先加锁，加了锁，就禁止别人再进入访问，只能等待持有锁的人来释放。”
星期二， 领导让旺财再次把库存减少20 ， 旺财这次万分小心，先把库存给锁住，然后慢慢修改。
小强也接到了把库存减少的指令， 但是旺财哥已经把库存锁住了， 不能操作，小强只好去阻塞车间喝茶聊天，然后到就绪车间等待调度运行。
好不容易等到可以再次执行了，小强一看，这库存怎么还锁着呢！？ 只好再次去阻塞车间喝茶。
领导一看， 小强你怎么回事， 老是喝茶聊天？ ！ 还干不干活了？
小强争辩说旺财哥一直锁着库存，我没法操作。
领导不管这些， 把小强和旺财又打了二十大板。
（备注： 这种加锁的方式就是悲观锁了，悲观锁正如其名，每次取读写数据时候总认为数据会被别人修改，所以将数据加锁，置于锁定状态， 不让别人再访问。缺点是如果持有锁的时间太长，其他用户需要等待很长时间。）
旺财说： “兄弟，这一次哥对不住你啊，处理得慢了一些， 不过哥刚才挨打的时候想了一个好办法：乐观锁。”
小强说：“拉倒吧你，屁股都快被打烂了还乐观？”
“你听我说嘛， 我们在那个库存字段的旁边，再加上一个版本(version)的字段， 例如刚开始的时候（库存= 1000， 版本=1）， 每次你去读的时候不仅要读出库存，还要读出版本号， 等到你修改了库存，往回写的时候一定要检查一下版本号，看看和你读的时候是否一样。”
“如果不一样呢？” 小强问
“那就放弃这次写的操作，重新读取库存和版本号， 重新来过。”
“如果一样呢？ ”
“那就放心大胆地把新的库存值写回去。把版本号也加1”
“我似乎有点明白了，我们试试，不过你要想好，我可不想再挨板子了。”
星期三， 旺财奉命把库存减去30， 他先读到了（库存= 1000， 版本=1）； 小强也要改库存了，他要把库存减去50， 于是他也读到了（库存= 1000， 版本=1）。
旺财计算出新的库存值970 ，写回成功，现在版本变成了（库存= 970， 版本=2）。
小强也计算出新库存950 ， 也准备写回，他战战兢兢地去看最新的版本号， 已经变成版本2了， 按照之前的约定，只好重新读取了。
小强再次读取（库存= 970， 版本=2） ， 计算出最新缓存值920（970减去50）， 再次试图更新，没想到又被别人抢了先，现在版本号已经变成3了 ，最新的数据是（库存= 900， 版本= 3）。
唉， 只好重新来过， 计算出最新缓存值850（900减去50），第三次终于更新成功了， 最新的库存是 （库存=850， 版本= 4）
领导看到旺财和小强忙得热火朝天，一刻不停，并且库存值也没有乱掉， 满意地点了点头：好同志啊。
（备注： 这种方式就是所谓的乐观锁了，旺财和小强这次乐观了一点，觉得一般情况下不会有太多人修改库存，所以没有加锁，放心地去操作，只有在最后更新的时候才去看是否冲突。 这种方式适合于冲突不多的场景，如果冲突很多，数据争用激烈，会导致不断地尝试，反而降低了性能。）