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。

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值会加一。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。
举例:
假设数据库中帐户信息表中有一个 version 字段，当前值为 1 ；而当前帐户余额字
段（ balance ）为 $100 。

操作员 A 此时将其读出（ version=1 ），并从其帐户余额中扣除 $50（ $100-$50 ）。
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 ），并从其帐户余额中扣除
$20 （ $100-$20 ）。
操作员 A 完成了修改工作，将数据版本号加一（ version=2 ），连同帐户扣除后余额（
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当前版本，数据被
更新，数据库记录 version 更新为 2 。
操作员 B 完成了操作，也将版本号加一（ version=2 ）试图向数据库提交数据（ balance=$80
），但此时比对数据库记录版本时发现，操作员 B 提交的数据版本号为 2 ，数据库记录当前版本
也为 2 ，不满足 “ 提交版本必须大于记录当前版本才能执行更新 “ 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 的操作结果的可能。

即compare and swap（比较与交换），是一种有名的无锁算法。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
需要读写的内存值 V
进行比较的值 A
拟写入的新值 B
当CAS进行内存地址的值与预期值比较时，如果相等，则证明内存地址的值没有被修改，可以替换成新值，然后继续往下运行；如果不相等，说明明内存地址的值已经被修改，放弃替换操作，然后重新自旋。当并发修改的线程少，冲突出现的机会少时，自旋的次数也会很少，CAS性能会很高；当并发修改的线程多，冲突出现的机会高时，自旋的次数也会很多，CAS性能会大大降低。所以，提升CAS无锁编程的效率，关键在于减少冲突的机会。

如果一个变量V初次读取的时候是A值，并且在准备赋值的时候检查到它仍然是A值，那我们就能说明它的值没有被其他线程修改过了吗？很明显是不能的，因为在这段时间它的值可能被改为其他值，然后又改回A，那CAS操作就会误认为它从来没有被修改过。这个问题被称为CAS操作的 "ABA"问题。JDK 1.5 以后的 AtomicStampedReference 类就提供了此种能力，其中的 compareAndSet 方法就是首先检查当前引用是否等于预期引用，并且当前标志是否等于预期标志，如果全部相等，则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。

简单的来说CAS适用于写比较少的情况下（多读场景，冲突一般较少），synchronized适用于写
比较多的情况下（多写场景，冲突一般较多）
对于资源竞争较少（线程冲突较轻）的情况，使用synchronized同步锁进行线程阻塞和唤醒切换以及用户态内核态间的切换操作额外浪费消耗cpu资源；而CAS基于硬件实现，不需要进入内核，
不需要切换线程，操作自旋几率较少，因此可以获得更高的性能。
对于资源竞争严重（线程冲突严重）的情况，CAS自旋的概率会比较大，从而浪费更多的CPU资源，效率低于synchronized。

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（共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程）。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，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。Java中 synchronized 和 ReentrantLock 等独占锁就是悲观锁思想的实现。