锁（locking）
业务逻辑的实现过程中，往往需要保证数据访问的排他性。如在金融系统的日终结算处理中，我们希望针对某个cut-off时间点的数据进行处理，而不希望在结算进行过程中（可能是几秒种，也可能是几个小时），数据再发生变化。此时，我们就需要通过一些机制来保证这些数据在某个操作过程中不会被外界修改，这样的机制，在这里，也就是所谓的“锁”，即给我们选定的目标数据上锁，使其无法被其他程序修改。
悲观锁（Pessimistic Locking）
悲观锁，正如其名，它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据）。
一段执行逻辑加上悲观锁,不同线程同时执行时,只能有一个线程执行,其他的线程在入口处等待,直到锁被释放。
一个典型的倚赖数据库的悲观锁调用：
select * from account where name=”Erica” for update
这条sql 语句锁定了account 表中所有符合检索条件（name=”Erica”）的记录。
本次事务提交之前（事务提交时会释放事务过程中的锁），外界无法修改这些记录。
乐观锁（Optimistic Locking）
相对悲观锁而言，乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现，以保证操作最大程度的独占性。但随之而来的就是数据库性能的大量开销，特别是对长事务而言，这样的开销往往无法承受。
一段执行逻辑加上乐观锁,不同线程同时执行时,可以同时进入执行,在最后更新数据的时候要检查这些数据是否被其他线程修改了(版本和执行初是否相同),没有修改则进行更新,否则放弃本次操作。乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题。乐观锁，大多是基于数据版本（Version）记录机制实现。何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是通过为数据库表增加一个“version”字段来实现。
读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。此时，将提交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。
对于上面修改用户帐户信息的例子而言，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50（
50）。
2 、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100-
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。
4 、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。
从解释上可以看出,悲观锁具有很强的独占性,也是最安全的.而乐观锁很开放,效率高,安全性比悲观锁低,因为在乐观锁检查数据版本一致性时也可能被其他线程修改数据.从下面的例子中可以看出来这里说的安全差别.
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 )。
CAS是乐观锁技术，当多个线程尝试使用CAS同时更新同一个变量时，只有其中一个线程能更新变量的值，而其它线程都失败，失败的线程并不会被挂起，而是被告知这次竞争中失败，并可以再次尝试。
CAS 操作中包含三个操作数 —— 需要读写的内存位置（V）、进行比较的预期原值（A）和拟写入的新值(B)。如果内存位置V的值与预期原值A相匹配，那么处理器会自动将该位置值更新为新值B。否则处理器不做任何操作。无论哪种情况，它都会在 CAS 指令之前返回该位置的值。（在 CAS 的一些特殊情况下将仅返回 CAS 是否成功，而不提取当前值。）CAS 有效地说明了“ 我认为位置 V 应该包含值 A；如果包含该值，则将 B 放到这个位置；否则，不要更改该位置，只告诉我这个位置现在的值即可。 ”这其实和乐观锁的冲突检查+数据更新的原理是一样的。
JAVA对CAS的支持：
在JDK1.5 中新增 java.util.concurrent (J.U.C)就是建立在CAS之上的。相对于对于 synchronized 这种阻塞算法，CAS是非阻塞算法的一种常见实现。所以J.U.C在性能上有了很大的提升。
以 java.util.concurrent 中的 AtomicInteger 为例，看一下在不使用锁的情况下是如何保证线程安全的。主要理解 getAndIncrement 方法，该方法的作用相当于 ++i 操作。
public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable {
private volatile int value;
public final int get() {
return value;
}
public final int getAndIncrement() {
for (;;) {
int current = get();
int next = current + 1;
if (compareAndSet(current, next))
return current;
}
}
public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}
}
在没有锁的机制下,字段value要借助volatile原语，保证线程间的数据是可见性。这样在获取变量的值的时候才能直接读取。然后来看看 ++i 是怎么做到的。
getAndIncrement 采用了CAS操作，每次从内存中读取数据然后将此数据和 +1 后的结果进行CAS操作，如果成功就返回结果，否则重试直到成功为止。
而 compareAndSet 利用JNI（Java Native Interface）来完成CPU指令的操作：
public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}
其中unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
类似如下逻辑：
if (this == expect) {
this = update
return true;
} else {
return false;
}
那么比较this == expect，替换this = update，compareAndSwapInt实现这两个步骤的原子性呢？ 参考CAS的原理
CAS原理：
CAS通过调用JNI的代码实现的。而compareAndSwapInt就是借助C来调用CPU底层指令实现的。
