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悲观锁和乐观锁定义：
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乐观锁：乐观锁在操作数据时非常乐观，认为别人不会同时修改数据。因此乐观锁不会上锁，只是在执行更新的时候判断一下在此期间别人是否修改了数据：如果别人修改了数据则放弃操作，否则执行操作。
悲观锁：悲观锁在操作数据时比较悲观，认为别人会同时修改数据。因此操作数据时直接把数据锁住，直到操作完成后才会释放锁；上锁期间其他人不能修改数据。
悲观锁实现方式
悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制。在数据库中，悲观锁的流程如下：
1.在对记录进行修改之前，先尝试为该记录加上排它锁(exclusive locking)。
2.如果加锁失败，说明该记录正在被修改，那么当前查询可能要等待或者抛出异常。具体响应方式由开发者根据实际需要决定。
3.如果成功加锁，那么就可以对记录做修改，事务完成后就会解锁了。
4.期间如果有其他对该记录做修改或加排它锁的操作，都会等待解锁或直接抛出异常。
乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。相对悲观锁而言，乐观锁更倾向于开发运用。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。而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等于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。
乐观锁和悲观锁的区别如下：
1、悲观锁是当线程拿到资源时，就对资源上锁，并在提交后，才释放锁资源，其他线程才能使用资源。
2、乐观锁是当线程拿到资源时，上乐观锁，在提交之前，其他的锁也可以操作这个资源，当有冲突的时候，并发机制会保留前一个提交，打回后一个提交，让后一个线程重新获取资源后，再操作，然后提交。和git上传代码一样，两个线程都不是直接获取资源本身，而是先获取资源的两个copy版本，然后在这两个copy版本上修改。
3、悲观锁和乐观锁在并发量低的时候，性能差不多，但是在并发量高的时候，乐观锁的性能远远优于悲观锁。
4、常用的synchronized是悲观锁，lock是乐观锁。
你好，根据你的提问我认为乐观和悲观，最主要的区别在于两个人看在同一件事情的观点是不一样的。比如当你遇见半瓶水时，乐观的人会说幸好还有半瓶水，而悲观的人只会说怎么只有半瓶水了。
悲观锁和乐观锁的定义分别如下：
1.悲观锁：顾名思义，就是比较悲观的锁，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
特点：可以完全保证数据的独占性和正确性，因为每次请求都会先对数据进行加锁， 然后进行数据操作，最后再解锁，而加锁释放锁的过程会造成消耗，所以性能不高;
手动加悲观锁：读锁LOCK tables test_db read释放锁UNLOCK TABLES;
写锁：LOCK tables test_db WRITE释放锁UNLOCK TABLES;
2.乐观锁：反之，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。
特点：乐观锁是一种并发类型的锁，其本身不对数据进行加锁通而是通过业务实现锁的功能，不对数据进行加锁就意味着允许多个请求同时访问数据，同时也省掉了对数据加锁和解锁的过程，这种方式因为节省了悲观锁加锁的操作，所以可以一定程度的的提高操作的性能
乐观锁和悲观锁的区别如下：
1、悲观锁是当线程拿到资源时，就对资源上锁，并在提交后，才释放锁资源，其他线程才能使用资源。
2、乐观锁是当线程拿到资源时，上乐观锁，在提交之前，其他的锁也可以操作这个资源，当有冲突的时候，并发机制会保留前一个提交，打回后一个提交，让后一个线程重新获取资源后，再操作，然后提交。和git上传代码一样，两个线程都不是直接获取资源本身，而是先获取资源的两个copy版本，然后在这两个copy版本上修改。
3、悲观锁和乐观锁在并发量低的时候，性能差不多，但是在并发量高的时候，乐观锁的性能远远优于悲观锁。
4、常用的synchronized是悲观锁，lock是乐观锁。