悲观锁（Pessimistic Locking）：
悲观锁的核心思想是，在整个数据处理过程中，始终假设最坏的情况会发生，即认为其他线程随时可能修改数据，因此在访问数据之前就进行加锁操作，确保每次只有一个线程能够访问数据。
悲观锁的特点：
1.悲观锁适用于并发写操作较多的场景，因为写操作涉及到数据的修改，需要保证数据的一致性。
2.悲观锁在加锁期间，其他线程无法访问被锁定的资源，从而保证了数据的完整性。
3.悲观锁需要频繁地进行加锁和解锁操作，开销较大。
悲观锁的应用场景：
1.银行账户转账：在进行转账操作时，需要保证同时只有一个线程能够修改账户余额，避免出现数据不一致的情况。
2.数据库行锁：在数据库中，使用悲观锁可以在读取数据之前对数据进行加锁，避免其他事务对数据的并发修改。
乐观锁（Optimistic Locking）：
乐观锁的核心思想是，认为在数据处理过程中不会发生并发冲突，因此不加锁，而是在更新数据时进行版本检查，通过比较版本号来判断数据是否被修改。如果版本号相同，则可以更新数据；如果版本号不同，则说明数据已经被其他线程修改，需要进行相应的处理。
乐观锁的特点：
1.乐观锁适用于并发读操作较多的场景，因为读操作不涉及到数据的修改，不需要加锁。
2.乐观锁在更新数据时，只有在提交更新操作时才对数据进行版本检查，减少了加锁和解锁的开销。
3.乐观锁可能需要进行重试，以处理并发修改引起的冲突。
乐观锁的应用场景：
1.数据库乐观锁：在数据库中，可以使用版本号或时间戳来实现乐观锁，用于避免并发修改引起的数据冲突。
2.缓存更新：在缓存中，可以使用版本号或时间戳来实现乐观锁，用于保证缓存数据的一致性。
总结：
悲观锁和乐观锁是并发控制中常用的两种锁机制，它们有不同的特点和适用场景。悲观锁适用于并发写操作较多的场景，需要频繁地进行加锁和解锁操作，保证数据的一致性；而乐观锁适用于并发读操作较多的场景，通过版本检查来处理并发修改引起的冲突，减少了加锁和解锁的开销。在实际应用中，可以根据具体的业务需求和并发情况选择合适的锁机制来保证数据的一致性和可靠性。
