悲观锁
悲观锁假定其他用户企图访问或者改变你正在访问、更改的对象的概率是很高的，因此在悲观锁的环境中，在你开始改变此对象之前就将该对象锁住，并且直到你提交了所作的更改之后才释放锁。悲观的缺陷是不论是页锁还是行锁，加锁的时间可能会很长，这样可能会长时间的限制其他用户的访问，也就是说悲观锁的并发访问性不好。
乐观锁
乐观锁则认为其他用户企图改变你正在更改的对象的概率是很小的，因此乐观锁直到你准备提交所作的更改时才将对象锁住，当你读取以及改变该对象时并不加锁。可见乐观锁加锁的时间要比悲观锁短，乐观锁可以用较大的锁粒度获得较好的并发访问性能。但是如果第二个用户恰好在第一个用户提交更改之前读取了该对象，那么当他完成了自己的更改进行提交时，数据库就会发现该对象已经变化了，这样，第二个用户不得不重新读取该对象并作出更改。这说明在乐观锁环境中，会增加并发用户读取对象的次数。
例子
以版本控制系统为例，来说说两种最基本的并发性问题。
【丢失更新】
小张想修改源代码里面的a方法，正在她修改的同时，小李打开了这个文件，修改了b方法并且保存了文件，等小张修改完成后，保存文件，小李所做的修改就被覆盖了。
【不一致的读】
小张想要知道包里面一共有多少个类，包分了a，b两个子包。小张打开a包，看到了7个类。突然小张接到老婆打来的电话，在小张接电话的时候，小李往a包中加了2个类，b包中加了3个类（原先b包中是5个类）。
小张接完电话后再打开b包，看到了8个类，很自然得出结论：包中一共有15个类。
很遗憾，15个永远不是正确的答案。在小李修改前，正确答案是12（7+5），修改后是17（9+8）。这两个答案都是正确的，虽然有一个不是当前的。但15不对，因为小张读取的数据是不一致的。
小结：不一致读指你要读取两种数据，这两种数据都是正确的，但是在同一时刻两者并非都正确。
隔离和不可变
在企业应用中，解决并发冲突的两种常用手段是隔离和不可变。
只有当多个活动（进程或者线程）同时访问同一数据时才会引发并发问题。一种很自然的思路就是同一时刻只允许一个活动访问数据。如果小张打开了文件，就不允许其他人打开，或者其他人只能通过只读的方式打开副本，就可以解决这个问题。
隔离能够有效减少发生错误的可能。我们经常见到程序员陷入到并发问题的泥潭里，每一段代码写完都要考虑并发问题，这样太累了。我们可以利用隔离技术创建出隔离区域，当程序进入隔离区域时不用关心并发问题。好的并发性设计就是创造这样的一些隔离区域，并保证代码尽可能的运行在其中。
另一种思路：只有当你需要修改共享的数据时才可能引发并发性问题，所以我们可以将要共享的数据制作为“不可变”的，以避免并发性问题。当然我们不可能将所有的数据都做成不可变的，但如果一些数据是不可变的，对它们进行并发操作时我们就可以放松自己的神经了。
乐观并发控制、悲观并发控制
如果数据是可变的，并且无法隔离呢？这种情况下最常用的两种控制就是乐观并发控制和悲观并发控制。
假设小张和小李想要同时修改同一个文件。如果使用乐观锁，俩人都能打开文件进行修改，如果小张先提交了内容，没有问题，他所做的改变会保存到服务器上。但小李提交时就会遇到麻烦，版本控制服务器会检测出两种修改的冲突，小李的提交会被具体，并由小李决定该如何处理这种情况（对于绝大部分版本控制软件来说，会读取并标识出小张做的改变，然后由小李决定是否合并）。
如果使用的是悲观锁，小张先检出（check out）文件，那么小李就无法再次检出同一文件，直到小张提交了他的改变。
建议你将乐观锁想成一种检测冲突的手段，而悲观锁是一种避免冲突的手段（严格来说，乐观锁其实不能称之为“锁”，但是这个名字已经流传开了，那就继续使用吧）。一些老的版本控制系统，比如VSS 6.0使用的是悲观锁的机制。而现代的版本控制系统一般两种都支持，默认使用乐观锁。
乐观锁可以提高并发访问的效率，但是如果出现了冲突只能向上抛出，然后重来一遍；悲观锁可以避免冲突的发生，但是会降低效率。
选择使用那一种锁取决于访问频率和一旦产生冲突的严重性。如果系统被并发访问的概率很低，或者冲突发生后的后果不太严重（所谓后果应该指被检测到冲突的提交会失败，必须重来一次），可以使用乐观锁，否则使用悲观锁。
实现
我们经常会在访问数据库的时候用到锁，怎么实现乐观锁和悲观锁呢？以Hibernate为例，可以通过为记录添加版本或时间戳字段来实现乐观锁。可以用session.Lock()锁定对象来实现悲观锁（本质上就是执行了SELECT * FROM t FOR UPDATE语句）。
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