悲观锁：假定会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作。
乐观锁：假设不会发生并发冲突，只在提交操作时检查是否违反数据完整性。乐观锁不能解决脏读的问题。
Java：
独占锁是一种悲观锁，synchronized就是一种独占锁，它假设最坏的情况，并且只有在确保其它线程不会造成干扰的情况下执行，会导致其它所有需要锁的线程挂起，等待持有锁的线程释放锁。
但是，由于在进程挂起和恢复执行过程中存在着很大的开销。当一个线程正在等待锁时，它不能做任何事，所以悲观锁有很大的缺点。举个例子，如果一个线程需要某个资源，但是这个资源的占用时间很短，当线程第一次抢占这个资源时，可能这个资源被占用，如果此时挂起这个线程，可能立刻就发现资源可用，然后又需要花费很长的时间重新抢占锁，时间代价就会非常的高。
所以就有了乐观锁的概念，他的核心思路就是，每次不加锁而是假设没有冲突而去完成某项操作，如果因为冲突失败就重试，直到成功为止。在上面的例子中，某个线程可以不让出cpu,而是一直while循环，如果失败就重试，直到成功为止。所以，当数据争用不严重时，乐观锁效果更好。比如CAS就是一种乐观锁思想的应用。
互斥同步最主要的问题就是进行线程阻塞和唤醒所带来的性能问题，因此这种同步也称为阻塞同步（Blocking Synchronization）。从处理问题的方式上说，互斥同步属于一种悲观的并发策略，总是认为只要不去做正确的同步措施（例如加锁），那就肯定会出现问题，无论共享数据是否真的会出现竞争，它都要进行加锁（这里讨论的是概念模型，实际上虚拟机会优化掉很大一部分不必要的加锁）、用户态核心态转换、维护锁计数器和检查是否有被阻塞的线程需要唤醒等操作。随着硬件指令集的发展，我们有了另外一个选择：基于冲突检测的乐观并发策略，通俗地说，就是先进行操作，如果没有其他线程争用共享数据，那操作就成功了；如果共享数据有争用，产生了冲突，那就再采取其他的补偿措施（最常见的补偿措施就是不断地重试，直到成功为止），这种乐观的并发策略的许多实现都不需要把线程挂起，因此这种同步操作称为非阻塞同步（Non-Blocking Synchronization）。
数据库：
乐观锁：
总是认为不会产生并发问题，每次去取数据的时候总认为不会有其他线程对数据进行修改，因此不会上锁，但是在更新时会判断其他线程在这之前有没有对数据进行修改，一般会使用版本号机制或CAS操作实现。
version方式：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。
核心SQL代码：
update table set x=x+1, version=version+1 where id=#{id} and version=#{version}; 悲观锁：
总是假设最坏的情况，每次取数据时都认为其他线程会修改，所以都会加锁（读锁、写锁、行锁等），当其他线程想要访问数据时，都需要阻塞挂起。可以依靠数据库实现，如行锁、读锁和写锁等，都是在操作之前加锁。
读取频繁使用乐观锁，写入频繁使用悲观锁。
参考链接：https://blog.csdn.net/truelove12358/article/details/54963791
https://blog.csdn.net/L_BestCoder/article/details/79298417