并发控制手段：
乐观锁（乐观并发控制）
悲观锁（悲观并发控制）
悲观锁：
当我们要对一个数据库中的一条数据进行修改的时候，为了避免同时被其他人修改，最好的办法就是对该数据进行加锁以防止并发。这种借助数据库锁机制在修改数据之前先锁定，再修改的方式称之为悲观并发控制。
悲观并发控制实际上是：
先取锁再访问的保守策略，为数据处理的安全提供了保证。
在效率方面，处理加锁的机制会让数据库产生额外的开销，还有增加产生死锁的机会；另外还会降低并发性，一个事务如果锁定了某行数据，其他事务就必须等待该事物处理完才可以处理那行数据。
乐观锁：
是相对于悲观锁而言的，乐观锁假设数据一般情况下不会造成冲突，所以在进行数据提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突了，则让返回用户错误的信息，让用户决定如何去做。
相对于悲观锁，在对数据库。进行处理的时候，乐观锁并不会使用数据库提供的机制。一般的实现乐观锁的方式就是记录数据版本。
悲观锁的实现方式
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：
- 在对记录进行修改前，先尝试为该记录加上排它锁。
- 如果枷锁失败，说明该记录正在被修改，那么当前查询可能需要等待或者跑出异常。
- 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。
- 期间如果有其他对该记录做修改或加排它锁的操作，都会等待我们解锁或者抛出异常。
乐观锁的实现方式
使用乐观锁就不需要借助数据库的锁机制了。
乐观锁主要就是两个步骤：冲突检测和数据跟新。
其实现方式有一种典型的就是compare and swap（CAS）。
CAS是一项乐观锁技术，当多个线程尝试使用CSA同时跟新一个变量时，只有其中一个线程能更新变量的值，而其他线程都失败，失败的线程不会被挂起，而是被告知在这次竞争中失败，并可以再次尝试。
乐观锁和悲观锁的选择。
- 乐观锁并未真正加锁，效率高。一旦锁的粒度掌握不好，更新失败的概率会比较高，容易发生业务失败。
- 悲观锁依赖于数据库锁，效率低。更新失败的的概率比较低。