案例:
银行两操作员同时操作同一账户。比如A、B操作员同时读取一余额为1000元的账户，A操作员为该账户增加100元，B操作员同时为该账户扣除50元，A先提交，B后提交。最后实际账户余额为1000-50=950元，但本该为1000+100-50=1050。这就是典型的并发问题。
乐观锁机制在一定程度上解决这个问题。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大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。
对于上面修改用户帐户信息的例子而言，假设数据库中帐户信息表中有一个version字段，当前值为1；而当前帐户余额字段(balance)为1000元。假设操作员A先更新完，操作员B后更新。
a、操作员A此时将其读出(version=1)，并从其帐户余额中增加100(1000+100=1100)。
b、在操作员A操作的过程中，操作员B也读入此用户信息(version=1)，并从其帐户余额中扣除50(1000-50=950)。
c、操作员A完成了修改工作，将数据版本号加一(version=2)，连同帐户增加后余额(balance=1100)，提交至数据库更新，此时由于提交数据版本大于数据库记录当前版本，数据被更新，数据库记录version更新为2。
d、操作员B完成了操作，也将版本号加一(version=2)试图向数据库提交数据(balance=950)，但此时比对数据库记录版本时发现，操作员B提交的数据版本号为2，数据库记录当前版本也为2，不满足 “提交版本必须大于记录当前版本才能执行更新 “的乐观锁策略，因此，操作员B的提交被驳回。
这样，就避免了操作员B用基于version=1的旧数据修改的结果覆盖操作员A的操作结果的可能。
乐观锁（ Optimistic Locking ） 乐观锁假设认为数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突，则让返回用户错误的信息，让用户决定如何去做。那么如何实现乐观锁呢，一般来说有以下2种方式：
1、使用版本号实现乐观锁
版本号的实现方式有两种，一个是数据版本机制，一个是时间戳机制。具体如下。
a.使用数据版本（Version）记录机制实现，是乐观锁最常用的一种实现方式。何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，一般是通过为数据库表增加一个数字类型的 “version” 字段来实现。当读取数据时，将version字段的值一同读出，数据每更新一次，对此version值加一。当提交更新的时候，判断数据库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的version值进行比对，如果数据库表当前版本号与第一次取出来的version值相等，则予以更新，否则认为是过期数据。用下面的一张图来说明：
如上图所示，如果更新操作顺序执行，则数据的版本（version）依次递增，不会产生冲突。但是如果发生有不同的业务操作对同一版本的数据进行修改，那么，先提交的操作（图中B）会把数据version更新为2，当A在B之后提交更新时发现数据的version已经被修改了，那么A的更新操作会失败。
b.时间戳机制，同样是在需要乐观锁控制的table中增加一个字段，名称无所谓，字段类型使用时间戳（timestamp）, 和上面的version类似，也是在更新提交的时候检查当前数据库中数据的时间戳和自己更新前取到的时间戳进行对比，如果一致则OK，否则就是版本冲突。
商品goods表中有一个字段status，status为0代表商品未被下单，status为1代表商品已经被下单，那么对某个商品下单时必须确保该商品status为0。假设商品的id为1。
操作包括3步骤：
1.查询出商品信息
select (status,version) from t_goods where id=#{id}
2.根据商品信息生成订单
3.修改商品status为2
update t_goods set status=2,version=version+1 where id=#{id} and version=#{version};首先修改t_goods表，增加一个version字段，数据默认version值为1，t_goods表初始数据如下：
这种版本号的方法并不是适用于所有的乐观锁场景。举个例子，当电商抢购活动时，大量并发进入，如果仅仅使用版本号或者时间戳，就会出现大量的用户查询出库存存在，但是却在扣减库存时失败，而这个时候库存是确实存在的。想象一下，版本号每次只会有一个用户扣减成功。不可避免的人为造成失败。这种时候就需要我们的第二种场景的乐观锁方法。
使用条件限制实现乐观锁
将表结构修改如下：
mysql> select * from t_goods;
+----+--------+------+---------+
| id | status | name | num |
+----+--------+------+---------+
| 1 | 1 | 手环 | 10 |
| 2 | 2 | 鞋子 | 10 |
+----+--------+------+---------+status表示产品状态：1、在售。2、暂停出售。 num表示产品库存，更新库存操作如下：
UPDATE t_goods
SET num = num - #{buyNum} WHERE id = #{id}
AND num - #{buyNum} >= 0
AND STATUS = 1说明：num-#{buyNum}>=0 ，这个情景适合不用版本号，只更新是做数据安全校验，适合库存模型，扣份额和回滚份额，性能更高
事务与悲观锁/乐观锁
事务是粗粒度的、乐观锁悲观锁可以更细粒度的控制，比如抢票，假设余票只有1张；隔离级别可以保证事务A和事务B不能读到对方的数据，也不能更新对方正在更新的数据，但是事务A和事务B都认为还有1张余票，于是出票，并更新为0；
事务解决了并发问题，已经不存在并发问题了；但是事务B读取的是过时数据，依据过时数据做了业务处理；所以需要乐观锁或者悲观锁，来记录一个信息：当前已经读取的数据，是不是已经过时！
事务不能保证每个操作结果正确，售票时超卖还是会发生。
事务保证整个操作的成一个组，要么全做要么全不做 但是不能保证多个事务同时读取同一个数据
数据对象被加上排它锁时，其他的事务不能对它读取和修改；加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取，但不能修改
事务可以用锁实现，可以保证一致性和隔离性，但是锁用来保证并发性；
隔离性和并发性有点类似，但是隔离性只是保证不会出现相互读取中间数据，却无法解决并发的问题
