悲观锁：总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。再比如Java里面的同步原语synchronized关键字的实现也是悲观锁。
乐观锁：顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库提供的类似于write_condition机制，其实都是提供的乐观锁。在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式CAS实现的。
悲观锁机制存在以下问题：
对比于悲观锁的这些问题，另一个更加有效的锁就是乐观锁。其实乐观锁就是：每次不加锁而是假设没有并发冲突而去完成某项操作，如果因为并发冲突失败就重试，直到成功为止。
Java在JDK1.5之前都是靠 synchronized关键字保证同步的，这种通过使用一致的锁定协议来协调对共享状态的访问，可以确保无论哪个线程持有共享变量的锁，都采用独占的方式来访问这些变量。这就是一种独占锁，独占锁其实就是一种悲观锁，所以可以说 synchronized 是悲观锁。
乐观锁（ Optimistic Locking ）在上文已经说过了，其实就是一种思想。相对悲观锁而言，乐观锁假设认为数据一般情况下不会产生并发冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据是否产生并发冲突进行检测，如果发现并发冲突了，则让返回用户错误的信息，让用户决定如何去做。
上面提到的乐观锁的概念中其实已经阐述了它的具体实现细节：主要就是两个步骤：冲突检测和数据更新。其实现方式有一种比较典型的就是 Compare and Swap ( CAS )。
synchronized可以保证方法或者代码块在运行时，同一时刻只有一个方法可以进入到临界区，同时它还可以保证共享变量的内存可见性
Java中每一个对象都可以作为锁，这是synchronized实现同步的基础：
它是如何来实现这个机制的呢？我们先看一段简单的代码：
public class SynchronizedTest {
public synchronized void test1(){
}
public void test2(){
synchronized (this){
}
}
}利用javap工具查看生成的class文件信息来分析Synchronize的实现
从上面可以看出，同步代码块是使用monitorenter和monitorexit指令实现的，同步方法（在这看不出来需要看JVM底层实现）依靠的是方法修饰符上的ACC_SYNCHRONIZED实现。
同步代码块：monitorenter指令插入到同步代码块的开始位置，monitorexit指令插入到同步代码块的结束位置，JVM需要保证每一个monitorenter都有一个monitorexit与之相对应。任何对象都有一个monitor与之相关联，当且一个monitor被持有之后，他将处于锁定状态。线程执行到monitorenter指令时，将会尝试获取对象所对应的monitor所有权，即尝试获取对象的锁；
同步方法：synchronized方法则会被翻译成普通的方法调用和返回指令如:invokevirtual、areturn指令，在VM字节码层面并没有任何特别的指令来实现被synchronized修饰的方法，而是在Class文件的方法表中将该方法的access_flags字段中的synchronized标志位置1，表示该方法是同步方法并使用调用该方法的对象或该方法所属的Class在JVM的内部对象表示Klass做为锁对象。(摘自：http://www.cnblogs.com/javaminer/p/3889023.html)
下面我们来继续分析，但是在深入之前我们需要了解两个重要的概念：Java对象头，Monitor。
synchronized用的锁是存在Java对象头里的，那么什么是Java对象头呢？Hotspot虚拟机的对象头主要包括两部分数据：Mark Word（标记字段）、Klass Pointer（类型指针）。
Klass Point是是对象指向它的类元数据的指针，虚拟机通过这个指针来确定这个对象是哪个类的实例，Mark Word用于存储对象自身的运行时数据，它是实现轻量级锁和偏向锁的关键，所以下面将重点阐述
Mark Word用于存储对象自身的运行时数据，如哈希码（HashCode）、GC分代年龄、锁状态标志、线程持有的锁、偏向线程 ID、偏向时间戳等等。Java对象头一般占有两个机器码（在32位虚拟机中，1个机器码等于4字节，也就是32bit），但是如果对象是数组类型，则需要三个机器码，因为JVM虚拟机可以通过Java对象的元数据信息确定Java对象的大小，但是无法从数组的元数据来确认数组的大小，所以用一块来记录数组长度。下图是Java对象头的存储结构（32位虚拟机）：
对象头信息是与对象自身定义的数据无关的额外存储成本，但是考虑到虚拟机的空间效率，Mark Word被设计成一个非固定的数据结构以便在极小的空间内存存储尽量多的数据，它会根据对象的状态复用自己的存储空间，也就是说，Mark Word会随着程序的运行发生变化，变化状态如下（32位虚拟机）：
什么是Monitor？我们可以把它理解为一个同步工具，也可以描述为一种同步机制，它通常被描述为一个对象。
与一切皆对象一样，所有的Java对象是天生的Monitor，每一个Java对象都有成为Monitor的潜质，因为在Java的设计中 ，每一个Java对象自打娘胎里出来就带了一把看不见的锁，它叫做内部锁或者Monitor锁。
Monitor 是线程私有的数据结构，每一个线程都有一个可用monitor record列表，同时还有一个全局的可用列表。每一个被锁住的对象都会和一个monitor关联（对象头的MarkWord中的LockWord指向monitor的起始地址），同时monitor中有一个Owner字段存放拥有该锁的线程的唯一标识，表示该锁被这个线程占用。其结构如下：
摘自：Java中synchronized的实现原理与应用）
我们知道synchronized是重量级锁，效率不怎么滴，同时这个观念也一直存在我们脑海里，不过在jdk 1.6中对synchronize的实现进行了各种优化，使得它显得不是那么重了，那么JVM采用了那些优化手段呢？
jdk1.6对锁的实现引入了大量的优化，如自旋锁、适应性自旋锁、锁消除、锁粗化、偏向锁、轻量级锁等技术来减少锁操作的开销。
锁主要存在四中状态，依次是：无锁状态、偏向锁状态、轻量级锁状态、重量级锁状态，他们会随着竞争的激烈而逐渐升级。注意锁可以升级不可降级，这种策略是为了提高获得锁和释放锁的效率。
线程的阻塞和唤醒需要CPU从用户态转为核心态，频繁的阻塞和唤醒对CPU来说是一件负担很重的工作，势必会给系统的并发性能带来很大的压力。同时我们发现在许多应用上面，对象锁的锁状态只会持续很短一段时间，为了这一段很短的时间频繁地阻塞和唤醒线程是非常不值得的。所以引入自旋锁。
何谓自旋锁？
所谓自旋锁，就是让该线程等待一段时间，不会被立即挂起，看持有锁的线程是否会很快释放锁。怎么等待呢？执行一段无意义的循环即可（自旋）。
自旋等待不能替代阻塞，先不说对处理器数量的要求（多核，貌似现在没有单核的处理器了），虽然它可以避免线程切换带来的开销，但是它占用了处理器的时间。如果持有锁的线程很快就释放了锁，那么自旋的效率就非常好，反之，自旋的线程就会白白消耗掉处理的资源，它不会做任何有意义的工作，典型的占着茅坑不拉屎，这样反而会带来性能上的浪费。所以说，自旋等待的时间（自旋的次数）必须要有一个限度，如果自旋超过了定义的时间仍然没有获取到锁，则应该被挂起。
自旋锁在JDK 1.4.2中引入，默认关闭，但是可以使用-XX:+UseSpinning开开启，在JDK1.6中默认开启。同时自旋的默认次数为10次，可以通过参数-XX:PreBlockSpin来调整；
如果通过参数-XX:preBlockSpin来调整自旋锁的自旋次数，会带来诸多不便。假如我将参数调整为10，但是系统很多线程都是等你刚刚退出的时候就释放了锁（假如你多自旋一两次就可以获取锁），你是不是很尴尬。于是JDK1.6引入自适应的自旋锁，让虚拟机会变得越来越聪明。
JDK 1.6引入了更加聪明的自旋锁，即自适应自旋锁。所谓自适应就意味着自旋的次数不再是固定的，它是由前一次在同一个锁上的自旋时间及锁的拥有者的状态来决定。它怎么做呢？线程如果自旋成功了，那么下次自旋的次数会更加多，因为虚拟机认为既然上次成功了，那么此次自旋也很有可能会再次成功，那么它就会允许自旋等待持续的次数更多。反之，如果对于某个锁，很少有自旋能够成功的，那么在以后要或者这个锁的时候自旋的次数会减少甚至省略掉自旋过程，以免浪费处理器资源。
有了自适应自旋锁，随着程序运行和性能监控信息的不断完善，虚拟机对程序锁的状况预测会越来越准确，虚拟机会变得越来越聪明。
为了保证数据的完整性，我们在进行操作时需要对这部分操作进行同步控制，但是在有些情况下，JVM检测到不可能存在共享数据竞争，这是JVM会对这些同步锁进行锁消除。锁消除的依据是逃逸分析的数据支持。
如果不存在竞争，为什么还需要加锁呢？所以锁消除可以节省毫无意义的请求锁的时间。变量是否逃逸，对于虚拟机来说需要使用数据流分析来确定，但是对于我们程序员来说这还不清楚么？我们会在明明知道不存在数据竞争的代码块前加上同步吗？但是有时候程序并不是我们所想的那样？我们虽然没有显示使用锁，但是我们在使用一些JDK的内置API时，如StringBuffer、Vector、HashTable等，这个时候会存在隐形的加锁操作。比如StringBuffer的append()方法，Vector的add()方法：
public void vectorTest(){
Vector vector = new Vector();
for(int i = 0 ; i <10 ; i++){
vector.add(i + "");
}
System.out.println(vector);
} 在运行这段代码时，JVM可以明显检测到变量vector没有逃逸出方法vectorTest()之外，所以JVM可以大胆地将vector内部的加锁操作消除。
我们知道在使用同步锁的时候，需要让同步块的作用范围尽可能小—仅在共享数据的实际作用域中才进行同步，这样做的目的是为了使需要同步的操作数量尽可能缩小，如果存在锁竞争，那么等待锁的线程也能尽快拿到锁。
在大多数的情况下，上述观点是正确的，LZ也一直坚持着这个观点。但是如果一系列的连续加锁解锁操作，可能会导致不必要的性能损耗，所以引入锁粗化的概念。
锁粗化概念比较好理解，就是将多个连续的加锁、解锁操作连接在一起，扩展成一个范围更大的锁。如上面实例：vector每次add的时候都需要加锁操作，JVM检测到对同一个对象（vector）连续加锁、解锁操作，会合并一个更大范围的加锁、解锁操作，即加锁解锁操作会移到for循环之外。
引入轻量级锁的主要目的是在多没有多线程竞争的前提下，减少传统的重量级锁使用操作系统互斥量产生的性能消耗。当关闭偏向锁功能或者多个线程竞争偏向锁导致偏向锁升级为轻量级锁，则会尝试获取轻量级锁，其步骤如下：
获取锁
判断当前对象的Mark Word是否指向当前线程的栈帧，如果是则表示当前线程已经持有当前对象的锁，则直接执行同步代码块；否则只能说明该锁对象已经被其他线程抢占了，这时轻量级锁需要膨胀为重量级锁，锁标志位变成10，后面等待的线程将会进入阻塞状态；
释放锁
轻量级锁的释放也是通过CAS操作来进行的，主要步骤如下：
取出在获取轻量级锁保存在Displaced Mark Word中的数据；
对于轻量级锁，其性能提升的依据是“对于绝大部分的锁，在整个生命周期内都是不会存在竞争的”，如果打破这个依据则除了互斥的开销外，还有额外的CAS操作，因此在有多线程竞争的情况下，轻量级锁比重量级锁更慢；
下图是轻量级锁的获取和释放过程
引入偏向锁主要目的是：为了在无多线程竞争的情况下尽量减少不必要的轻量级锁执行路径。上面提到了轻量级锁的加锁解锁操作是需要依赖多次CAS原子指令的。那么偏向锁是如何来减少不必要的CAS操作呢？我们可以查看Mark work的结构就明白了。只需要检查是否为偏向锁、锁标识为以及ThreadID即可，处理流程如下：
获取锁
释放锁
偏向锁的释放采用了一种只有竞争才会释放锁的机制，线程是不会主动去释放偏向锁，需要等待其他线程来竞争。偏向锁的撤销需要等待全局安全点（这个时间点是上没有正在执行的代码）。其步骤如下：
下图是偏向锁的获取和释放流程
重量级锁通过对象内部的监视器（monitor）实现，其中monitor的本质是依赖于底层操作系统的Mutex Lock实现，操作系统实现线程之间的切换需要从用户态到内核态的切换，切换成本非常高。
CAS是乐观锁技术，当多个线程尝试使用CAS同时更新同一个变量时，只有其中一个线程能更新变量的值，而其它线程都失败，失败的线程并不会被挂起，而是被告知这次竞争中失败，并可以再次尝试。
CAS 操作中包含三个操作数 —— 需要读写的内存位置（V）、进行比较的预期原值（A）和拟写入的新值(B)。如果内存位置V的值与预期原值A相匹配，那么处理器会自动将该位置值更新为新值B。否则处理器不做任何操作。无论哪种情况，它都会在CAS 指令之前返回该位置的值。（在 CAS 的一些特殊情况下将仅返回 CAS 是否成功，而不提取当前值。）CAS 有效地说明了“ 我认为位置 V 应该包含值 A；如果包含该值，则将 B 放到这个位置；否则，不要更改该位置，只告诉我这个位置现在的值即可。
”这其实和乐观锁的冲突检查+数据更新的原理是一样的。
这里再强调一下，乐观锁是一种思想。CAS是这种思想的一种实现方式。
JAVA对CAS的支持：
在JDK1.5 中新增 java.util.concurrent (J.U.C)就是建立在CAS之上的。相对于对于 synchronized 这种阻塞算法，CAS是非阻塞算法的一种常见实现。所以J.U.C在性能上有了很大的提升。
以 java.util.concurrent 中的 AtomicInteger 为例，看一下在不使用锁的情况下是如何保证线程安全的。主要理解 getAndIncrement 方法，该方法的作用相当于 ++i 操作。
public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable {
private volatile int value;
public final int get() {
return value;
}
public final int getAndIncrement() {
for (;;) {
int current = get();
int next = current + 1;
if (compareAndSet(current, next))
return current;
}
}
public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}
}在没有锁的机制下,字段value要借助volatile原语，保证线程间的数据是可见性。这样在获取变量的值的时候才能直接读取。然后来看看 ++i 是怎么做到的。getAndIncrement 采用了CAS操作，每次从内存中读取数据然后将此数据和 +1 后的结果进行CAS操作，如果成功就返回结果，否则重试直到成功为止。 而 compareAndSet 利用JNI（Java Native Interface）来完成CPU指令的操作：
public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
} 其中unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);类似如下逻辑：
if (this == expect) {
this = update
return true;
} else {
return false;
}CAS通过调用JNI的代码实现的。而compareAndSwapInt就是借助C来调用CPU底层指令实现的。下面从分析比较常用的CPU（intel x86）来解释CAS的实现原理。
下面是sun.misc.Unsafe类的compareAndSwapInt()方法的源代码：
public final native boolean compareAndSwapInt(Object o, long offset,
int expected,
int x);可以看到这是个本地方法调用。这个本地方法在JDK中依次调用的C++代码为：
#define LOCK_IF_MP(mp) __asm cmp mp, 0 \
__asm je L0 \
__asm _emit 0xF0 \
__asm L0:
inline jint Atomic::cmpxchg (jint exchange_value, volatile jint* dest, jint compare_value) {
// alternative for InterlockedCompareExchange
int mp = os::is_MP();
__asm {
mov edx, dest
mov ecx, exchange_value
mov eax, compare_value
LOCK_IF_MP(mp)
cmpxchg dword ptr [edx], ecx
}
}如上面源代码所示，程序会根据当前处理器的类型来决定是否为cmpxchg指令添加lock前缀。如果程序是在多处理器上运行，就为cmpxchg指令加上lock前缀（lock cmpxchg）。反之，如果程序是在单处理器上运行，就省略lock前缀（单处理器自身会维护单处理器内的顺序一致性，不需要lock前缀提供的内存屏障效果）。
比如说一个线程one从内存位置V中取出A，这时候另一个线程two也从内存中取出A，并且two进行了一些操作变成了B，然后two又将V位置的数据变成A，这时候线程one进行CAS操作发现内存中仍然是A，然后one操作成功。尽管线程one的CAS操作成功，但可能存在潜藏的问题。如下所示：
现有一个用单向链表实现的堆栈，栈顶为A，这时线程T1已经知道A.next为B，然后希望用CAS将栈顶替换为B：head.compareAndSet(A,B);
在T1执行上面这条指令之前，线程T2介入，将A、B出栈，再pushD、C、A，而对象B此时处于游离状态：
此时轮到线程T1执行CAS操作，检测发现栈顶仍为A，所以CAS成功，栈顶变为B，但实际上B.next为null，所以此时的情况变为：
其中堆栈中只有B一个元素，C和D组成的链表不再存在于堆栈中，平白无故就把C、D丢掉了。
从Java1.5开始JDK的atomic包里提供了一个类AtomicStampedReference来解决ABA问题。这个类的compareAndSet方法作用是首先检查当前引用是否等于预期引用，并且当前标志是否等于预期标志，如果全部相等，则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。
public boolean compareAndSet(
V expectedReference,//预期引用
V newReference,//更新后的引用
int expectedStamp, //预期标志
int newStamp //更新后的标志
)实际应用代码：
private static AtomicStampedReference atomicStampedRef = new AtomicStampedReference(100, 0);
........
atomicStampedRef.compareAndSet(100, 101, stamp, stamp + 1); 自旋CAS（不成功，就一直循环执行，直到成功）如果长时间不成功，会给CPU带来非常大的执行开销。如果JVM能支持处理器提供的pause指令那么效率会有一定的提升，pause指令有两个作用，第一它可以延迟流水线执行指令（de-pipeline）,使CPU不会消耗过多的执行资源，延迟的时间取决于具体实现的版本，在一些处理器上延迟时间是零。第二它可以避免在退出循环的时候因内存顺序冲突（memory order violation）而引起CPU流水线被清空（CPU pipeline flush），从而提高CPU的执行效率。
当对一个共享变量执行操作时，我们可以使用循环CAS的方式来保证原子操作，但是对多个共享变量操作时，循环CAS就无法保证操作的原子性，这个时候就可以用锁，或者有一个取巧的办法，就是把多个共享变量合并成一个共享变量来操作。比如有两个共享变量i＝2,j=a，合并一下ij=2a，然后用CAS来操作ij。从Java1.5开始JDK提供了AtomicReference类来保证引用对象之间的原子性，你可以把多个变量放在一个对象里来进行CAS操作。
对于资源竞争严重（线程冲突严重）的情况，CAS自旋的概率会比较大，从而浪费更多的CPU资源，效率低于synchronized。
补充： synchronized在jdk1.6之后，已经改进优化。synchronized的底层实现主要依靠Lock-Free的队列，基本思路是自旋后阻塞，竞争切换后继续竞争锁，稍微牺牲了公平性，但获得了高吞吐量。在线程冲突较少的情况下，可以获得和CAS类似的性能；而线程冲突严重的情况下，性能远高于CAS。
参考:
Java并发问题–乐观锁与悲观锁以及乐观锁的一种实现方式-CAS
synchronized实现原理
synchronized和lock的实现原理
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