1、基本原理：
乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control）：假设多个事务在并发执行时不会相互干扰，只有在提交操作时才会检查是否存在冲突，如果存在冲突，则进行回滚并重新执行操作。
悲观并发控制（Pessimistic Concurrency Control）：假设多个事务在并发执行时会相互干扰，因此在每个事务开始之前就需要锁定被访问的数据，确保只有一个事务能够修改数据。
2、数据锁定方式：
乐观并发控制：通常使用版本号或时间戳来标记数据的版本，每个事务在读取数据时都会获取最新的版本号，并在更新数据时检查版本号是否发生变化，如果没有变化，则更新成功；如果变化了，则说明其他事务已经修改过该数据，需要回滚并重新执行操作。
悲观并发控制：通过锁定数据行、表或数据库来实现并发控制，事务在修改数据之前需要先获取锁，其他事务无法同时修改被锁定的数据，只有等待锁释放后才能进行修改操作。
3、性能和并发性：
乐观并发控制：不需要锁定数据，多个事务可以同时读取和修改数据，适用于高并发场景，提高了系统的吞吐量和响应速度。
悲观并发控制：通过锁定数据来保证数据的一致性，但可能导致其他事务长时间等待锁的释放，降低了系统的并发性和性能。
4、冲突处理：
乐观并发控制：冲突会在提交操作时检测到，通过回滚和重新执行操作来解决冲突。
悲观并发控制：冲突可能在事务执行期间就被发现，通过等待锁的释放或者回滚来解决冲突。
相关问题与解答：
问题1：乐观并发控制在哪些场景下适用？
答案：乐观并发控制适用于高并发场景，其中多个事务频繁地读取和修改数据，且冲突的概率较低，社交媒体应用中用户同时发布和浏览动态的场景。
问题2：悲观并发控制在哪些场景下适用？
答案：悲观并发控制适用于对数据一致性要求较高的场景，其中多个事务频繁地同时修改相同的数据，银行系统中多个账户同时进行转账的场景。
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