悲观锁(Pessimistic Lock), 顾名思义，就是很悲观，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block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。
乐观锁乐观锁(Optimistic Lock), 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，像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。
乐观锁与悲观锁对比乐观锁没有加锁和解除锁的步骤，直觉上会快一些；但是乐观锁这么做的前提是总认为不会发生并发，如果并发发生的概率很大，重试的次数会增加，这种情况下乐观锁的性能就差很多了。
悲观锁有加锁和解除锁的步骤，直觉上会慢一些；但是当有很多进程或者线程对同一个数值进行修改时，能避免大量的重试过程，这种情况下悲观锁的性能相对就很高了。
两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种，像乐观锁适用于写比较少的情况下，即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。但如果经常产生冲突，上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以这种情况下用悲观锁就比较合适。
Golang中的乐观锁与悲观锁sync/atomic
Golang中有一个 atomic 包，可以在不形成临界区和创建互斥量的情况下完成并发安全的值替换操作，这个包应用的便是乐观锁的原理。
不过这个包只支持int32/int64/uint32/uint64/uintptr这几种数据类型的一些基础操作（增减、交换、载入、存储等）
sync
Golang中的sync包，提供了各种锁，如果使用了这个包，基本上就以悲观锁的工作模式了。
参考：
乐观锁与悲观锁与Golang