减少上下文切换的方法有无锁并发编程、CAS算法、使用最少线程和使用协程。 无锁并发编程。多线程竞争锁时，会引起上下文切换，所以多线程处理数据时，可以用一
些办法来避免使用锁，如将数据的ID按照Hash算法取模分段，不同的线程处理不同段的数据。
协程：在单线程里实现多任务的调度，并在单线程里维持多个任务间的切换。 现在我们介绍避免死锁的几个常见方法。
·避免一个线程同时获取多个锁。
·避免一个线程在锁内同时占用多个资源，尽量保证每个锁只占用一个资源。
·尝试使用定时锁，使用lock.tryLock（timeout）来替代使用内部锁机制。
·对于数据库锁，加锁和解锁必须在一个数据库连接里，否则会出现解锁失败的情况。 硬件资源限 制有带宽的上传/下载速度、硬盘读写速度和CPU的处理速度。软件资源限制有数据库的连接
数和socket连接数等。 Java代码在编译后会变成Java字节码，字节码被类加载器加载到JVM里，JVM执行字节
码，最终需要转化为汇编指令在CPU上执行，Java中所使用的并发机制依赖于JVM的实现和
CPU的指令。 volatile是轻量级的 synchronized，它在多处理器开发中保证了共享变量的“可见性”。可见性的意思是当一个线程
修改一个共享变量时，另外一个线程能读到这个修改的值。如果volatile变量修饰符使用恰当
的话，它比synchronized的使用和执行成本更低，因为它不会引起线程上下文的切换和调度。
x = 10; //语句1
y = x; //语句2
x++; //语句3
x = x + 1; //语句4
咋一看，有些朋友可能会说上面的4个语句中的操作都是原子性操作。其实只有语句1是原子性操作，其他三个语句都不是原子性操作。
语句1是直接将数值10赋值给x，也就是说线程执行这个语句的会直接将数值10写入到工作内存中。
语句2实际上包含2个操作，它先要去读取x的值，再将x的值写入工作内存，虽然读取x的值以及 将x的值写入工作内存 这2个操作都是原子性操作，但是合起来就不是原子性操作了。
同样的，x++和 x = x+1包括3个操作：读取x的值，进行加1操作，写入新的值。
所以上面4个语句只有语句1的操作具备原子性。
也就是说，只有简单的读取、赋值（而且必须是将数字赋值给某个变量，变量之间的相互赋值不是原子操作）才是原子操作。
不过这里有一点需要注意：在32位平台下，对64位数据的读取和赋值是需要通过两个操作来完成的，不能保证其原子性。但是好像在最新的JDK中，JVM已经保证对64位数据的读取和赋值也是原子性操作了。
从上面可以看出，Java内存模型只保证了基本读取和赋值是原子性操作，如果要实现更大范围操作的原子性，可以通过synchronized和Lock来实现。由于synchronized和Lock能够保证任一时刻只有一个线程执行该代码块，那么自然就不存在原子性问题了，从而保证了原子性。
2. 线程独有的工作内存和进程内存（主内存）之间通过8中原子操作来实现，如下图所示：
原子操作的规则（部分）：
1） read,load必须连续执行，但是不保证原子性。
2） store,write必须连续执行，但是不保证原子性。
3） 不能丢失变量最后一次assign操作的副本，即遍历最后一次assign的副本必须要回写到MainMemory中。
其它规则详见《深入理解Java虚拟机》第12章 Java内存模型与线程
read(读取) ：它把一个变量的值从主内存中传递到工作内存，
load(载入) ：赋值给工作内存
store(存储) ：把工作内存中的值传递到主内存中来
write(写入) ：赋值给主内存
use(使用) ：使用工作变量值
assign(赋值) ：修改工作变量
大家都知道，计算机在执行程序时，每条指令都是在CPU中执行的，而执行指令过程中，势必涉及到数据的读取和写入。由于程序运行过程中的临时数据是存放在主存（物理内存）当中的，这时就存在一个问题，由于CPU执行速度很快，而从内存读取数据和向内存写入数据的过程跟CPU执行指令的速度比起来要慢的多，因此如果任何时候对数据的操作都要通过和内存的交互来进行，会大大降低指令执行的速度。因此在CPU里面就有了高速缓存。
也就是，当程序在运行过程中，会将运算需要的数据从主存复制一份到CPU的高速缓存当中，那么CPU进行计算时就可以直接从它的高速缓存读取数据和向其中写入数据，当运算结束之后，再将高速缓存中的数据刷新到主存当中。举个简单的例子，比如下面的这段代码：
i = i + 1;
当线程执行这个语句时，会先从主存当中读取i的值，然后复制一份到高速缓存当中，然后CPU执行指令对i进行加1操作，然后将数据写入高速缓存，最后将高速缓存中i最新的值刷新到主存当中。CPU只跟高速缓存交互。
这个代码在单线程中运行是没有任何问题的，但是在多线程中运行就会有问题了。在多核CPU中，每条线程可能运行于不同的CPU中，因此每个线程运行时有自己的高速缓存（对单核CPU来说，其实也会出现这种问题，只不过是以线程调度的形式来分别执行的）。本文我们以多核CPU为例。
比如同时有2个线程执行这段代码，假如初始时i的值为0，那么我们希望两个线程执行完之后i的值变为2。但是事实会是这样吗？
可能存在下面一种情况：初始时，两个线程分别读取i的值存入各自所在的CPU的高速缓存当中，然后线程1进行加1操作，然后把i的最新值1写入到内存。此时线程2的高速缓存当中i的值还是0，进行加1操作之后，i的值为1，然后线程2把i的值写入内存。
最终结果i的值是1，而不是2。这就是著名的缓存一致性问题。通常称这种被多个线程访问的变量为共享变量。
也就是说，如果一个变量在多个CPU中都存在缓存（一般在多线程编程时才会出现），那么就可能存在缓存不一致的问题。
为了解决缓存不一致性问题，通常来说有以下2种解决方法：
1）通过在总线加LOCK#锁的方式
2）通过缓存一致性协议
这2种方式都是硬件层面上提供的方式。
在早期的CPU当中，是通过在总线上加LOCK#锁的形式来解决缓存不一致的问题。因为CPU和其他部件进行通信都是通过总线来进行的，如果对总线加LOCK#锁的话，也就是说阻塞了其他CPU对其他部件访问（如内存），从而使得只能有一个CPU能使用这个变量的内存。比如上面例子中 如果一个线程在执行 i = i +1，如果在执行这段代码的过程中，在总线上发出了LCOK#锁的信号，那么只有等待这段代码完全执行完毕之后，其他CPU才能从变量i所在的内存读取变量，然后进行相应的操作。这样就解决了缓存不一致的问题。
但是上面的方式会有一个问题，由于在锁住总线期间，其他CPU无法访问内存，导致效率低下。
所以就出现了缓存一致性协议。最出名的就是Intel 的MESI协议，MESI协议保证了每个缓存中使用的共享变量的副本是一致的。它核心的思想是：当CPU写数据时，如果发现操作的变量是共享变量，即在其他CPU中也存在该变量的副本，会发出信号通知其他CPU将该变量的缓存行置为无效状态，因此当其他CPU需要读取这个变量时，发现自己缓存中缓存该变量的缓存行是无效的，那么它就会从内存重新读取。（这是没有涉及到java的内存的模型）
i = 9;
假若一个线程执行到这个语句时，我暂且假设为一个32位的变量赋值包括两个过程：为低16位赋值，为高16位赋值。
那么就可能发生一种情况：当将低16位数值写入之后，突然被中断，而此时又有一个线程去读取i的值，那么读取到的就是错误的数据。这就是原子性。
//线程1执行的代码 //线程2执行的代码
int i = 0; j = i;
i = 10;
假若执行线程1的是CPU1，执行线程2的是CPU2。由上面的分析可知，当线程1执行 i =10这句时，会先把i的初始值加载到CPU1的高速缓存中，然后赋值为10，那么在CPU1的高速缓存当中i的值变为10了，却没有立即写入到主存当中。
此时线程2执行 j = i，它会先去主存读取i的值并加载到CPU2的缓存当中，注意此时内存当中i的值还是0，那么就会使得j的值为0，而不是10.
这就是可见性问题，线程1对变量i修改了之后，线程2没有立即看到线程1修改的值。
int i = 0;
boolean flag = false;
i = 1; //语句1
flag = true; //语句2
上面代码定义了一个int型变量，定义了一个boolean类型变量，然后分别对两个变量进行赋值操作。从代码顺序上看，语句1是在语句2前面的，那么JVM在真正执行这段代码的时候会保证语句1一定会在语句2前面执行吗？不一定，为什么呢？这里可能会发生指令重排序（Instruction Reorder）。
下面解释一下什么是指令重排序，一般来说，处理器为了提高程序运行效率，可能会对输入代码进行优化，它不保证程序中各个语句的执行先后顺序同代码中的顺序一致，但是它会保证程序最终执行结果和代码顺序执行的结果是一致的。单线程下没影响就排序。
比如上面的代码中，语句1和语句2谁先执行对最终的程序结果并没有影响，那么就有可能在执行过程中，语句2先执行而语句1后执行。
但是要注意，虽然处理器会对指令进行重排序，但是它会保证程序最终结果会和代码顺序执行结果相同，那么它靠什么保证的呢？再看下面一个例子：
int a = 10; //语句1
int r = 2; //语句2
a = a + 3; //语句3
r = a*a; //语句4
这段代码有4个语句，那么可能的一个执行顺序是：2134，那么可不可能是这个执行顺序呢： 语句2 语句1 语句4 语句3
不可能，因为处理器在进行重排序时是会考虑指令之间的数据依赖性，如果一个指令Instruction 2必须用到Instruction 1的结果，那么处理器会保证Instruction 1会在Instruction 2之前执行。
虽然重排序不会影响单个线程内程序执行的结果，但是多线程呢？下面看一个例子：
//线程1:
context = loadContext(); //语句1
inited = true; //语句2
//线程2:
while(!inited ){
sleep()
}
doSomethingwithconfig(context);
上面代码中，由于语句1和语句2没有数据依赖性，因此可能会被重排序。假如发生了重排序，在线程1执行过程中先执行语句2，而此是线程2会以为初始化工作已经完成，那么就会跳出while循环，去执行doSomethingwithconfig(context)方法，而此时context并没有被初始化，就会导致程序出错。
从上面可以看出，指令重排序不会影响单个线程的执行，但是会影响到线程并发执行的正确性。
也就是说，要想并发程序正确地执行，必须要保证原子性、可见性以及有序性。只要有一个没有被保证，就有可能会导致程序运行不正确。
三.Java内存模型
Java内存模型规定所有的变量都是存在主存当中（类似于前面说的物理内存），每个线程都有自己的工作内存（类似于前面的高速缓存）。线程对变量的所有操作都必须在工作内存中进行，而不能直接对主存进行操作。并且每个线程不能访问其他线程的工作内存。
举个简单的例子：在java中，执行下面这个语句：i = 10;
执行线程必须先在自己的工作线程中对变量i所在的缓存行进行赋值操作，然后再写入主存当中。而不是直接将数值10写入主存当中。
那么Java语言 本身对 原子性、可见性以及有序性提供了哪些保证呢？
synchronized和Lock保证每个时刻是有一个线程执行同步代码，相当于是单线程执行同步代码，（多线程就是通过单线程解决的）自然就保证了有序性。 另外，Java内存模型具备一些先天的“有序性”，即不需要通过任何手段就能够得到保证的有序性，这个通常也称为 happens-before 原则。如果两个操作的执行次序无法从happens-before（不能重排序的原则）原则推导出来，那么它们就不能保证它们的有序性，虚拟机可以随意地对它们进行重排序。
volatile关键字能保证可见性没有错，但是上面的程序错在没能保证原子性。可见性只能保证每次读取的是最新的值，但是volatile没办法保证对变量的操作的原子性。
CAS实际上是利用处理器提供的CMPXCHG指令实现的，而处理器执行CMPXCHG指令是一个原子性操作。
public class Test {
public volatile int inc = ;
public void increase() { inc++; }
public static void main(String[] args) {
final Test test = new Test();
for(int i=;i<;i++){
new Thread(){
public void run() {
for(int j=;j<;j++)
test.increase();
};
}.start();
}
while(Thread.activeCount()>) //保证前面的线程都执行完
Thread.yield();
System.out.println(test.inc);
}}
大家想一下这段程序的输出结果是多少？也许有些朋友认为是10000。但是事实上运行它会发现每次运行结果都不一致，都是一个小于10000的数字。
可能有的朋友就会有疑问，不对啊，上面是对变量inc进行自增操作，由于volatile保证了可见性，那么在每个线程中对inc自增完之后，在其他线程中都能看到修改后的值啊，所以有10个线程分别进行了1000次操作，那么最终inc的值应该是1000*10=10000。
这里面就有一个误区了，volatile关键字能保证可见性没有错，但是上面的程序错在没能保证原子性。可见性只能保证每次读取的是最新的值，但是volatile没办法保证对变量的操作的原子性。
在前面已经提到过，自增操作是不具备原子性的，它包括读取变量的原始值、进行加1操作、写入工作内存。那么就是说自增操作的三个子操作可能会分割开执行，就有可能导致下面这种情况出现：
假如某个时刻变量inc的值为10，
线程1对变量进行自增操作，线程1先读取了变量inc的原始值，然后线程1被阻塞了；
然后线程2对变量进行自增操作，线程2也去读取变量inc的原始值，由于线程1只是对变量inc进行读取操作，而没有对变量进行修改操作，所以不会导致线程2的工作内存中缓存变量inc的缓存行无效，所以线程2会直接去主存读取inc的值，发现inc的值时10，然后进行加1操作，并把11写入工作内存，最后写入主存。
然后线程1接着进行加1操作，由于已经读取了inc的值，注意此时在线程1的工作内存中inc的值仍然为10，所以线程1对inc进行加1操作后inc的值为11（是加一操作，不是读取，如果++的三步里面有读取，就会失效，下次访问相同内存地址时就会失效），然后将11写入工作内存，最后写入主存。
那么两个线程分别进行了一次自增操作后，inc只增加了1。
解释到这里，可能有朋友会有疑问，不对啊，前面不是保证一个变量在修改volatile变量时，会让缓存行无效吗？然后其他线程去读就会读到新的值，对，这个没错。这个就是上面的happens-before规则中的volatile变量规则，但是要注意，线程1对变量进行读取操作之后，被阻塞了的话，并没有对inc值进行修改。然后虽然volatile能保证线程2对变量inc的值读取是从内存中读取的，但是线程1没有进行修改，所以线程2根本就不会看到修改的值。
根源就在这里，自增操作不是原子性操作，而且volatile也无法保证对变量的任何操作都是原子性的。x = x + n，就依赖当前值，就不原子。因为读取值之后，卡住了，再次回来时候，不用再次读取值，就不会失效，继续使用旧的错误值。
把上面的代码改成以下任何一种都可以达到效果：
先看一段代码，假如线程1先执行，线程2后执行：
//线程1
boolean stop = false;
while(!stop){
doSomething();
}
//线程2
stop = true;
每个线程在运行过程中都有自己的工作内存，那么线程1在运行的时候，会将stop变量的值拷贝一份放在自己的工作内存当中。
那么当线程2更改了stop变量的值之后，但是还没来得及写入主存当中，线程2转去做其他事情了，那么线程1由于不知道线程2对stop变量的更改，因此还会一直循环下去。
但是用volatile修饰之后就变得不一样了：
第一：使用volatile关键字会强制将修改的值立即写入主存；
第二：使用volatile关键字的话，当线程2进行修改时，会导致线程1的工作内存中缓存变量stop的缓存行无效（反映到硬件层的话，就是CPU的L1或者L2缓存中对应的缓存行无效）；
第三：由于线程1的工作内存中缓存变量stop的缓存行无效，所以线程1再次读取变量stop的值时会去主存读取。
那么在线程2修改stop值时（当然这里包括2个操作，修改线程2工作内存中的值，然后将修改后的值写入内存），会使得线程1的工作内存中缓存变量stop的缓存行无效，然后线程1读取（下次访问相同内存地址时）时，发现自己的缓存行无效，它会等待缓存行对应的主存地址被更新之后，然后去对应的主存读取最新的值。
那么线程1读取到的就是最新的正确的值。
3.volatile能保证有序性吗？
在前面提到volatile关键字能禁止指令重排序，所以volatile能在一定程度上保证有序性。
volatile关键字禁止指令重排序有两层意思：
1）当程序执行到volatile变量的读操作或者写操作时，在其前面的操作的更改肯定全部已经进行，且结果已经对后面的操作可见；在其后面的操作肯定还没有进行；
2）在进行指令优化时，不能将在对volatile变量访问的语句放在其后面执行，也不能把volatile变量后面的语句放到其前面执行。
可能上面说的比较绕，举个简单的例子：
//x、y为非volatile变量
//flag为volatile变量
x = 2; //语句1
y = 0; //语句2
flag = true; //语句3
x = 4; //语句4
y = -1; //语句5
由于flag变量为volatile变量，那么在进行指令重排序的过程的时候，不会将语句3放到语句1、语句2前面，也不会讲语句3放到语句4、语句5后面。但是要注意语句1和语句2的顺序、语句4和语句5的顺序是不作任何保证的。语句就是栏杆，重排序不能超过这个栏杆。
并且volatile关键字能保证，执行到语句3时，语句1和语句2必定是执行完毕了的，且语句1和语句2的执行结果对语句3、语句4、语句5是可见的。
那么我们回到前面举的一个例子：
//线程1:
context = loadContext(); //语句1
inited = true; //语句2
//线程2:while(!inited ){
sleep()
}doSomethingwithconfig(context);
前面举这个例子的时候，提到有可能语句2会在语句1之前执行，那么久可能导致context还没被初始化，而线程2中就使用未初始化的context去进行操作，导致程序出错。
这里如果用volatile关键字对inited变量进行修饰，就不会出现这种问题了，因为当执行到语句2时，必定能保证context已经初始化完毕。
多线程访问时候，要加volatile，既能保证可见性又能保证不排序，不能保证原子性。
“观察加入volatile关键字和没有加入volatile关键字时所生成的汇编代码发现，加入volatile关键字时，会多出一个lock前缀指令”
lock前缀指令实际上相当于一个内存屏障（也成内存栅栏），内存屏障会提供3个功能：
1）它确保指令重排序时不会把其后面的指令排到内存屏障之前的位置，也不会把前面的指令排到内存屏障的后面；即在执行到内存屏障这句指令时，在它前面的操作已经全部完成；
2）它会强制将对缓存的修改操作立即写入主存；
3）如果是写操作，它会导致其他CPU中对应的缓存行无效。
而volatile关键字在某些情况下性能要优于synchronized，但是要注意volatile关键字是无法替代synchronized关键字的，因为volatile关键字无法保证操作的原子性。通常来说，使用volatile必须具备以下2个条件：
1）对变量的写操作不依赖于当前值，x = x + n，就依赖当前值，就不原子。因为读取值之后，卡住了，再次回来时候，不用再次读取值，就不会失效，继续使用旧的错误值。
2）该变量没有包含在具有其他变量的不变式中
实际上，这些条件表明，可以被写入 volatile 变量的这些有效值独立于任何程序的状态，包括变量的当前状态。
事实上，我的理解就是上面的2个条件需要保证操作是原子性操作，才能保证使用volatile关键字的程序在并发时能够正确执行。
工作内存中的变量在没有执行过assign修改值操作时，不允许无意义的同步回主内存。
下面列举几个Java中使用volatile的几个场景。
1.状态标记量
volatile boolean flag = false;
while(!flag){
doSomething();
}
public void setFlag() {
flag = true;
}；
volatile boolean inited = false;
//线程1:
context = loadContext();
inited = true; //线程2:
while(!inited ){
sleep()
}doSomethingwithconfig(context);
2.double check
class Singleton{
private volatile static Singleton instance = null;
private Singleton() { }
public static Singleton getInstance() {
if(instance==null) {
synchronized (Singleton.class) {
if(instance==null)
instance = new Singleton();
}
}
return instance;
}
}
Volatile从来就不是用来保证操作原子性的关键字，他只负责保证可见性和有序性，他的原子性是需要依靠锁来保证的。其实他也有一定的原子性，单个volatile变量的读操作和写操作是具有原子性的，但是一旦拥有多个操作，不再保证原子性。所以Volatile的使用需要你参照具体的场景来使用，并不是什么场景都能用，它是不能替代锁的作用的。之所以称之为轻量级锁，就是因为这个！
cpu指令是原子性的，就不会被打断，i++是3个操作，所以不是原子的，i=3是原子的。
至于为什么线程1的inc没有被更新的原因，我来谈谈自己的看法。
首先要明白volatile的特殊规则“保证了新值能够立即同步到主内存中，以及每次使用前立即从主存中刷新”。注意这个关键词“每次使用前”。非原子性的自增操作的一次使用包括三个步骤：1、inc副本压入操作数栈 2、加1操作 3、弹出操作数栈。只有完成这三步才算是一次使用。当线程1把值为10 的inc读入工作内存中开始使用volatile变量时线程1阻塞，等到线程2成功将inc变为11后，唤醒线程1，此时线程1仍然处于上次使用的过程中，继续完成本次使用，这就是为什么不从主存中更新inc的原因。
而对于原子性操作来说，其一次使用的过程是不会被中断的，对于另一个例子，布尔型变量stop，当线程2将stop置为true，立即更新到主存后，线程1再次使用到stop时便会从主存中刷新。
我的看法是: 因为线程1已经读取到了值, 并把操作数放入了自己的操作数栈中, 此时线程1中断了, CPU由于保存了上次线程1的工作状态, 因此, 轮到线程1工作时, 会继续上次的操作, 即: 开始对操作数栈中的数进行+1操作, 然后立即刷回主存, 因此不再涉及读操作, 否则CPU保存线程的工作状态将毫无意义.
在32位系统中，long和double是采用了高低位两个位置进行操作的。在操作系统级别就需要两个动作才能完成，所以不是原子性的。
volatile修饰的变量，赋值的时候如果是一个动作就多个线程都可以看到更新值（可见性和原子性），如果是多个动作就多个线程不一定都看到更新值。
/** 队列中的头部节点 */
private transient f?inal PaddedAtomicReference<QNode> head;
/** 队列中的尾部节点 */
private transient f?inal PaddedAtomicReference<QNode> tail;
static f?inal class PaddedAtomicReference <T> extends AtomicReference T> {
// 使用很多4个字节的引用追加到64个字节
Object p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8, p9, pa, pb, pc, pd, pe;
PaddedAtomicReference(T r) {
super(r);
}
}
public class AtomicReference <V> implements java.io.Serializable {
private volatile V value;
// 省略其他代码
｝
追加字节能优化性能？这种方式看起来很神奇，但如果深入理解处理器架构就能理解其
中的奥秘。让我们先来看看LinkedTransferQueue这个类，它使用一个内部类类型来定义队列的
头节点（head）和尾节点（tail），而这个内部类PaddedAtomicReference相对于父类
AtomicReference只做了一件事情，就是将共享变量追加到64字节。我们可以来计算下，一个对
象的引用占4个字节，它追加了15个变量（共占60个字节），再加上父类的value变量，一共64个
字节。
为什么追加64字节能够提高并发编程的效率呢？因为对于英特尔酷睿i7、酷睿、Atom和
NetBurst，以及Core Solo和Pentium M处理器的L1、L2或L3缓存的高速缓存行是64个字节宽，不
支持部分填充缓存行，这意味着，如果队列的头节点和尾节点都不足64字节的话，处理器会将
它们都读到同一个高速缓存行中，在多处理器下每个处理器都会缓存同样的头、尾节点，当一
个处理器试图修改头节点时，会将整个缓存行锁定，那么在缓存一致性机制的作用下，会导致
其他处理器不能访问自己高速缓存中的尾节点，而队列的入队和出队操作则需要不停修改头
节点和尾节点，所以在多处理器的情况下将会严重影响到队列的入队和出队效率。Doug lea使
用追加到64字节的方式来填满高速缓冲区的缓存行，避免头节点和尾节点加载到同一个缓存
行，使头、尾节点在修改时不会互相锁定。（锁定就是锁定一行64字节，头尾节点在一行之后，操作头节点会锁定这一行，那么其他处理器就不能操作尾节点）
那么是不是在使用volatile变量时都应该追加到64字节呢？不是的。在两种场景下不应该
使用这种方式。
--缓存行非64字节宽的处理器。如P6系列和奔腾处理器，它们的L1和L2高速缓存行是32个
字节宽。
--共享变量不会被频繁地写。因为使用追加字节的方式需要处理器读取更多的字节到高速
缓冲区，这本身就会带来一定的性能消耗，如果共享变量不被频繁写的话，锁的几率也非常
小，就没必要通过追加字节的方式来避免相互锁定。
不过这种追加字节的方式在Java 7 可能不生效，因为Java 7变得更加智慧，它会淘汰或
重新排列无用字段，需要使用其他追加字节的方式。除了volatile，Java并发编程中应用较多的
是synchronized，下面一起来看一下。
因为它会锁住总线，导致其他CPU不能访问总线，不能访问总线就意味着不能访问系统内
存。
只要两个指令之间不存在数据依赖，就可以对这两个指令乱序。不必关心数据依赖的精确定义，可以理解为：只要不影响程序单线程、顺序执行的结果，就可以对两个指令重排序。
public class OutofOrderExecution {
private static int x = , y = ;
private static int a = , b = ;
public static void main(String[] args)
throws InterruptedException {
Thread t1 = new Thread(new Runnable() {
public void run() {
a = ;
x = b;
}
});
Thread t2 = new Thread(new Runnable() {
public void run() {
b = ;
y = a;
}
});
t1.start();
t2.start();
t1.join();
t2.join();
System.out.println(“(” + x + “,” + y + “)”);
}
}
public class MutableInteger {
private int value;
public int get(){
return value;
}
public void set(int value){
this.value = value;
}
}
class Singleton {
private static Singleton instance;
private Singleton(){}
public static Singleton getInstance() {
if (instance == null) { // 这里存在竞态条件
instance = new Singleton();
}
return instance;
}
竞态条件会导致instance引用被多次赋值，使用户得到两个不同的单例。
class Singleton {
private static Singleton instance;
public int f1 = ; // 触发部分初始化问题
public int f2 = ;
private Singleton(){}
public static Singleton getInstance() {
if (instance == null) { // 当instance不为null时，可能指向一个“被部分初始化的对象”
synchronized (Singleton.class) {
if ( instance == null ) {
instance = new Singleton();
}
}
}
return instance;
}
}
在多线程的环境下，如果某个线程首次读取共享变量，则首先到主内存中获取该变量，然后存入工作内存中，以后只需要在工作内存中读取该变量即可。同样如果对该变量执行了修改的操作，则先将新值写入工作内存中，然后再刷新至主内存中。但是什么时候最新的值会被刷新至主内存中是不太确定的，这也就解释了为什么VolatileFoo中的Reader线程始终无法获取到init_value最新的变化。
· 使用关键字volatile，当一个变量被volatile关键字修饰时，对于共享资源的读操作会直接在主内存中进行（当然也会缓存到工作内存中，当其他线程对该共享资源进行了修改，则会导致当前线程在工作内存中的共享资源失效，所以必须从主内存中再次获取），对于共享资源的写操作当然是先要修改工作内存，但是修改结束后会立刻将其刷新到主内存中。
· 通过synchronized关键字能够保证可见性，synchronized关键字能够保证同一时刻只有一个线程获得锁，然后执行同步方法，并且还会确保在锁释放之前，会将对变量的修改刷新到主内存当中。
· 通过JUC提供的显式锁Lock也能够保证可见性，Lock的lock方法能够保证在同一时 刻只有一个线程获得锁然后执行同步方法，并且会确保在锁释放（Lock的unlock方法）之前会将对变量的修改刷新到主内存当中。
CAS其非阻塞性，它对死锁问题天生免疫，就是不使用锁。没有锁的概念。
两个线程同时使用一个共享变量，会在Cache中缓存该变量，当一个线程修改共享变量时，Cache未能及时将修改的值放回RAM，导致另一个线程不能读取修改后的值。
volatile关键字的作用：用来保证对变量修改后，能立即写回主存，从而保证共享变量的修改对所有线程是可见的。
public class LinkedQueue <E> {
private static class Node <E> {
final E item;
final AtomicReference<Node<E>> next;
Node(E item, Node<E> next) {
this.item = item;
this.next = new AtomicReference<Node<E>>(next);
}
}
private AtomicReference<Node<E>> head
= new AtomicReference<Node<E>>(new Node<E>(null, null));
private AtomicReference<Node<E>> tail = head;
public boolean put(E item) {
Node<E> newNode = new Node<E>(item, null);
while (true) {
Node<E> curTail = tail.get();
Node<E> residue = curTail.next.get();
if (curTail == tail.get()) {//暂停了，下次从来
if (residue == null) /* A */ {//暂停了，下次从来
if (curTail.next.compareAndSet(null, newNode)) /* C */ {//暂停了，下次从来
tail.compareAndSet(curTail, newNode) /* D */ ;//暂停了，下次从来
return true;
}
} else {
tail.compareAndSet(curTail, residue) /* B */;//帮助别人做
}
}
}
}
}