并发编程的背后
这些年，我们的 CPU、内存、I/O 设备都在不断迭代，不断朝着更快的方向努力。但是，在这个快速发展的过程中，有一个核心矛盾一直存在，就是这三者的速度差异。
为了合理利用 CPU 的高性能，平衡这三者的速度差异，计算机体系结构、操作系统、编译程序都做出了贡献，主要体现为：
- CPU 增加了缓存，以均衡与内存的速度差异；
- 操作系统增加了进程、线程，以分时复用 CPU，进而均衡 CPU 与 I/O 设备的速度差异；
- 编译程序优化指令执行次序，使得缓存能够得到更加合理地利用。
现在我们几乎所有的程序都默默地享受着这些成果，但是天下没有免费的午餐，并发程序很多诡异问题的根源也在这里。
源头之一：缓存导致的可见性问题
一个线程对共享变量的修改，另外一个线程能够立刻看到，我们称为可见性。
多核时代，每颗 CPU 都有自己的缓存，这时 CPU 缓存与内存的数据一致性就没那么容易解决了，当多个线程在不同的 CPU 上执行时，这些线程操作的是不同的 CPU 缓存。比如下图中，线程 A 操作的是 CPU-1 上的缓存，而线程 B 操作的是 CPU-2 上的缓存，很明显，这个时候线程 A 对变量 V 的操作对于线程 B 而言就不具备可见性了。
举个栗子：
1 public class Test {
2 private long count = 0;
3 private void add10K() {
4 int idx = 0;
5 while(idx++ < 10000) {
6 count += 1;
7 }
8 }
9 public static long calc() {
10 final Test test = new Test();
11 // 创建两个线程，执行add()操作
12 Thread th1 = new Thread(()->{
13 test.add10K();
14 });
15 Thread th2 = new Thread(()->{
16 test.add10K();
17 });
18 // 启动两个线程
19 th1.start();
20 th2.start();
21 // 等待两个线程执行结束
22 th1.join();
23 th2.join();
24 return count;
25 }
26 }
View Code
直觉告诉我们应该是 20000，因为在单线程里调用两次 add10K() 方法，count 的值就是 20000，但实际上 calc() 的执行结果是个 10000 到 20000 之间的随机数。为什么呢？
我们假设线程 A 和线程 B 同时开始执行，那么第一次都会将 count=0 读到各自的 CPU 缓存里，执行完 count+=1 之后，各自 CPU 缓存里的值都是 1，同时写入内存后，我们会发现内存中是 1，而不是我们期望的 2。之后由于各自的 CPU 缓存里都有了 count 的值，两个线程都是基于 CPU 缓存里的 count 值来计算，所以导致最终 count 的值都是小于 20000 的。这就是缓存的可见性问题。
循环 10000 次 count+=1 操作如果改为循环 1 亿次，你会发现效果更明显，最终 count 的值接近 1 亿，而不是 2 亿。如果循环 10000 次，count 的值接近 20000，原因是两个线程不是同时启动的，有一个时差。
源头之二：线程切换带来的原子性问题
由于 IO 太慢，早期的操作系统就发明了多进程，即便在单核的 CPU 上我们也可以一边听着歌，一边写 Bug，这个就是多进程的功劳。
操作系统允许某个进程执行一小段时间，例如 50 毫秒，过了 50 毫秒操作系统就会重新选择一个进程来执行（我们称为“任务切换”），这个 50 毫秒称为“时间片”。
早期的操作系统基于进程来调度 CPU，不同进程间是不共享内存空间的，所以进程要做任务切换就要切换内存映射地址，而一个进程创建的所有线程，都是共享一个内存空间的，所以线程做任务切换成本就很低了。现代的操作系统都基于更轻量的线程来调度，现在我们提到的“任务切换”都是指“线程切换”。
Java 并发程序都是基于多线程的，自然也会涉及到任务切换，也许你想不到，任务切换竟然也是并发编程里诡异 Bug 的源头之一。任务切换的时机大多数是在时间片结束的时候，我们现在基本都使用高级语言编程，高级语言里一条语句往往需要多条 CPU 指令完成，例如上面代码中的count += 1，至少需要三条 CPU 指令。
- 指令 1：首先，需要把变量 count 从内存加载到 CPU 的寄存器；
- 指令 2：之后，在寄存器中执行 +1 操作；
- 指令 3：最后，将结果写入内存（缓存机制导致可能写入的是 CPU 缓存而不是内存）。
操作系统做任务切换，可以发生在任何一条 CPU 指令执行完，是的，是 CPU 指令，而不是高级语言里的一条语句。对于上面的三条指令来说，我们假设 count=0，如果线程 A 在指令 1 执行完后做线程切换，线程 A 和线程 B 按照下图的序列执行，那么我们会发现两个线程都执行了 count+=1 的操作，但是得到的结果不是我们期望的 2，而是 1。
我们潜意识里面觉得 count+=1 这个操作是一个不可分割的整体，就像一个原子一样，线程的切换可以发生在 count+=1 之前，也可以发生在 count+=1 之后，但就是不会发生在中间。我们把一个或者多个操作在 CPU 执行的过程中不被中断的特性称为原子性。CPU 能保证的原子操作是 CPU 指令级别的，而不是高级语言的操作符，这是违背我们直觉的地方。因此，很多时候我们需要在高级语言层面保证操作的原子性。
源头之三：编译优化带来的有序性问题
那并发编程里还有没有其他有违直觉容易导致诡异 Bug 的技术呢？有的，就是有序性。顾名思义，有序性指的是程序按照代码的先后顺序执行。编译器为了优化性能，有时候会改变程序中语句的先后顺序。
在 Java 领域一个经典的案例就是利用双重检查创建单例对象，例如下面的代码：在获取实例 getInstance() 的方法中，我们首先判断 instance 是否为空，如果为空，则锁定 Singleton.class 并再次检查 instance 是否为空，如果还为空则创建 Singleton 的一个实例。
1 public class Singleton {
2 static Singleton instance;
3 static Singleton getInstance(){
4 if (instance == null) {
5 synchronized(Singleton.class) {
6 if (instance == null)
7 instance = new Singleton();
8 }
9 }
10 return instance;
11 }
12 }
假设有两个线程 A、B 同时调用 getInstance() 方法，他们会同时发现 instance == null ，于是同时对 Singleton.class 加锁，此时 JVM 保证只有一个线程能够加锁成功（假设是线程 A），另外一个线程则会处于等待状态（假设是线程 B）；线程 A 会创建一个 Singleton 实例，之后释放锁，锁释放后，线程 B 被唤醒，线程 B 再次尝试加锁，此时是可以加锁成功的，加锁成功后，线程 B 检查 instance == null 时会发现，已经创建过 Singleton 实例了，所以线程 B 不会再创建一个 Singleton 实例。
这看上去一切都很完美，无懈可击，但实际上这个 getInstance() 方法并不完美。问题出在哪里呢？出在 new 操作上，我们以为的 new 操作应该是：
- 分配一块内存 M；
- 在内存 M 上初始化 Singleton 对象；
- 然后 M 的地址赋值给 instance 变量。
但是实际上优化后的执行路径却是这样的：
- 分配一块内存 M；
- 将 M 的地址赋值给 instance 变量；
- 最后在内存 M 上初始化 Singleton 对象。
优化后会导致什么问题呢？我们假设线程 A 先执行 getInstance() 方法，当执行完指令 2 时恰好发生了线程切换，切换到了线程 B 上；如果此时线程 B 也执行 getInstance() 方法，那么线程 B 在执行第一个判断时会发现 instance != null ，所以直接返回 instance，而此时的 instance 是没有初始化的，如果我们这个时候访问 instance 的成员变量就可能触发空指针异常。
问答
1、对于双重锁检查那个例子，我有一个疑问，A如果没有完成实例的初始化，锁应该不会释放的，B是拿不到锁的，怎么还会出问题呢？
答：CPU时间片切换后，线程B刚好执行到第一次判断instance==null，此时不为空，不用进入synchronized里，就将还未初始化的instance返回了
线程A进入第二个判空条件，进行初始化时，发生了时间片切换，即使没有释放锁，线程B刚要进入第一个判空条件时，发现条件不成立，直接返回instance引用，不用去获取锁。如果对instance进行volatile语义声明，就可以禁止指令重排序，避免该情况发生。
2、常听人说，在 32 位的机器上对 long 型变量进行加减操作存在并发隐患，到底是不是这样呢？ 答：long类型64位，所以在32位的机器上，对long类型的数据操作通常需要多条指令组合出来，无法保证原子性，所以并发的时候会出问题
理解
------可见性问题------对于可见性那个例子我们先看下定义:
可见性:一个线程对共享变量的修改，另外一个线程能够立刻看到
并发问题往往都是综合证，这里即使是单核CPU，只要出现线程切换就会有原子性问题。但老师的目的是为了让大家明白什么是可见性
或许我们可以把线程对变量的读可写都看作时原子操作，也就是cpu对变量的操作中间状态不可见，这样就能更加理解什么是可见性了。
------CPU缓存刷新到内存的时机------
cpu将缓存写入内存的时机是不确定的。除非你调用cpu相关指令强刷
------双重锁问题------
如果A线程与B线程如果同时进入第一个分支，那么这个程序就没有问题
如果A线程先获取锁并出现指令重排序时，B线程未进入第一个分支，那么就可能出现空指针问题，这里说可能出现问题是因为当把内存地址赋值给共享变量后，CPU将数据写回缓存的时机是随机的
------ synchronized------
线程在synchronized块中，发生线程切换，锁是不会释放的
------指令优化------
除了编译优化,有一部分可以通过看汇编代码来看，但是CPU和解释器在运行期也会做一部分优化，所以很多时候都是看不到的，也很难重现。
------JMM模型和物理内存、缓存等关系------
内存、cpu缓存是物理存在，jvm内存是软件存在的。
关于线程的工作内存和寄存器、cpu缓存的关系 大家可以参考这篇文章
https://blog.csdn.net/u013851082/article/details/70314778/
------IO操作------
io操作不占用cpu，读文件，是设备驱动干的事，cpu只管发命令。发完命令，就可以干别的事情了。
------寄存器切换------
寄存器是共用的，A线程切换到B线程的时候，寄存器会把操作A的相关内容会保存到内存里，切换回来的时候，会从内存把内容加载到寄存器。可以理解为每个线程有自己的寄存器