概述

多任务的处理在现在的计算机中可以说是“标配”了，在许多的情况下，让计算机同时做几件事情，不仅是因为计算机的运算能力的强大，还有一个重要的原因是：cpu的运算速度和计算机的存储以及通讯子系统的相差的比较大，大部分的时间都花在了磁盘I/O,网络通信和数据库访问上面了，为了充分的利用资源，具体的说就是为了充分的利用cpu的“计算资源”。

高并发的一个典型的应用场景就是：一个服务端同时对多个客户端提供服务。其中的指标TPS （每秒事务处理数） 代表着一秒内服务端平均能响应请求的总数。这个指标就和服务端具体的程序的编写有相当大的关系，服务端的程序县城并发协调得越有条理，效率自然会高。反之，线程之间频繁阻塞甚至死锁，就会大大的降低程序的并发能力，相应的指标也就会降低。

一致性和硬件的效率

首先我们花一部分的时间了解一下物理计算机中并发问题。

具体的图为：

和具体的java内存模型相对比的是：

然后就是相对来说，栈中的工作内存和堆中的主内存是怎么保持一致的？

然后JVM针对这些操作制定了一系列的规范，最终保证工作内存和主内存的一致性。具体的是：

这个是缓存一致性协议。

volatile 是怎么样的一个逻辑：

由此可以看到，read and load 从主存复制变量到当前工作内存 use and assign  执行代码，改变共享变量值  store and write 用工作内存数据刷新主存相关内容

其中use and assign 可以多次出现 但是这一些操作并不是原子性，也就是 在read load之后，如果主内存count变量发生修改之后，线程工作内存中的值由于已经加载，不会产生对应的变化，所以计算出来的结果会和预期不一样

对于volatile修饰的变量，jvm虚拟机只是保证从主内存加载到线程工作内存的值是最新的

例如假如线程1，线程2 在进行read,load 操作中，发现主内存中count的值都是5，那么都会加载这个最新的值 在线程1堆count进行修改之后，会write到主内存中，主内存中的count变量就会变为6 。线程2由于已经进行read,load操作，在进行运算之后，也会更新主内存count的变量值为6 。导致两个线程及时用volatile关键字修改之后，还是会存在并发的情况。