我们都知道编写并发编程是一件很困哪的事情，并发编程的Bug往往会很诡异地出现，然后又诡异的消失，很难重现也很难追踪，很多时候让人抓狂，但有快速有精准的解决这些Bug,就需要理解这些事情本质，追本溯源，深入分析这些Bug的源头在哪。
虽然我们的CPU、内存、I/O设备不断的在迭代，但他们三者的速度差异始终存在。CPU和内存的速度差异，内存和I/O设备的速度差异。我们的程序不仅需要访问内存还需要访问I/O设备。根据木桶理论，程序的整体性能取决于最慢的操作，即读写I/O设备，也就是单方面提升CPU的速度是无效的。为了合理利用CPU提高性能，平衡这三者之间的差异，计算机体系结构、操作系统、编译程序都作出了贡献，主要为：
- 内存的速度相对于CPU慢很多，于是CPU增加了缓存，用来均衡与内存的速度差异
- 操作系统增加了进程和线程，以分时复用CPU,进而均衡CPU和I/O设备的速度差异
- 编译程序优化程序的执行指令，使得缓存能够得到更合理的使用
我们的程序享受着这些背后优化的成果，但同时也能够引发一些问题，并发编程问题的根源就来于上面几个点。
源头一：缓存导致程序可见性
可见性：指的是一个线程对一个变量的更新，另一个线程立即能够读取到最新的值。
在单核CPU时代，所有的程序都在一颗CPU上执行，CPU与内存数据的一致性能够得到解决。因为所有的线程都是操作同一个CPU的缓存，一个线程对缓存的写，另一个线程一定能够可见。下图线程A更新了变量V的值，线程B也能够得到最新V的值。
在多核CPU时代，每颗CPU都有自己的缓存。线程A更新的是CPU-1上的变量V的值，线程B更新的CPU-2上变量V的值。很明显，此时这时候变量V的值对于线程A和线程B已经不具备可见性了。因为把CPU缓存更新的值刷新到内存有一定的时间间隔，这段期间其他线程访问变量V的值就不是拿到最新更新的值。
测试代码：
public class Test {
private long count = 0;
private void add10K() {
int idx = 0;
while(idx++ < 10000) {
count += 1;
}
}
public static long calc() {
final Test test = new Test();
// 创建两个线程，执行 add() 操作
Thread th1 = new Thread(()->{
test.add10K();
});
Thread th2 = new Thread(()->{
test.add10K();
});
// 启动两个线程
th1.start();
th2.start();
// 等待两个线程执行结束
th1.join();
th2.join();
return count;
}
}
单线程两次调用add10K()方法返回的值是20000。但两个线程同时执行得到的结果却是10000-20000之间的数。这是为什么呢？
我们假设线程A和B同时执行，那么第一次都会将count=0读到自己的CPU缓存里，执行完cout+=1后更新CPU缓存的值，各自的CPU缓存的值就都是1，同时写入内存后内存值是1，而不是我们期望值2。之后各自CPU缓存里面都缓存了count的值，都是基于各自的count缓存值来计算，所以导致最终count的值是小于20000的，这就是缓存可见性问题。
源头之二：线程切换带来的原子性问题
由于IO太慢，于是早期的操作系统发明了多进程，这样在单核CPU上也能够同时运行多个任务。操作系统允许某个线程执行一小段时间，例如50ms，过了50ms操作系统就会重新选择一个进程来执行(即任务切换)，这个50ms称为"时间片"。
在一个时间片内，如果一个进程在进行一个IO操作，例如读取文件，这个时刻进程可以把自己标记位休眠状态并让出CPU的使用权，待文件读进内存，操作系统系统会把这个休眠的线程唤醒，唤醒后就有机会重新获得CPU的使用权了。这里进程在等待IO时之所以会释放CPU使用权，是为了让CPU在这段时间可以做别的事情，这样一来CPU的利用率就上来了。此外，如果这时有另外一个进程也在读文件，读文件的操作就会排队，磁盘驱动完成一个进程的读操作后，发现有排队的任务，就会立即启动下一个读操作，这样IO利用率也上来了。
早起的操作系统都是基于进程来调度CPU,不同的进程是不共享内存空间的，所以进程切换要做任务切换的就是切换内存映射地址。而进程创建的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。现代的操作系统都是基于更轻量级的线程来做调度，现在我们提到的“任务切换”都是指的"线程切换"。
java的并发都是基于多线程的，自然也会涉及到任务切换，任务切换的时机大多数是在时间片结束的时候，我们现在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count +=1,至少需要三条CPU指令。
- 指令1：首先，需要把count的值从内存加载到CPU的寄存器
- 指令2：之后，在寄存器执行+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，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。
我们潜意识觉得count+=1这个操作是一个不可分割的整体，就想一个院子一样，线程的切换可以发生在count+=1之前，也可能在之后，而不会发生在之间。我们把一个或者多个操作在CPU的执行过程中不被终端的特性称为原子性。CPU保证的是原子操作是CPU指令级别的，而不是高级语言操作符，这是违背我们直觉的地方，因此，很多时候我们需要再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
有序性值的是按照代码先后顺序执行。编译器为了优化性能，有的时候就会改变程序的执行顺序。例如"a=6;b=7"编译器优化后就可能变成"a=7;b=6"这个例子，编译器调整了顺序，但是不影响程序的最终执行结果。不过编译器的优化可能导致意想不到的Bug。
在java有一个经典的案例就是利用双重检查去创建单例对象。
public class Singleton {
static Singleton instance;
static Singleton getInstance(){
if (instance == null) {
synchronized(Singleton.class) {
if (instance == null)
instance = new Singleton();
}
}
return instance;
}
}
上面的代码看上去没有问题，但是getInstance()方法并不完美。问题出现在new操作上，我们认为的new操作应该是：
1.分配一块内存
2.在内存M上初始化Singleton对象
3.然后M的地址赋值给instance变量
但是实际上可能是这样的：
1.分配一块内存M
2.将M的地址赋值给instance变量
3.最后在内存M上初始化Singleton对象
优化后会导致什么问题呢？我们设线程A执行getInstance()方法，当执行完指令2时发生了线程切换，切换到线程B上，如果此时线程B执行getInstance()方法，那么线程B在执行第一个判断时返现instance != null,所以直接返回instance，而此时instance是没有初始化过的，我们我们这个是否访问instance成员变量就可能会触发空指针异常。
java里面解决办法：
- 使用volatile保证内存可见性，每次对变量的写操作都从CPU缓存刷新到内存里面，这样每次读取变量的值一定是最新更新的。变量声明如下：
static volatile Singleton instance;
- final关键字修饰。当一个对象包含final修饰的字段时，其他线程能够看到已经初始化的final实例字段，这是线程安全的。
final static Singleton instance;
