硬件的效率与一致性

多任务处理在现代计算机操作系统中几乎是一项必备的功能。在许多情况下，让计算机同时去做几件事情，不仅是因为计算机的运算能力十分强大，还有一个很重要的原因是计算机的运算速度与他的存储和通信子系统速度的差距太大，大量的时间都花费在磁盘I/O、网络通信或者数据库访问上。如果不希望处理器在大部分时间里都处于等待其他资源的状态，就必须使用一些手段去把处理器的运算能力“压榨”出来，否则就会造成很大的浪费，而让计算机同时处理几项任务是最容易想到、也被证明是非常有效的手段。

让计算机并发执行若干个任务与更充分的利用计算机处理器的效能之间的因果关系，看起来顺理成章，但实际上他们之间的关系并没有想象中的那么简单，其中一个重要的复杂性来源是绝大多数的运算任务都不可能只靠处理器计算就能完成，处理器至少要与内存交互，如读取运算数据，存储运算结果等，这个I/O操作很难消除（无法仅靠寄存器来完成所有运算任务）。由于计算机的存储设备预处理器的运算速度有几个数量级的差距，所以现代计算机系统都不得不加入一层读写速度尽可能接近处理器运算速度的高速缓存（Cache）来作为处理器与内存之间的缓冲：将运算需要使用的数据复制到缓存中，让运算能快速进行，当运算结束后再从缓存同步回内存之中，这样处理器就不需要等待缓慢的内存读写了。

基于高速缓存的存储交互很好的解决了处理器与内存的速度矛盾，但是也为计算机系统带来了更高的复杂度，因为它引入了一个新问题：缓存一致性（Cache Coherence）。再多处理系统中，每个处理器都有自己的高速缓存，而他们有共享同一主内存（Main Memory）。当多个处理器的运算任务都涉及同一块主内存区域时，将可能导致各自的缓存数据不一致，如果真的发生这种情况，那同步回主内存时以谁的缓存数据为准？为了解决一致性的问题，需要各个处理器访问缓存时都遵循一些协议，在读写时要根据协议来进行操作，这类协议有MSI,MESI,MOSI,Synapse，Firefly，Dragon Protocol等。不同架构的物理机器可以拥有不一样的内存模型（可以理解为在特定的操作协议下，对特定的内存或高速缓存进行读写访问的过程抽象），而Java虚拟机也有自己的内存模型。

处理器、高速缓存、主内存间的交互关系

除了增加高速缓存之外，为了使得处理器内部的运算单元尽可能被充分利用，处理器可能会对输入代码进行乱序执行（Out-Of-Order Execution）优化，处理器会在计算之后将乱序执行的结果重组，保证该结果与顺序执行的结果是一致的，但并不保证程序中各个语句计算的先后顺序与输入代码中的顺序一致，因此，如果存在一个计算任务依赖另外一个计算任务的中间结果，那么其顺序行并不能靠代码的先后顺序来保证。与处理器的乱序执行优化类似，Java虚拟机的即时编译期中也有类似的指令重排序优化。