如果你细心观察的话，你会发现，不管是哪一门语言，并发类的只是都是在高级篇里，换句话说，这块知识点对于程序员来讲是比较进阶的知识，比如你若对操作系统的知识一无所知的话，那去理解一些原理就会比较费力气。
你我都知道编写并发程序是一件困难的事情，并发程序的Bug 往往会诡异的出现，然后又诡异的消失，很多时候让人很抓狂。但要快速而精准的解决“并发” 类的疑难杂症，你就要了解事情的本质，追本溯源，深入分析Bug 的源头。
并发程序幕后的故事
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，就是者三者的速度差异，CPU 和内存的速度差异可以形象地描述为：CPU 是天上一天，内存是地上一年（假设 CPU 执行一条普通指令需要一天，那么 CPU 读写内存得等待一年的时间）。内存和 I/O 设备的速度差异就更大了，内存是天上一天，I/O 设备是地上十年。
程序里大部分语句都要访问内存，有些还要访问I/O， 根据木桶理论，程序的整体性能取决于最慢的读写-读写 I/O 设备， 也就是说单方面提高CPU 性能是无效的。
为了合理利用CPU 的高性能，平衡者三者的差异，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：
1、CPU 增加了缓存，以均衡与内存的速度差异；
2、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；
3、编译程序优化指令执行次序，使得缓存能够更加合理的利用。
现在我们都在默默的享受着这些成果，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
在单核时代，所有的线程都是在一颗 CPU 上执行，CPU 缓存与数据的一致性容易解决。因为所有的线程都是操作同一个CPU 的缓存， 一个线程对缓存的读写，对另一个线程来说一定是可见的。例如在下图中线程 A 和线程 B 都是操作同一个 CPU 里面的缓存，所以线程 A 更新了变量 V 的值，那么线程 B 之后再访问变量 V，得到的一定是 V 的最新值（线程 A 写过的值）。
一个线程对共享变量的修改，另外一个线程能够立刻看到，我们成为可见性。
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，这些线程操作的时不同的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。这个就属于硬件程序员给软件程序员挖的“坑”。
下面我们再用一段代码来验证一下多核场景下的可见性问题。下面的代码，每执行一次 add10K() 方法，都会循环 10000 次 count+=1 操作。在 calc() 方法中我们创建了两个线程，每个线程调用一次 add10K() 方法，我们来想一想执行 calc() 方法得到的结果应该是多少呢？
当只有一个线程调用的时候
public class CounterTest {
private int count = 0;
private void add10k() {
for (int idx = 0; idx < 10000; idx++) {
count += 1;
}
}
public static void main(String[] args) {
CounterTest test = new CounterTest();
//当只有一个线程调用时，输出结果
new Thread(() -> {
test.add10k();
System.out.println(test.count);
}).start();
System.out.println("main thread is over");
}
}
输出结果：
main thread is over
10000
增加一个线程：
public class CounterTest {
private int count = 0;
private void add10k() {
for (int idx = 0; idx < 10000; idx++) {
count += 1;
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
CounterTest test = new CounterTest();
//当只有一个线程调用时，输出结果
Thread t1 = new Thread(() -> {
test.add10k();
System.out.println(test.count);
});
//增加一个线程
Thread t2 = new Thread(() -> {
test.add10k();
System.out.println(test.count);
});
t1.start();
t2.start();
t1.join();
t2.join();
System.out.println("main thread is over");
}
}
输出结果：
11827
19664
main thread is over
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线程，即便在单核的CPU 上，我们也可以一边听歌，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”。
在一个时间片里，如果一个进程进行IO操作，例如读某个文件，这个时候该进程可以把自己标记为休眠状态” 并让出CPU的使用权，待文件读进内存，操作系统会把这个休眠的进程唤醒，唤醒后的进程就有机会从新获得CPU的使用权了。
这里的进程在等待IO时之所以会释放CPU 的使用权，是为了让CPU 在这段时间可以做别的事情，这样一来CPU 的使用率就上来了；此外，如果这时也有另外一个进程也读文件，读文件的操作就会排队，磁盘驱动在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的使用率就上来了。
是不是很简单的逻辑？但是，虽然看似简单，支持多进程分时复用在操作系统的发展史上却有里程碑的意义，Unix 就是因为解决了这个问题而名震天下。
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，现代操作系统都是基于更轻量的线程来调度的，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的Bug 源头之一，任务切换的时机大多是在时间片结束的时候，我们现在基本都使用高级编程语言，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，我们假定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。
我们潜意识里就觉得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成为原子性。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
那并发编程还有没有其他有违直觉容易导致Bug 的技术呢？有，就是有序性，顾名思义，有序性是指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，例如程序中：“a=6；b=7；”编译器优化后可能变成“b=7；a=6；”， 在这个例子中，编译器调整了语句的顺序，但是不影响程序的最终结果。有时候编译器及解释器的优化可能导致意想不到的Bug 。
在Java 领域一个经典的案例就是利用双重检查创建单利对象，例如下面代码：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。
public class Singleton {
static Singleton instance;
static Singleton getInstance(){
if (instance == null) {
synchronized(Singleton.class) {
if (instance == null)
instance = new Singleton();
}
}
return instance;
}
}
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？我们假设现在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 是没有初始化过的，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。
总结
要写好并发程序，首先要知道并发程序的问题在哪里，只有确定了“靶子”， 才有可能把问题解决，毕竟所有的解决方案都是针对问题的。并发程序经常出现的诡异问题看上去非常无厘头，但是深究的话，无外乎就是直觉欺骗了我们，只要我们能够深刻理解可见性、原子性、有序性在并发场景下的原理，很多并发Bug 都是可以理解、可以诊断的。
在介绍可见性、原子性、有序性的时候，特意提到缓存导致的可见性问题，线程切换带来的原子性问题，编译优化带来的有序性问题，其实缓存、线程、编译优化的目的和我们写并发程序的目的是相同的，都是提高程序性能。但是技术在解决一个问题的同时，必然会带来另一个问题，所以在采用一项技术的同时，一定要清楚他带来的问题是什么，以及如何规避。