现代计算机模型是基于-冯诺依曼计算机模型。计算机在运行时，先从内存中取出第一条指令，通过控制器的译码，按指令的要求，从存储器中取出数据进行指定的运算和逻辑操作等加工，然后再按地址把结果送到内存中去。接下来，再取出第二条指令，在控制器的指挥下完成规定操作。依此进行下去，直至遇到停止指令。
程序与数据一样存储，按程序编排的顺序，一步一步地取出指令，自动地完成指令规定的操作是计算机最基本的工作模型。这一原理最初是由美籍匈牙利数学家冯.诺依曼于1945年提出来的，故称为冯.诺依曼计算机模型。
多CPU
一个现代计算机通常由两个或者多个CPU，如果要运行多个程序（进程）的话，假如只有一个CPU的话，就意味着要经常进行进程上下文切换，因为单CPU即便是多核的，也只是多个处理器核心，其他设备都是共用的，所以多个进程就必然要经常进行进程上下文切换，这个代价是很高的。
CPU多核
一个现代CPU除了处理器核心之外还包括寄存器、L1L2L3缓存这些存储设备、浮点运算单元、整数运算单元等一些辅助运算设备以及内部总线等。一个多核的CPU也就是一个CPU上有多个处理器核心，这样有什么好处呢？比如说现在我们要在一台计算机上跑一个多线程的程序，因为是一个进程里的线程，所以需要一些共享一些存储变量，如果这台计算机都是单核单线程CPU的话，就意味着这个程序的不同线程需要经常在CPU之间的外部总线上通信，同时还要处理不同CPU之间不同缓存导致数据不一致的问题，所以在这种场景下多核单CPU的架构就能发挥很大的优势，通信都在内部总线，共用同一个缓存。
CPU寄存器
每个CPU都包含一系列的寄存器，它们是CPU内内存的基础。CPU在寄存器上执行操作的速度远大于在主存上执行的速度。这是因为CPU访问寄存器的速度远大于主存。
CPU缓存
即高速缓冲存储器，是位于CPU与主内存间的一种容量较小但速度很高的存储器。由于CPU的速度远高于主内存，CPU直接从内存中存取数据要等待一定时间周期，Cache中保存着CPU刚用过或循环使用的一部分数据，当CPU再次使用该部分数据时可从Cache中直接调用，减少CPU的等待时间，提高了系统的效率，目前主流CPU缓存有：
一级Cache(L1 Cache)
二级Cache(L2 Cache)
三级Cache(L3 Cache)
在多处理器系统中，每个处理器都有自己的高速缓存，而它们又共享同一主内存（MainMemory）。基于高速缓存的存储交互很好地解决了处理器与内存的速度矛盾，但是也引入了新的问题：缓存一致性（CacheCoherence）。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的情况，如果真的发生这种情况，那同步回到主内存时以谁的缓存数据为准呢？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（IllinoisProtocol）、MOSI、Synapse、Firefly及DragonProtocol等等。
为了使得处理器内部的运算单元能尽量被充分利用，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一个计算任务的中间结果，那么其顺序性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虚拟机的即时编译器中也有类似的指令重排序（Instruction Reorder）优化。
现代操作系统在运行一个程序时，会为其创建一个进程。例如，启动一个Java程序，操作系统就会创建一个Java进程。现代操作系统调度CPU的最小单元是线程，也叫轻量级进程（Light Weight Process），在一个进程里可以创建多个线程，这些线程都拥有各自的计数器、堆栈和局部变量等属性，并且能够访问共享的内存变量。处理器在这些线程上高速切换，让使用者感觉到这些线程在同时执行。
线程的实现可以分为两类：
1、用户级线程(User-Level Thread)
2、内核线线程(Kernel-Level Thread)
在理解线程分类之前我们需要先了解系统的用户空间与内核空间两个概念，以4G大小的内存空间为例：linux为内核代码和数据结构预留了几个页框，这些页永远不会被转出到磁盘上。从0x00000000 到 0xc0000000（PAGE_OFFSET） 的线性地址可由用户代码 和 内核代码进行引用（即用户空间）。从0xc0000000（PAGE_OFFSET）到 0xFFFFFFFFF的线性地址只能由内核代码进行访问（即内核空间）。内核代码及其数据结构都必须位于这 1 GB的地址空间中，但是对于此地址空间而言，更大的消费者是物理地址的虚拟映射。
这意味着在 4 GB 的内存空间中，只有 3 GB 可以用于用户应用程序。一个进程只能运行在用户方式（usermode）或内核方式（kernelmode）下。用户程序运行在用户方式下，而系统调用运行在内核方式下。在这两种方式下所用的堆栈不一样：用户方式下用的是一般的堆栈，而内核方式下用的是固定大小的堆栈（一般为一个内存页的大小） ，每个进程都有自己的 3 G 用户空间，它们共享1GB的内核空间。当一个进程从用户空间进入内核空间时，它就不再有自己的进程空间了。这也就是为什么我们经常说线程上下文切换会涉及到用户态到内核态的切换原因所在。
指不需要内核支持而在用户程序中实现的线程，其不依赖于操作系统核心，应用进程利用线程库提供创建、同步、调度和管理线程的函数来控制用户线程。另外，用户线程是由应用进程利用线程库创建和管理，不依赖于操作系统核心。不需要用户态/核心态切换，速度快。操作系统内核不知道多线程的存在，因此一个线程阻塞将使得整个进程（包括它的所有线程）阻塞。由于这里的处理器时间片分配是以进程为基本单位，所以每个线程执行的时间相对减少。
线程的所有管理操作都是由操作系统内核完成的。内核保存线程的状态和上下文信息，当一个线程执行了引起阻塞的系统调用时，内核可以调度该进程的其他线程执行。在多处理器系统上，内核可以分派属于同一进程的多个线程在多个处理器上运行，提高进程执行的并行度。由于需要内核完成线程的创建、调度和管理，所以和用户级线程相比这些操作要慢得多，但是仍然比进程的创建和管理操作要快。大多数市场上的操作系统，如windows，Linux等都支持内核级线程。
原理区别如下图所示：
Java目前创建线程会直接申请内核空间的内核线程，所以线程的创建、切换、调度都得经过内核空间
Java中线程有六种状态，6种状态切换图上图所示，下面我们详细讲讲六种状态：
并发编程的本质其实就是利用多线程技术，在现代多核的CPU的背景下，催生了并发编程的趋势，通过并发编程的形式可以将多核CPU的计算能力发挥到极致，性能得到提升。除此之外，面对复杂业务模型，并行程序会比串行程序更适应业务需求，而并发编程更能吻合这种业务拆分 。即使是单核处理器也支持多线程执行代码，CPU通过给每个线程分配CPU时间片来实现这个机制。时间片是CPU分配给各个线程的时间，因为时间片非常短，所以CPU通过不停地切换线程执行，让我们感觉多个线程是同时执行的，时间片一般是几十毫秒（ms）。并发不等于并行：并发指的是多个任务交替进行，而并行则是指真正意义上的“同时进行”。实际上，如果系统内只有一个CPU，而使用多线程时，那么真实系统环境下不能并行，只能通过切换时间片的方式交替进行，而成为并发执行任务。真正的并行也只能出现在拥有多 个CPU的系统中。
CPU通过时间片分配算法来循环执行任务，当前任务执行一个时间片后会切换到下一个任务。但是，在切换前会保存上一个任务的状态，以便下次切换回这个任务时，可以再加载这个任务的状态。所以任务从保存到再加载的过程就是一次上下文切换。
Java内存模型(Java Memory Model简称JMM)是一种抽象的概念，并不真实存在，它描述的是一组规则或规范，通过这组规范定义了程序中各个变量（包括实例字段，静态字段和构成数组对象的元素）的访问方式。JVM运行程序的实体是线程，而每个线程创建时JVM都会为其创建一个工作内存(有些地方称为栈空间)，用于存储线程私有的数据，而Java内存模型中规定所有变量都存储在主内存，主内存是共享内存区域，所有线程都可以访问，但线程对变量的操作(读取赋值等)必须在工作内存中进行，首先要将变量从主内存拷贝的自己的工作内存空间，然后对变量进行操作，操作完成后再将变量写回主内存，不能直接操作主内存中的变量，工作内存中存储着主内存中的变量副本拷贝，前面说过，工作内存是每个线程的私有数据区域，因此不同的线程间无法访问对方的工作内存，线程间的通信(传值)必须通过主内存来完成。
线程，工作内存，主内存工作交互图（基于JMM规范）：
主内存
主要存储的是Java实例对象，所有线程创建的实例对象都存放在主内存中，不管该实例对象是成员变量还是方法中的本地变量(也称局部变量)，当然也包括了共享的类信息、常量、静态变量。由于是共享数据区域，多条线程对同一个变量进行访问可能会发生线程安全问题。
工作内存
主要存储当前方法的所有本地变量信息(工作内存中存储着主内存中的变量副本拷贝)，每个线程只能访问自己的工作内存，即线程中的本地变量对其它线程是不可见的，就算是两个线程执行的是同一段代码，它们也会各自在自己的工作内存中创建属于当前线程的本地变量，当然也包括了字节码行号指示器、相关Native方法的信息。注意由于工作内存是每个线程的私有数据，线程间无法相互访问工作内存，因此存储在工作内存的数据不存在线程安全问题。
根据JVM虚拟机规范主内存与工作内存的数据存储类型以及操作方式，对于一个实例对象中的成员方法而言，如果方法中包含本地变量是基本数据类型（boolean,byte,short,char,int,long,float,double），将直接存储在工作内存的帧栈结构中，但倘若本地变量是引用类型，那么该变量的引用会存储在功能内存的帧栈中，而对象实例将存储在主内存(共享数据区域，堆)中。但对于实例对象的成员变量，不管它是基本数据类型或者包装类型(Integer、Double等)还是引用类型，都会被存储到堆区。至于static变量以及类本身相关信息将会存储在主内存中。需要注意的是，在主内存中的实例对象可以被多线程共享，倘若两个线程同时调用了同一个对象的同一个方法，那么两条线程会将要操作的数据拷贝一份到自己的工作内存中，执行完成操作后才刷新到主内存模型如下图所示：
Java内存模型与硬件内存架构的关系
通过对前面的硬件内存架构、Java内存模型以及Java多线程的实现原理的了解，我们应该已经意识到，多线程的执行最终都会映射到硬件处理器上进行执行，但Java内存模型和硬件内存架构并不完全一致。对于硬件内存来说只有寄存器、缓存内存、主内存的概念，并没有工作内存(线程私有数据区域)和主内存(堆内存)之分，也就是说Java内存模型对内存的划分对硬件内存并没有任何影响，因为JMM只是一种抽象的概念，是一组规则，并不实际存在，不管是工作内存的数据还是主内存的数据，对于计算机硬件来说都会存储在计算机主内存中，当然也有可能存储到CPU缓存或者寄存器中，因此总体上来说，Java内存模型和计算机硬件内存架构是一个相互交叉的关系，是一种抽象概念划分与真实物理硬件的交叉。(注意对于Java内存区域划分也是同样的道理)
在明白了Java内存区域划分、硬件内存架构、Java多线程的实现原理与Java内存模型的具体关系后，接着来谈谈Java内存模型存在的必要性。由于JVM运行程序的实体是线程，而每个线程创建时JVM都会为其创建一个工作内存(有些地方称为栈空间)，用于存储线程私有的数据，线程与主内存中的变量操作必须通过工作内存间接完成，主要过程是将变量从主内存拷贝的每个线程各自的工作内存空间，然后对变量进行操作，操作完成后再将变量写回主内存，如果存在两个线程同时对一个主内存中的实例对象的变量进行操作就有可能诱发线程安全问题。
假设主内存中存在一个共享变量x，现在有A和B两条线程分别对该变量x=1进行操作，A/B线程各自的工作内存中存在共享变量副本x。假设现在A线程想要修改x的值为2，而B线程却想要读取x的值，那么B线程读取到的值是A线程更新后的值2还是更新前的值1呢？答案是，不确定，即B线程有可能读取到A线程更新前的值1，也有可能读取到A线程更新后的值2，这是因为工作内存是每个线程私有的数据区域，而线程A变量x时，首先是将变量从主内存拷贝到A线程的工作内存中，然后对变量进行操作，操作完成后再将变量x写回主内，而对于B线程的也是类似的，这样就有可能造成主内存与工作内存间数据存在一致性问题，假如A线程修改完后正在将数据写回主内存，而B线程此时正在读取主内存，即将x=1拷贝到自己的工作内存中，这样B线程读取到的值就是x=1，但如果A线程已将x=2写回主内存后，B线程才开始读取的话，那么此时B线程读取到的就是x=2，但到底是哪种情况先发生呢？
如以下示例图所示案例：
以上关于主内存与工作内存之间的具体交互协议，即一个变量如何从主内存拷贝到工作内存、如何从工作内存同步到主内存之间的实现细节，Java内存模型定义了以下八种操作来完成。
如果要把一个变量从主内存中复制到工作内存中，就需要按顺序地执行read和load操作，如果把变量从工作内存中同步到主内存中，就需要按顺序地执行store和write操作。但Java内存模型只要求上述操作必须按顺序执行，而没有保证必须是连续执行。
同步规则分析
原子性指的是一个操作是不可中断的，即使是在多线程环境下，一个操作一旦开始就不会被其他线程影响。
在java中，对基本数据类型的变量的读取和赋值操作是原子性操作有点要注意的是，对于32位系统的来说，long类型数据和double类型数据(对于基本数据类型，byte,short,int,float,boolean,char读写是原子操作)，它们的读写并非原子性的，也就是说如果存在两条线程同时对long类型或者double类型的数据进行读写是存在相互干扰的，因为对于32位虚拟机来说，每次原子读写是32位的，而long和double则是64位的存储单元，这样会导致一个线程在写时，操作完前32位的原子操作后，轮到B线程读取时，恰好只读取到了后32位的数据，这样可能会读取到一个既非原值又不是线程修改值的变量，它可能是“半个变量”的数值，即64位数据被两个线程分成了两次读取。但也不必太担心，因为读取到“半个变量”的情况比较少见，至少在目前的商用的虚拟机中，几乎都把64位的数据的读写操作作为原子操作来执行，因此对于这个问题不必太在意。
理解了指令重排现象后，可见性容易了，可见性指的是当一个线程修改了某个共享变量的值，其他线程是否能够马上得知这个修改的值。对于串行程序来说，可见性是不存在的，因为我们在任何一个操作中修改了某个变量的值，后续的操作中都能读取这个变量值，并且是修改过的新值。
但在多线程环境中可就不一定了，前面我们分析过，由于线程对共享变量的操作都是线程拷贝到各自的工作内存进行操作后才写回到主内存中的，这就可能存在一个线程A修改了共享变量x的值，还未写回主内存时，另外一个线程B又对主内存中同一个共享变量x进行操作，但此时A线程工作内存中共享变量x对线程B来说并不可见，这种工作内存与主内存同步延迟现象就造成了可见性问题，另外指令重排以及编译器优化也可能导致可见性问题，通过前面的分析，我们知道无论是编译器优化还是处理器优化的重排现象，在多线程环境下，确实会导致程序轮序执行的问题，从而也就导致可见性问题。
有序性是指对于单线程的执行代码，我们总是认为代码的执行是按顺序依次执行的，这样的理解并没有毛病，毕竟对于单线程而言确实如此，但对于多线程环境，则可能出现乱序现象，因为程序编译成机器码指令后可能会出现指令重排现象，重排后的指令与原指令的顺序未必一致，要明白的是，在Java程序中，倘若在本线程内，所有操作都视为有序行为，如果是多线程环境下，一个线程中观察另外一个线程，所有操作都是无序的，前半句指的是单线程内保证串行语义执行的一致性，后半句则指指令重排现象和工作内存与主内存同步延迟现象。
除了JVM自身提供的对基本数据类型读写操作的原子性外，可以通过 synchronized和Lock实现原子性。因为synchronized和Lock能够保证任一时刻只有一个线程访问该代码块。
volatile关键字保证可见性。当一个共享变量被volatile修饰时，它会保证修改的值立即被其他的线程看到，即修改的值立即更新到主存中，当其他线程需要读取时，它会去内存中读取新值。synchronized和Lock也可以保证可见性，因为它们可以保证任一时刻只有一个线程能访问共享资源，并在其释放锁之前将修改的变量刷新到内存中。
在Java里面，可以通过volatile关键字来保证一定的“有序性”，另外可以通过synchronized和Lock来保证有序性，很显然，synchronized和Lock保证每个时刻是有一个线程执行同步代码，相当于是让线程顺序执行同步代码，自然就保证了有序性。
Java内存模型
每个线程都有自己的工作内存（类似于前面的高速缓存）。线程对变量的所有操作都必须在工作内存中进行，而不能直接对主存进行操作。并且每个线程不能访问其他线程的工作内存。Java内存模型具备一些先天的“有序性”，即不需要通过任何手段就能够得到保证的有序性，这个通常也称为hAppens-before 原则。如果两个操作的执行次序无法从happens-before原则推导出来，那么它们就不能保证它们的有序性，虚拟机可以随意地对它们进行重排序。
java语言规范规定JVM线程内部维持顺序化语义。即只要程序的最终结果与它顺序化情况的结果相等，那么指令的执行顺序可以与代码顺序不一致，此过程叫指令的重排序。指令重排序的意义是什么？JVM能根据处理器特性（CPU多级缓存系统、多核处理器等）适当的对机器指令进行重排序，使机器指令能更符合CPU的执行特性，最大限度的发挥机器性能。
下图为从源码到最终执行的指令序列示意图
as-if-serial语义的意思是：不管怎么重排序（编译器和处理器为了提高并行度），（单线程）程序的执行结果不能被改变。编译器、runtime和处理器都必须遵守as-if-serial语义。为了遵守as-if-serial语义，编译器和处理器不会对存在数据依赖关系的操作做重排序，因为这种重排序会改变执行结果。但是，如果操作之间不存在数据依赖关系，这些操作就可能被编译器和处理器重排序。
只靠sychronized和volatile关键字来保证原子性、可见性以及有序性，那么编写并发程序可能会显得十分麻烦，幸运的是，从JDK 5开始，Java使用新的JSR-133内存模型，提供了 happens-before 原则来辅助保证程序执行的原子性、可见性以及有序性的问题，它是判断数据是否存在竞争、线程是否安全的依据，happens-before 原则内容如下：
volatile是Java虚拟机提供的轻量级的同步机制，volatile关键字有如下两个作用：
关于volatile的可见性作用，我们必须意识到被volatile修饰的变量对所有线程总是立即可见的，对volatile变量的所有写操作总是能立刻反应到其他线程中。
示例1：running变量不加volatile，main线程改变running属性之后，线程Thread1感知不到。
public class VolatileDemo1 {
private static boolean running = true;
private static class Thread1 extends Thread {
@Override
public void run() {
System.out.println("Thread1 start!");
while (running) {
}
System.out.println("Thread1 end!");
}
}
public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
System.out.println("main method is start!");
// 启动线程 thread1
Thread1 thread1 = new Thread1();
thread1.start();
// 主线程暂停2秒，确保thread1已经启动
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
running = false;
// 主线程暂停5秒，为了更直观的观察 thread1 状态
TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
System.out.println("main method is end!");
}
}
执行结果如下，可以看到 Thread1 线程始终没有结束，证明Thread1没有感知到running的改变：
main method is start!
Thread1 start!
main method is end!
示例2：running变量加上volatile，main线程改变running属性之后，线程Thread1会立即感知。
public class VolatileDemo1 {
private static volatile boolean running = true;
private static class Thread1 extends Thread {
@Override
public void run() {
System.out.println("Thread1 start!");
while (running) {
}
System.out.println("Thread1 end!");
}
}
public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
System.out.println("main method is start!");
// 启动线程 thread1
Thread1 thread1 = new Thread1();
thread1.start();
// 主线程暂停2秒，确保thread1已经启动
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
running = false;
// 主线程暂停5秒，为了更直观的观察 thread1 状态
TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
System.out.println("main method is end!");
}
}
执行结果如下，main线程改变running属性之后，线程Thread1立即终止。
main method is start!
Thread1 start!
Thread1 end!
main method is end!
示例：创建100个线程，每个线程执行 1000000 次 n++ 操作，n被volatile修饰
public class VolatileDemo2 {
private static volatile long n = 0L;
public static void main(String[] args) throws Exception {
Thread[] threads = new Thread[100];
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(threads.length);
// 创建100个线程，每个线程执行 1000000 次 n++ 操作
for (int i = 0; i < threads.length; i++) {
threads[i] = new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < 1000000; j++) {
n++;
}
latch.countDown();
});
}
// 启动100个线程
for (Thread t : threads) {
t.start();
}
// 等待所有线程执行结束，并输出n的值
latch.await();
System.out.println(n);
}
}
输出结果如下，n应该是100000000，输出的结果和预期值相差甚远：
4120418
在并发场景下，n变量的任何改变都会立马反应到其他线程中，但是如此存在多条线程同时对n进行n++操作，就会出现线程安全问题，毕竟n++操作并不具备原子性，该操作是先读取值，然后写回一个新值，相当于原来的值加上1，分两步完成：
step1：n = 1，线程1 和 线程2 同时读取了n；
step2：线程1 和 线程2 都已经计算完 n++，此时线程1 将 n = 2 写回主存；
step3：Volatile保证可见性的情况下，线程2感知到n值已经发生改动，需要重新读取主存里的n值，因此本次 线程2 的 n++ 操作被废弃。
这也就造成了线程不安全，因此对于n++操作必须使 用synchronized修饰，以便保证线程安全，需要注意的是一旦使用synchronized修饰方法后，由于synchronized本身也具备与volatile相同的特性，即可见性，因此在这样种情况下就完全可以省去volatile修饰变量。
volatile关键字另一个作用就是禁止指令重排优化，从而避免多线程环境下程序出现乱序执行的现象，关于指令重排优化前面已详细分析过，这里主要简单说明一下volatile是如何实现禁止指令重排优化的。先了解一个概念，内存屏障(Memory Barrier）。内存屏障，又称内存栅栏，是一个CPU指令，它的作用有两个，一是保证特定操作的执行顺序，二是保证某些变量的内存可见性（利用该特性实现volatile的内存可见性）。由于编译器和处理器都能执行指令重排优化。如果在指令间插入一条Memory Barrier则会告诉编译器和CPU，不管什么指令都不能和这条Memory Barrier指令重排序，也就是说通过插入内存屏障禁止在内存屏障前后的指令执行重排序优化。Memory Barrier的另外一个作用是强制刷出各种CPU的缓存数据，因此任何CPU上的线程都能读取到这些数据的最新版本。总之，volatile变量正是通过内存屏障实现其在内存中的语义，即可见性和禁止重排优化。下面看一个非常典型的禁止重排优化的例子DCL，如下：
public class VolatileReOrderSample {
private static int a = 0, b = 0, x = 0, y = 0;
private static long i = 0;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
while (true) {
i++;
a = 0;
b = 0;
x = 0;
y = 0;
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(2);
Thread thread1 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
// 等待100ms，确保两个线程公平竞争CPU资源
TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
a = 1;
x = b;
countDownLatch.countDown();
}
});
Thread thread2 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
// 等待100ms，确保两个线程公平竞争CPU资源
TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
b = 1;
y = a;
countDownLatch.countDown();
}
});
thread1.start();
thread2.start();
countDownLatch.await();
String result = "第" + i + "次 (" + x + "," + y + ")";
System.out.println(result);
// 如果出现 x == 0 && y == 0，终止程序
if (x == 0 && y == 0) {
break;
}
}
}
}
上述代码是经典的验证指令重排的代码，我们先来分析下，正常逻辑下，这段代码输出结果会出现哪些情况呢，如下图，在不发生指令重排的情况下，无论如何也不会出现 x = 0 并且 y = 0 的结果。
我们看下执行结果，竟然出现了 x = 0 并且 y = 0 的结果：
那么什么情况下才会出现 x = 0 并且 y = 0 的情况，只有当执行发生指令重排的时候，才可能出现这种情况，如下图所示：
上述代码是经典的验证指令重排的代码，我们也看到了执行结果，显而易见会出现指令重排，从而导致线程不安全，当然解决方法就是加Volatile，或者加锁。
volatile内存语义的实现
前面提到过重排序分为编译器重排序和处理器重排序。为了实现volatile内存语义，JMM会分别限制这两种类型的重排序类型，下图是JMM针对编译器制定的volatile重排序规则表。
举例来说，第三行最后一个单元格的意思是：在程序中，当第一个操作为普通变量的读或写时，如果第二个操作为volatile写，则编译器不能重排序这两个操作。
从上图可以看出：当第二个操作是volatile写时，不管第一个操作是什么，都不能重排序。这个规则确保 volatile写之前的操作不会被编译器重排序到volatile写之后。
为了实现volatile的内存语义，编译器在生成字节码时，会在指令序列中插入内存屏障来禁止特定类型的处理器重排序。对于编译器来说，发现一个最优布置来最小化插入屏障的总数几乎不可能。为此，JMM采取保守策略。下面是基于保守策略的JMM内存屏障插入策略。
上述内存屏障插入策略非常保守，但它可以保证在任意处理器平台，任意的程序中都能得到正确的volatile内存语义。 下面是保守策略下，volatile写插入内存屏障后生成的指令序列示意图：
上图中StoreStore屏障可以保证在volatile写之前，其前面的所有普通写操作已经对任意处理器可见了。这是因为StoreStore屏障将保障上面所有的普通写在volatile写之前刷新到主内存。
这里比较有意思的是，volatile写后面的StoreLoad屏障。此屏障的作用是避免volatile写与 后面可能有的volatile读/写操作重排序。因为编译器常常无法准确判断在一个volatile写的后面 是否需要插入一个StoreLoad屏障（比如，一个volatile写之后方法立即return）。为了保证能正确 实现volatile的内存语义，JMM在采取了保守策略：在每个volatile写的后面，或者在每个volatile 读的前面插入一个StoreLoad屏障。从整体执行效率的角度考虑，JMM最终选择了在每个 volatile写的后面插入一个StoreLoad屏障。因为volatile写-读内存语义的常见使用模式是：一个 写线程写volatile变量，多个读线程读同一个volatile变量。当读线程的数量大大超过写线程时，选择在volatile写之后插入StoreLoad屏障将带来可观的执行效率的提升。从这里可以看到JMM 在实现上的一个特点：首先确保正确性，然后再去追求执行效率。
下图是在保守策略下，volatile读插入内存屏障后生成的指令序列示意图：
上图中LoadLoad屏障用来禁止处理器把上面的volatile读与下面的普通读重排序。LoadStore屏障用来禁止处理器把上面的volatile读与下面的普通写重排序。上述volatile写和volatile读的内存屏障插入策略非常保守。在实际执行时，只要不改变 volatile写-读的内存语义，编译器可以根据具体情况省略不必要的屏障。下面通过具体的示例代码进行说明。
public class VolatileBarrier {
int a;volatile int v1 = 1;
volatile int v2 = 2;
void readAndWrite() {
int i = v1; // 第一个volatile读
int j = v2; // 第二个volatile读
a = i + j; // 普通写
v1 = i + 1; // 第一个volatile写
v2 = j * 2; // 第二个 volatile写
}
}
针对readAndWrite()方法，编译器在生成字节码时可以做如下的优化：
注意，最后的StoreLoad屏障不能省略。因为第二个volatile写之后，方法立即return。此时编 译器可能无法准确断定后面是否会有volatile读或写，为了安全起见，编译器通常会在这里插 入一个StoreLoad屏障。
上面的优化针对任意处理器平台，由于不同的处理器有不同“松紧度”的处理器内存模 型，内存屏障的插入还可以根据具体的处理器内存模型继续优化。以X86处理器为例，除最后的StoreLoad屏障外，其他的屏障都会被省略。
前面保守策略下的volatile读和写，在X86处理器平台可以优化成如下图所示。前文提到过，X86处理器仅会对写-读操作做重排序。X86不会对读-读、读-写和写-写操作做重排序，因此在X86处理器中会省略掉这3种操作类型对应的内存屏障。在X86中，JMM仅需 在volatile写后面插入一个StoreLoad屏障即可正确实现volatile写-读的内存语义。这意味着在 X86处理器中，volatile写的开销比volatile读的开销会大很多（因为执行StoreLoad屏障开销会比较大）。
synchronized 内置锁是一种对象锁(锁的是对象而非引用)，作用粒度是对象，可以用来实现对临界资源的同步互斥访问，是可重入的。
synchronized 加锁的方式：
synchronized是基于JVM内置锁实现，通过内部对象Monitor(监视器锁)实现，基于进入与退出Monitor对象实现方法与代码块同步，监视器锁的实现依赖底层操作系统的Mutex lock（互斥锁）实现，它是一个重量级锁性能较低。当然，JVM内置锁在1.5之后版本做了重大的优化，如锁粗化（Lock Coarsening）、锁消除（Lock Elimination）、轻量级锁（Lightweight Locking）、偏向锁（Biased Locking）、适应性自旋（Adaptive Spinning）等技术来减少锁操作的开销，，内置锁的并发性能已经基本与Lock持平。
synchronized关键字被编译成字节码后会被翻译成 monitorenter 和 monitorexit 两条指令分别在同步块逻辑代码的起始位置与结束位置。
每个同步对象都有一个自己的Monitor(监视器锁)，加锁过程如下图所示：
那么有个问题来了，我们知道synchronized加锁加在对象上，对象是如何记录锁状态的呢？答案是锁状态是被记录在每个对象的对象头（Mark word）中，下面我们一起认识一下对象的内存布局对象的内存布局。
HotSpot虚拟机中，对象在内存中存储的布局可以分为三块区域：对象头（Header）、实例数据（Instance Data）和对齐填充（Padding）。
对象头
HotSpot虚拟机的对象头包括两部分信息，第一部分是“Mark Word”，用于存储对象自身的运行时数据， 如哈希码（HashCode）、GC分代年龄、锁状态标志、线程持有的锁、偏向线程ID、偏向时间戳等等，这部分数据的长度在32位和64位的虚拟机（暂 不考虑开启压缩指针的场景）中分别为32个和64个Bits，官方称它为“Mark Word”。对象需要存储的运行时数据很多，其实已经超出了32、64位Bitmap结构所能记录的限度，但是对象头信息是与对象自身定义的数据无关的额外存储成本，考虑到虚拟机的空间效率，Mark Word被设计成一个非固定的数据结构以便在极小的空间内存储尽量多的信息。
对象头信息是与对象自身定义的数据无关的额外存储成本，但是考虑到虚拟机的空间效率，Mark Word被设计成一个非固定的数据结构以便在极小的空间内存存储尽量多的数据，它会根据对象的状态复用自己的存储空间，也就是说，Mark Word会随着程序的运行发生变化，变化状态如下（64位虚拟机）：
锁的膨胀升级过程
锁的状态总共有四种，无锁状态、偏向锁、轻量级锁和重量级锁。随着锁的竞争，锁可以从偏向锁升级到轻量级锁，再升级的重量级锁，但是锁的升级是单向的，也就是说只能从低到高升级，不会出现锁的降级。下图为Synchronize锁的升级过程：
偏向锁是Java 6之后加入的新锁，它是一种针对加锁操作的优化手段，经过研究发现，在大多数情况下，锁不仅不存在多线程竞争，而且总是由同一线程多次获得，因此为了减少同一线程获取锁(会涉及到一些CAS操作,耗时)的代价而引入偏向锁。偏向锁的核心思想是，如果一个线程获得了锁，那么锁就进入偏向模式，此时Mark Word 的结构也变为偏向锁结构，当这个线程再次请求锁时，无需再做任何同步操作，即获取锁的过程，这样就省去了大量有关锁申请的操作，从而也就提供程序的性能。所以，对于没有锁竞争的场合，偏向锁有很好的优化效果，毕竟极有可能连续多次是同一个线程申请相同的锁。但是对于锁竞争比较激烈的场合，偏向锁就失效了，因为这样场合极有可能每次申请锁的线程都是不相同的，因此这种场合下不应该使用偏向锁，否则会得不偿失，需要注意的是，偏向锁失败后，并不会立即膨胀为重量级锁，而是先升级为轻量级锁。下面我们接着了解轻量级锁。
轻量级锁又叫CAS、自旋锁等，具体原理如下图：每次更新值时，先判断该值有没有被其他线程改过，如果没被改过，直接赋值；如果改过，则重新计算，重新比较；CAS底层其实底层实现是用了汇编指令：cmpxchg，如果是多核CPU或者是多个CPU，则用汇编指令：lock cmpxchg，因为cmpxchg在多个CPU状态下线程不安全；另外CAS有一个典型的问题：ABA问题。解决ABA问题的方法也很简单，就是加版本号。
需要注意的一点：倘若偏向锁失败，虚拟机并不会立即升级为重量级锁，它还会尝试使用一种称为轻量级锁的优化手段(1.6之后加入的)，此时Mark Word 的结构也变为轻量级锁的结构。轻量级锁能够提升程序性能的依据是“对绝大部分的锁，在整个同步周期内都不存在竞争”，注意这是经验数据。需要了解的是，轻量级锁所适应的场景是线程交替执行同步块的场合，如果存在同一时间访问同一锁的场合，就会导致轻量级锁膨胀为重量级锁。自旋锁轻量级锁失败后，虚拟机为了避免线程真实地在操作系统层面挂起，还会进行一项称为自旋锁的优化手段。这是基于在大多数情况下，线程持有锁的时间都不会太长，如果直接挂起操作系统层面的线程可能会得不偿失，毕竟操作系统实现线程之间的切换时需要从用户态转换到核心态，这个状态之间的转换需要相对比较长的时间，时间成本相对较高，因此自旋锁会假设在不久将来，当前的线程可以获得锁，因此虚拟机会让当前想要获取锁的线程做几个空循环(这也是称为自旋的原因)，一般不会太久，可能是50个循环或100循环，在经过若干次循环后，如果得到锁，就顺利进入临界区。如果还不能获得锁，那就会将线程在操作系统层面挂起，这就是自旋锁的优化方式，这种方式确实也是可以提升效率的。最后没办法也就只能升级为重量级锁了。
重量级锁是需要从操作系统内核申请锁，拥有这把锁的线程可以执行，其他线程都得回到等待队列等待锁，相当于是单线程执行，因此效率较低。
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