从底层了解JVM的volatile实现，CPU Cache、缓存一致性MESI、Store BufferI、invalidate Queue等知识

在之前我们聊过java的内存模型，以及通过volatile、synchorinized等关键字来确保多线程下并发的原子性、内存可见性、顺序性 语义。
今天我们来聊聊，JVM为什么要这么干，背后的底层原因是什么。

在现代计算机硬件体系下，一般CPU都是多核模式，同时可以有多个线程并发工作。CPU在工作时，需要加载相关的数据，然后到CPU的相关计算单元进行计算。CPU的速度特别快，而一般数据都是在硬盘、内存里。所以如果要加载磁盘上的文件，一般会先通过相关驱动程序将磁盘上的文件读取到内存中，CPU在从内存中加载数据进行运算，但是CPU从内存加载数据相比CPU的速度还是太慢了，于是乎就有了大家经常听到的CPU缓存，或者听说过的cache line的东西。现代CPU一般都有三层缓存，c分别为L1 CACHE,L2 CACHE,L3CACHE。CPU加载数据的时候先从L1 CACHE加载数据，如果没有在从L2加载，L2没有的话，在从L3。有的人可能就会有疑问为什么不字节整一个L1 CACHE就行了，搞那么多级，其实主要还是成本，L1 CACHE的成本最高。注意这三层缓存是在CPU内部的，也就是CPU的制造厂商集成封装在CPU内部的。（说句题外话，cpu利用缓存也是运用了计算机中常说的28法则，这里就是我们经常用到的数据只会占所用数据的20%左右，以及常说的时间局部性和空间局部性原理）

在多核模式下，这时候CPU的结构如下：

可以看到，一般L1 cache分为数据和指令两个缓存，L1,L2 cache单个CPU独有，L3 CACHE多个CPU共享。
CPU cache中的数据是从内存中一块一块读取过来的，并不是每次读取一个数据只读取一个数据，而是读取一个块，在CPU cache中，这样的块称为Cache Line(缓存行），cpu cache会按照Cache Line将一个cache分为多个cache line，并编号
在内存中的每个数据都有一个地址，而CPU从主内存加载数据到CPU cache的时候，则是通过内存中的地址和和cache中缓存行编号取模，从而得到这个内存块数据应该放在缓存行的哪个位置，但是由于缓存行的个数肯定是比内存块的个数少，因此可能会出现多个内存块加载到同一个缓存行的情况。因此CPU Cache Line中除了缓存的数据外还有组标记、有效位两个信息。
CPU在读取数据的时候并不是按照Cache Line来读取的（从内存加载数据到CPU Cache中是按照Cache Line加载的），而是按需读取一个数据片段，一般为一个字，我们看下内存地址数据映射到CPU CACHE中的一个大概图示：

如上图，当我们从内存地址加载一个数据到CPU CACHE的时候，按照Cache Line大小加载这个内存地址的临近数据到CPU Cache中，并按照上述设置有效位，组标记，存储实际数据。
当CPU需要读取一个内存地址的数据的时候，首先判断该地址数据是否在CPU CACHE中，通过内存地址的这个标志位来判断，如果在对应的Cache Line中，组标记一样，那么表示这个内存地址的数据被加载到了CPU CACHE中，然后通过Offset信息从缓存行上读取需要的数据。如果组标记不一样，那么该内存地址数据没有被加载到CPU CACHE中，那么去内存装载数据到CPU CACHE中去。

tips： Linux下查看L1,L2,L3cache大小以及CPU每次从内存装载数据缓存行的大小

当我们在CPU里加上缓存之后，虽然能够提升速度，但是同时也带来了问题：

1. 数据如何更新
2. 多个CPU之间如何保证数据的一致性

首先对于数据更新来说，有两种策略：

• 写直达 Write through：这时候当cpu缓存中的数据发生更改时，同步写回到内存中，这种方式比较低效
• 写回 Write back：这时候数据更新只写回到cache中，不直接写到内存中，当cache中的数据因为cache容量不够需要被替换时才写回到内存中

可以明显的发现，比起写直达，写回的方式要更高效。但是在多CPU模式下随之而来的一个问题是，多个CPU之间如何保证数据的一致性？我们知道现在程序都是多线程运行的，多个CPU可能会加载同一个数据，那么当多个CPU两个或以上发生了数据更新，这时