本文深入探讨Java中的volatile关键字，包括其作用原理、可见性和禁止指令重排序等特性，并通过实例讲解volatile与synchronized的区别及应用场景。
提到volatile之前，我们首先来看看java的内存模型，因为他们之间有密切的关系。
计算机在执行的过程中，每条指令都有cpu来完成运算，势必要涉及读取数据和写入数据，由于程序执行过程中，数据是存放在主内存中，因此任何对数据的操作都需要与主内存交互进行，大大的降低了指令的执行速度，因此cpu中就出现了高速缓存。
也就是说，先从主内存中复制一份数据到cpu的高速缓存中，这样cpu就可以对高速缓存中的数据进行操作，操作完成后会把告诉缓存中数据刷到主内存中。
eg:i++(不具备原子性，在单线程环境下，执行没有任何问题)，
比如同时有2个线程执行这段代码，假如初始时i的值为0，那么我们希望两个线程执行完之后i的值变为2。但是事实会是这样吗？
在多线程环境下，结果就不一定是2，由于每个线程都有自己的高速缓存，当二个线程都把i的初始值0读到各自的cpu高速缓存中，
然后线程A对i进行了加一操作，然后把i刷新到主内存中，此时主内存中i的值为1，线程B也把i在自己的高速缓存中也进行了加一操作，然后把i刷新到主内存中，结果主内存中i的值是1，而不是我们想要的2。那么就出现了数据不一致性。
为了解决缓存不一致性问题，通常来说有以下2种解决方法：
1）通过在总线加LOCK#锁的方式
2）通过缓存一致性协议
这2种方式都是硬件层面上提供的方式。
在早期的CPU当中，是通过在总线上加LOCK#锁的形式来解决缓存不一致的问题。因为CPU和其他部件进行通信都是通过总线来进行的，如果对总线加LOCK#锁的话，也就是说阻塞了其他CPU对其他部件访问（如内存），从而使得只能有一个CPU能使用这个变量的内存。比如上面例子中 如果一个线程在执行 i = i +1，如果在执行这段代码的过程中，在总线上发出了LCOK#锁的信号，那么只有等待这段代码完全执行完毕之后，其他CPU才能从变量i所在的内存读取变量，然后进行相应的操作。这样就解决了缓存不一致的问题。
但是上面的方式会有一个问题，由于在锁住总线期间，其他CPU无法访问内存，导致效率低下。
所以就出现了缓存一致性协议。最出名的就是Intel 的MESI协议，MESI协议保证了每个缓存中使用的共享变量的副本是一致的。它核心的思想是：当CPU写数据时，如果发现操作的变量是共享变量，即在其他CPU中也存在该变量的副本，会发出信号通知其他CPU将该变量的缓存行置为无效状态，因此当其他CPU需要读取这个变量时，发现自己缓存中缓存该变量的缓存行是无效的，那么它就会从内存重新读取。
介绍完java的内存模型后，我们来研究一下volatile，看看到底他和内存模型有什么联系。
public class TestVolatile {
boolean status = false;
/**
* 状态切换为true
*/
public void changeStatus(){
status = true;
}
/**
* 若状态为true，则running。
*/
public void run(){
if(status){
System.out.println("running....");
}
}
}
上面这个例子，在多线程环境里，假设线程A执行changeStatus()方法后,线程B运行run()方法，可以保证输出"running....."吗？
答案是NO!
这个结论会让人有些疑惑，可以理解。因为倘若在单线程模型里，先运行changeStatus方法，再执行run方法，自然是可以正确输出"running...."的；但是在多线程模型中，是没法做这种保证的。因为对于共享变量status来说，线程A的修改，对于线程B来讲，是"不可见"的。也就是说，线程B此时可能无法观测到status已被修改为true。那么什么是可见性呢？
所谓可见性，是指当一条线程修改了共享变量的值，新值对于其他线程来说是可以立即得知的。很显然，上述的例子中是没有办法做到内存可见性的。
图解
根据上图，画的有问题，不能叫本地内存，而应该叫该线程的高速缓存
java虚拟机有自己的内存模型（Java Memory Model，JMM）JMM决定一个线程对共享变量的写入何时对另一个线程可见，JMM定义了线程和主内存之间的抽象关系：共享变量存储在主内存(Main Memory)中，每个线程都有一个私有的本地内存（Local Memory），本地内存保存了被该线程使用到的主内存的副本拷贝，线程对变量的所有操作都必须在工作内存中进行，而不能直接读写主内存中的变量。
大概了解了JMM的简单定义后，问题就很容易理解了，对于普通的共享变量来讲，比如我们上文中的status，线程A将其修改为true这个动作发生在线程A的本地内存中，此时还未同步到主内存中去；而线程B缓存了status的初始值false，此时可能没有观测到status的值被修改了，所以就导致了上述的问题。那么这种共享变量在多线程模型中的不可见性如何解决呢？比较粗暴的方式自然就是加锁，但是此处使用synchronized或者Lock这些方式太重量级了，有点炮打蚊子的意思。比较合理的方式其实就是volatile
volatile是Java提供的一种轻量级的同步机制，在并发编程中，它也扮演着比较重要的角色。同synchronized相比（synchronized通常称为重量级锁），volatile更轻量级，相比使用synchronized所带来的庞大开销，倘若能恰当的合理的使用volatile，自然是美事一桩。
volatile具备两种特性，第一就是保证共享变量对所有线程的可见性。将一个共享变量声明为volatile后，会有以下效应：
1.当写一个volatile变量时，JMM会把该线程对应的本地内存中的变量强制刷新到主内存中去；
2.这个写操作会导致其他线程中的缓存无效。
上面的例子只需将status声明为volatile，即可保证在线程A将其修改为true时，线程B可以立刻得知
volatile boolean status = false;
但是需要注意的是，我们一直在拿volatile和synchronized做对比，仅仅是因为这两个关键字在某些内存语义上有共通之处，volatile并不能完全替代synchronized，它依然是个轻量级锁，在很多场景下，volatile并不能胜任,eg:上面的i++操作，用volatile是不能解决的。
package test;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
/**
* Created by chengxiao on 2017/3/18.
*/
public class Counter {
public static volatile int num = 0;
//使用CountDownLatch来等待计算线程执行完
static CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(30);
public static void main(String []args) throws InterruptedException {
//开启30个线程进行累加操作
for(int i=0;i<30;i++){
new Thread(){
public void run(){
for(int j=0;j<10000;j++){
num++;//自加操作
}
countDownLatch.countDown();
}
}.start();
}
//等待计算线程执行完
countDownLatch.await();
System.out.println(num);
}
}
复制代码
执行结果：
224291
针对这个示例，一些同学可能会觉得疑惑，如果用volatile修饰的共享变量可以保证可见性，那么结果不应该是300000么?
问题就出在num++这个操作上，因为num++不是个原子性的操作，而是个复合操作。我们可以简单讲这个操作理解为由这三步组成:
1.读取
2.加一
3.赋值
所以，在多线程环境下，有可能线程A将num读取到本地内存中，此时其他线程可能已经将num增大了很多，线程A依然对过期的num进行自加，重新写到主存中，最终导致了num的结果不合预期，而是小于30000。
解决num++操作的原子性问题
针对num++这类复合类的操作，可以使用java并发包中的原子操作类，通过循环CAS的方式来保证其原子性的。
/**
* Created by chengxiao on 2017/3/18.
*/
public class Counter {
//使用原子操作类
public static AtomicInteger num = new AtomicInteger(0);
//使用CountDownLatch来等待计算线程执行完
static CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(30);
public static void main(String []args) throws InterruptedException {
//开启30个线程进行累加操作
for(int i=0;i<30;i++){
new Thread(){
public void run(){
for(int j=0;j<10000;j++){
num.incrementAndGet();//原子性的num++,通过循环CAS方式
}
countDownLatch.countDown();
}
}.start();
}
//等待计算线程执行完
countDownLatch.await();
System.out.println(num);
}
}
复制代码
执行结果
300000
volatile还有一个特性：禁止指令重排序优化。
重排序是指编译器和处理器为了优化程序性能而对指令序列进行排序的一种手段。但是重排序也需要遵守一定规则：
1.重排序操作不会对存在数据依赖关系的操作进行重排序。
比如：a=1;b=a; 这个指令序列，由于第二个操作依赖于第一个操作，所以在编译时和处理器运行时这两个操作不会被重排序。
2.重排序是为了优化性能，但是不管怎么重排序，单线程下程序的执行结果不能被改变
比如：a=1;b=2;c=a+b这三个操作，第一步（a=1)和第二步(b=2)由于不存在数据依赖关系，所以可能会发生重排序，但是c=a+b这个操作是不会被重排序的，因为需要保证最终的结果一定是c=a+b=3。
重排序在单线程模式下是一定会保证最终结果的正确性，但是在多线程环境下，问题就出来了，来开个例子，我们对第一个TestVolatile的例子稍稍改进，再增加个共享变量a
public class TestVolatile {
int a = 1;
boolean status = false;
/**
* 状态切换为true
*/
public void changeStatus(){
a = 2;//1
status = true;//2
}
/**
* 若状态为true，则running。
*/
public void run(){
if(status){//3
int b = a+1;//4
System.out.println(b);
}
}
}
假设线程A执行changeStatus后，线程B执行run，我们能保证在4处，b一定等于3么？
答案依然是无法保证！也有可能b仍然为2。上面我们提到过，为了提供程序并行度，编译器和处理器可能会对指令进行重排序，而上例中的1和2由于不存在数据依赖关系，则有可能会被重排序，先执行status=true再执行a=2。而此时线程B会顺利到达4处，而线程A中a=2这个操作还未被执行，所以b=a+1的结果也有可能依然等于2。
使用volatile关键字修饰共享变量便可以禁止这种重排序。若用volatile修饰共享变量，在编译时，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
volatile禁止指令重排序也有一些规则，简单列举一下：
1.当第二个操作是voaltile写时，无论第一个操作是什么，都不能进行重排序
2.当地一个操作是volatile读时，不管第二个操作是什么，都不能进行重排序
3.当第一个操作是volatile写时，第二个操作是volatile读时，不能进行重排序
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