神仙文！带你探究，并发编程问题源头

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并发编程是开发中无法规避的问题，而且在并发场景下经常会出现一些很”诡异”的问题。为了搞清楚并发，需要明确出现并发问题的源头

在计算机中cpu、缓存、I/O设备这个三者之间速度的差异一直存在问题，cpu>缓存>I/O设备。按照串行的逻辑，程序的整体速度取决速度最慢的I/O设备。

为了提高程序的整体性能，做了如下的升级

增加cpu缓存，平衡cpu和内存的速度差异
操作系统增加多进程、多线程；通过分时复用平衡CPU和I/O设备间的速度差异
编译器指令优化，可以充分利用缓存，提高执行效率

但是凡事有利必有弊，性能提高的同时，也会引发一些问题。并发编程中的问题源头就是因为这个导致的

缓存导致了可见性问题

目前操作系统都是多核的，cpu都有自己的缓存，这个时候就需要考虑数据的一致性问题。某一个变量被多个线程操作；相互的操作是不可见的。这个时候就会出现问题了，这就是可见性问题

线程切换带来的原子性问题

现代操作系统都是基于线程调度的，java并发程序出现的多线程，会涉及到线程切换，在一条语句可能需要多个cpu指令完成。例如代码count+=1大概需要三条指令。

把变量 count 从内存加载到CPU的寄存器中
在寄存器中把变量 count + 1
把变量 count 写入到内存（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，所以并不是高级语言中的一条语句，不要被 count += 1 这个操作蒙蔽了双眼。假设 count = 0 ，线程A执行完 指令1 后，做任务切换到线程B执行了 指令1、指令2、指令3 后，再做任务切换回线程A。我们会发现虽然两个线程都执行了 count += 1 操作。但是得到的结果并不是2，而是1。

如果 count += 1 是一个不可分割的整体，线程的切换可以发生在 count += 1 之前或之后，但是不会发生在中间，就像个原子一样。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称为原子性

编译优化带来的有序性问题

有序性是指程序按照代码的顺序执行。编译器为了优化性能，可能会改变代码的执行顺序。如： a = 1; b = 2; ，编译器可能会优化成： b = 2; a = 1 。在这个例子中，编译器优化了程序的执行先后顺序，并不影响结果。但是有时候优化后会导致意想不到的Bug。

在单例模式的双重检查创建单例对象中。如下代码：

public class Singleton {
    private static Singleton instance;
    private Singleton() {}
    public static Singleton getInstance() {
        if (instance == null) {
            synchronized (Singleton.class) {
                if (instance == null) {
                    instance = new Singleton();
                }
            }
        }
        return instance;
    }
}

new Singletion() 这行代码可能出现问题，我们以为的执行顺序应该是这样的：