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# 背景

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，就是这三者的速度差异。**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（一只水桶能装多少水取决于它最短的那块木板），程序整体的性能取决于最慢的操作——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，平衡这三者的速度差异，计算机体系机构、操作系统、编译程序都做出了贡献，主要体现为：

CPU 增加了缓存，以均衡与内存的速度差异；

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；
编译程序优化指令执行次序，使得缓存能够得到更加合理地利用。
现在我们几乎所有的程序都默默地享受着这些成果，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。

# 并发问题一：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 缓存与内存的数据一致性容易解决。因为所有线程都是操作同一个 CPU 的缓存，一个线程对缓存的写，对另外一个线程来说一定是可见的。例如在下面的图中，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）。

a07e8182819e2b260ce85b2167d446da 一个线程对共享变量的修改，另外一个线程能够立刻看到，我们称为可见性。

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，这些线程操作的是不同的 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。

书写代码验证上述场景。

public class Test {
  private long count = 0;
  private void add10K() {
    int idx = 0;
    while(idx++ < 10000) {
      count += 1;
    }
  }
  public static long calc() {
    final Test test = new Test();
    // 创建两个线程，执行 add() 操作
    Thread th1 = new Thread(()->{
      test.add10K();
    });
    Thread th2 = new Thread(()->{
      test.add10K();
    });
    // 启动两个线程
    th1.start();
    th2.start();
    // 等待两个线程执行结束
    th1.join();
    th2.join();
    return count;
  }
}

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。

# 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进程，即便在单核的 CPU 上我们也可以一边听着歌，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”。

在一个时间片内，如果一个进程进行一个 IO 操作，例如读个文件，这个时候该进程可以把自己标记为“休眠状态”并出让 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重新获得 CPU 的使用权了。

这里的进程在等待 IO 时之所以会释放 CPU 使用权，是为了让 CPU 在这段等待时间里可以做别的事情，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 的使用率也上来了。

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里诡异 Bug 的源头之一。任务切换的时机大多数是在时间片结束的时候，我们现在基本都使用高级语言编程，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，我们假设 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。

我们潜意识里面觉得 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称为原子性。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。

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