JMM
Java内存模型描述了Java程序中各种变量（共享变量）的访问规则，以及在JVM中将变量存储到内存和从内存中读取这些变量的底层细节。
主存：所有共享变量都保存在主存中。
工作内存：每个线程都有自己独立的工作内存，里面保存该线程使用到的变量的副本。
两条规定：
线程对共享变量的所有操作都必须在自己的工作内存中进行，不能直接从主存中读写。
不同线程的工作内存之间无法直接相互访问，线程之间的变量传递，必须通过主存来完成。
在开始并发编程时，我们需要思考两个关键的问题：1.线程之间如何通信？2.线程之间如何同步？
线程通信
在命令式编程中，线程之间有两种通信方式：
共享内存：线程之间存在公共状态，线程间通过独写内存中的公共状态来隐式进行通信。
消息传递：线程之间没有公共状态，需要发送消息来进行显式通信。
线程同步
同步是指程序用于控制线程发生相对顺序执行的机制。在共享内存模型里，程序员需要给代码加上制定的互斥操作来显式进行；在消息传递模型中，通信是对程序员透明的，是隐式进行的。
可见性
所有的实例域、静态域、数组元素是储存在堆中的，线程之间可以共享，可以将它们称为“共享变量”，他们可能会在并发编程时出现“可见性”问题；而局部变量、方法参数、异常处理参数不会在线程之间共享，不受内存模型的影响。
假如一个变量被多个线程使用到，那么这个共享变量会在多个线程的工作内存中都存在副本。
当一个共享变量被一个线程修改，能够及时被其他线程看到，这叫做可见性。
要实现可见性，需要保证两点：
共享变量被修改后，能及时刷新到主存中去。
其他线程能及时将主存中更新的信息刷新到自己的工作内存中。
重排序
as-if-serial语义:
无论怎么重排序，程序执行的结果必须是与未排序情况下一致的。（Java保证在单线程情况下遵循词语义）
多线程中程序交错执行时，重排序可能会导致内存可见性问题。
数据依赖性
如果两个操作访问同一个变量，而且这两个操作中有一个为写操作，那么这两个操作之间就存在了数据依赖性。数据依赖性存在以下三种情况：
| 操作 | 示例 |
|---|---|
| 先写，后读 | a=1;b=a; |
| 先写，后写 | a=1;a=2; |
| 先读，后写 | b=a;a=1; |
不难发现，上面的三种情况，只要重排序其指令，结果都会产生变化。
所以编译器和处理器在进行重排序时，必须遵守数据依赖性。不能对存在数据依赖性的两个操作进行重排序。
控制依赖性
看下面一段代码
1if(flag){ //操作1
2 int num=a+b; //操作2
3}
可以看到，操作1和操作2并不存在数据依赖，但是存在控制依赖。当代码中出现控制依赖时，会影响程序的并行度。因此，编译器和处理器会采用一种“猜测执行”来克服控制依赖性对并行度的影响（并行是为了效率和性能）处理器可能提前执行操作2，将a+b计算出来，并放置到一个叫“重排序缓存”的缓存中，假如得知操作1中的flag为真，再将结果写入num中。
在单线程程序中，对存在控制依赖关系的重排序，不会影响结果；不过在多线程中，可能会影响到结果。
指令重排序：
实际执行的代码顺序和程序员书写的顺序是不一样的，编译器或处理器为了提高性能，在不影响程序结果的前提下，会进行执行顺序的优化。
编译器优化重排序（编译器）
指令级并行重排序（处理器）
内存系统重排序（处理器）
导致不可见的原因：
线程的交叉执行(原子性问题)
重排序结合线程交叉执行（原子性问题）
共享变量更新后的值，没有在工作内存和主存之间得到及时的更新。（可见性问题）
synchronized实现可见性
原子性：
通过互斥锁来实现。
可见性：
线程解锁前，必须把共享变量的最新值刷新到主存中去。
线程加锁时，会清空当前工作内存中共享变量的值，从主存中重新独取最新的值。
流程：
获得互斥锁
清空工作内存
从主存拷贝共享变量的最新副本到工作内存
执行代码
将更改后的共享变量的值刷新到主存
释放互斥锁
volatile实现可见性
能够保证volatile变量的可见性，但是不能保证volatile变量复合操作的原子性。volatile通过加入内存屏障和禁止指令重排序来实现可见性的。对volatile变量执行写操作时，会在写入后加一条store的屏障指令；对volatile变量执行读操作时，会在读操作前加入一条load屏障指令。
处理器级别的重排序与内存屏障指令
由于处理器的速度很快，为了避免处理器停顿下来等待内存（内存肯定跟不上处理器的速度）而产生的延迟，现代的处理器使用缓存区来临时保存处理器向内存写入的数据，然后再提供给内存，以保证连续不断地高效运行。
虽然缓存区存在诸多好处，但是它是仅对处理器可见的。这将会产生一个重要的问题：处理器堆内存的独写操作的顺序，可能与内存中实际发生读写操作顺序不一致。（因为现代的处理器大都允许使用重排序）
所以，为了保证可见性，Java编译器会在生成指令序列时，插入内存屏障来禁止特定的处理器进行重排序。
线程写入volatile变量的过程：
改变线程工作内存中
volatile变量副本的值将改变后的副本的值从工作内存刷新到主存
线程读volatile变量的过程：
从主存中独取
volatile变量的最新的值到工作内存中。从工作内存中独取变量的副本
volatile不能保证volatile变量符合操作的原子性：
举一个例子：
1public class VolatileDemo{
2 private volatile int num=0;
3 public int getNumber(){
4 return this.num;
5 }
6 public void increase(){
7 this.num++;
8 }
9 public static void main(String[] args){
10 final VolatileDemo v=new VolatileDemo();
11 for(int i;i<500;i++){
12 new Thread(new Runnable(){
13 public void run(){
14 v.increase();
15 }
16 }).start();
17 }
18 //主线程主动让出资源让500个子线程运行。这个‘1’指的是主线程
19 while(Thread.activeCount()>1){
20 Thread.yield();
21 }
22 System.out.println(v.getNumber());
23 }
24}
这个程序是开启500个线程，每个线程执行一次increase()操作，给变量num加一。运行这个程序多次，发现并不是每次输出结果都是500。
发生了什么问题？
因为this.num++这条语句，其实是三步操作，不具备原子性。假设一个运行场景：
此时num=1
线程A读取num为1，A工作内存中num=1
线程B独取num为1，B工作内存中num=1
线程B进行加1操作，写入B工作内存，B工作内存中num=2，更新到主存，主存中num=2.
线程A进行加1操作，写入A工作内存，A工作内存中num=2, 更新到主存，主存中num=2.
可见，进行了两次加1操作，但是主存中的num只增加了1。怎么解决呢？我们要保证num自增操作的原子性。
volatile注意事项
对变量的写入操作不能依赖当前值。
该变量没有包含在具有其他变量的不变式中。
两者比较
volatile 不需要加锁，比synchronized更轻量级，不会阻塞线程。
从可见性角度讲，volatile读相当于加锁，写相当于解锁。（前文提到的屏障指令）
synchronized可以保证原子性和可见性，volatile只保证了可见性。