绝大多数的计算任务都不可能只靠处理器计算就能完成，处理器至少要跟内存交互，如读取运算数据、存储运算结果等，这个I/O是很难消除的，无法仅靠寄存器来完成所有的计算任务。由于计算机存储设备与处理器的运算速度有个数量级的差距(即便存储设备使用SSD，还是比处理器慢几个数量级)，所以计算机系统不得不增加一层读写速度尽可能接近处理器速度的高速缓存Cache来作为内存和处理器之间的缓冲：将运算需要使用到的数据复制到缓存中，让运算能快速运行，当运算结束后再从缓存同步到内存之中，这样处理器就无需等待缓慢的内存读写操作了。
基于高速缓存的存储交互解决了处理器和内存的速度矛盾，但是引入了一个新问题：缓存一致性（Cache Coherence）。在多处理器系统中，每个处理器都有自己的高速缓存，而它们又共享同一个主内存（Main Memory），当多个处理器的运算任务都涉及同一块主内存区域时，将可能导致各自的缓存数据不一致，这样，将缓存数据同步到主内存时将以谁的缓存数据为准呢？为了解决缓存一致性问题，需要再读写时根据协议来进行操作，这类协议有MSI、MESI、MOSI、Synapse、Firefly和Dragon Protocol等。不同的物理机器有不一样的内存模型，而Java虚拟机也有自己的内存模型。内存模型指在特定的操作协议下，对特定的内存或高速缓存进行读写访问的过程抽象。
除了增加高速缓存外，为了使处理器内部的运算单元尽量被充分利用，处理器可能会对输入的代码进行乱序执行（流水线指令）优化，处理器会在计算之后将乱序执行的结果重组，保证该结果与顺序执行的结果是一致的，但不保证程序中各个语句计算的先后顺序与输入代码中的顺序一致，因此，如果存在一个计算任务依赖另外一个计算任务的中间结果，那么其顺序性并不能靠在代码中的先后顺序来保证。类似地，Java虚拟机的JIT中也有指令重排序优化。
来自《深入理解Java虚拟机》