Java多线程 – 需解决的核心问题

在学习了为什么要学习并发编程和如何学习并发编程后，我们再来看看并发编程需要解决的核心问题。

如果你细心观察的话，你会发现，不管是哪一门编程语言，并发类的知识都是在高级篇里。换句话说，这块知识点其实对于程序员来说，是比较进阶的知识。

你我都知道，编写正确的并发程序是一件极困难的事情，并发程序的Bug往往会诡异地出现，然后又诡异地消失，很难重现，也很难追踪，很多时候都让人很抓狂。但要快速而又精准地解决“并发”类的疑难杂症，你就要理解这件事情的本质，追本溯源，深入分析这些Bug的源头在哪里。

并发程序幕后的故事

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。

并发编程需要解决三个核心问题

• 可见性问题
• 原子性问题
• 有序性问题

再总结下一些基本知识供大家参考

可见性问题

对于可见性那个例子我们先看下定义:
可见性:一个线程对共享变量的修改，另外一个线程能够立刻看到

并发问题往往都是综合证，这里即使是单核CPU，只要出现线程切换就会有原子性问题。

或许我们可以把线程对变量的读可写都看作时原子操作，也就是cpu对变量的操作中间状态不可见，这样就能更加理解什么是可见性了。

CPU缓存刷新到内存的时机

cpu将缓存写入内存的时机是不确定的。除非你调用cpu相关指令强刷。

指令优化

除了编译优化,有一部分可以通过看汇编代码来看，但是CPU和解释器在运行期也会做一部分优化，所以很多时候都是看不到的，也很难重现。

IO操作

io操作不占用cpu，读文件，是设备驱动干的事，cpu只管发命令（也即执行驱动程序）。发完命令，就可以干别的事情了。

寄存器切换

寄存器是共用的，A线程切换到B线程的时候，寄存器会把操作A的相关内容会保存到内存里，切换回来的时候，会从内存把内容加载到寄存器。可以理解为每个线程有自己的寄存器