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CPU 和缓存一致性
咱们应该都晓得，计算机在执行程序的时候，每条指令都是在 CPU 中执行的，而执行的时候，又免不了要和数据打交道。而计算机下面的数据，是寄存在主存当中的，也就是计算机的物理内存。
刚开始，还相安无事的，然而随着 CPU 技术的倒退，CPU 的执行速度越来越快。而因为内存的技术并没有太大的变动，所以从内存中读取和写入数据的过程和 CPU 的执行速度比起来差距就会越来越大, 这就导致 CPU 每次操作内存都要消耗很多等待时间。
可是，不能因为内存的读写速度慢，就不倒退 CPU 技术了吧，总不能让内存成为计算机解决的瓶颈吧。
所以，人们想进去了一个好的方法，就是在 CPU 和内存之间减少高速缓存。缓存的概念大家都晓得，就是保留一份数据拷贝。他的特点是速度快，内存小，并且低廉。
那么，程序的执行过程就变成了：
当程序在运行过程中，会将运算须要的数据从主存复制一份到 CPU 的高速缓存当中，那么 CPU 进行计算时就能够间接从它的高速缓存读取数据和向其中写入数据，当运算完结之后，再将高速缓存中的数据刷新到主存当中。
而随着 CPU 能力的一直晋升，一层缓存就缓缓的无奈满足要求了，就逐步的衍生出多级缓存。
依照数据读取程序和与 CPU 联合的严密水平，CPU 缓存能够分为一级缓存（L1），二级缓存（L2），局部高端 CPU 还具备三级缓存（L3），每一级缓存中所贮存的全副数据都是下一级缓存的一部分。
这三种缓存的技术难度和制作老本是绝对递加的，所以其容量也是绝对递增的。
那么，在有了多级缓存之后，程序的执行就变成了：
当 CPU 要读取一个数据时，首先从一级缓存中查找，如果没有找到再从二级缓存中查找，如果还是没有就从三级缓存或内存中查找。
单核 CPU 只含有一套 L1，L2，L3 缓存；
如果 CPU 含有多个外围，即多核 CPU，则每个外围都含有一套 L1（甚至和 L2）缓存，而共享 L3（或者和 L2）缓存。
随着计算机能力一直晋升，开始反对多线程。那么问题就来了。咱们别离来剖析下单线程、多线程在单核 CPU、多核 CPU 中的影响。
单线程。cpu 外围的缓存只被一个线程拜访。缓存独占，不会呈现拜访抵触等问题。
单核 CPU，多线程。过程中的多个线程会同时拜访过程中的共享数据，CPU 将某块内存加载到缓存后，不同线程在拜访雷同的物理地址的时候，都会映射到雷同的缓存地位，这样即便产生线程的切换，缓存依然不会生效。但因为任何时刻只能有一个线程在执行，因而不会呈现缓存拜访抵触。
多核 CPU，多线程。每个核都至多有一个 L1 缓存。多个线程拜访过程中的某个共享内存，且这多个线程别离在不同的外围上执行，则每个外围都会在各自的 caehe 中保留一份共享内存的缓冲。因为多核是能够并行的，可能会呈现多个线程同时写各自的缓存的状况，而各自的 cache 之间的数据就有可能不同。
在 CPU 和主存之间减少缓存，在多线程场景下就可能存在 缓存一致性问题，也就是说，在多核 CPU 中，每个核的本人的缓存中，对于同一个数据的缓存内容可能不统一。
处理器优化和指令重排
下面提到在在 CPU 和主存之间减少缓存，在多线程场景下会存在 缓存一致性问题 。除了这种状况，还有一种硬件问题也比拟重要。那就是为了使处理器外部的运算单元可能尽量的被充分利用，处理器可能会对输出代码进行乱序执行解决。这就是 处理器优化。
除了当初很多风行的处理器会对代码进行优化乱序解决，很多编程语言的编译器也会有相似的优化，比方 Java 虚拟机的即时编译器（JIT）也会做 指令重排。
可想而知，如果任由处理器优化和编译器对指令重排的话，就可能导致各种各样的问题。
并发编程的问题
原子性 是指在一个操作中就是 cpu 不能够在中途暂停而后再调度，既不被中断操作，要么执行实现，要么就不执行。
可见性 是指当多个线程拜访同一个变量时，一个线程批改了这个变量的值，其余线程可能立刻看失去批改的值。
有序性 即程序执行的程序依照代码的先后顺序执行。
缓存一致性问题 其实就是 可见性问题 。而 处理器优化 是能够导致 原子性问题 的。指令重排 即会导致 有序性问题。
