1.Amdahl定律和摩尔定律
并发处理的广泛应用是Amdahl定律代替摩尔定律成为计算机性能发展源动力的根本原因，也是人类压榨计算机运算能力的最有力武器。
Amdahl定律通过系统中并行化与串行化的比重来描述多处理器系统能获得的运算加速能力，摩尔定律则用于描述处理器晶体管数量与运行效率之间的发展关系
2.TPS和并发
衡量一个服务性能的高低好坏，每秒事务处理数（Transactions Per Second，TPS）是重要的指标之一，它代表着一秒内服务端平均能响应的请求总数，而TPS值与程序的并发能力又有非常密切的关系。对于计算量相同的任务，程序线程并发协调得越有条不紊，效率自然就会越高；反之，线程之间频繁争用数据，互相阻塞甚至死锁，将会大大降低程序的并发能力
3.简介
Java语言和虚拟机提供了许多工具，把并发编程的门槛降低了不少。各种中间件服务器、各类框架也都努力地替程序员隐藏尽可能多的线程并发细节，使得程序员在编码时能更关注业务逻辑，而不是花费大部分时间去关注此服务会同时被多少人调用、如何处理数据争用、协调硬件资源。但是无论语言、中间件和框架再如何先进，开发人员都不应期望它们能独立完成所有并发处理的事情，了解并发的内幕仍然是成为一个程序员不可缺少的课程
4.硬件的效率与一致性
4.1高速缓存
由于计算机的存储设备与处理器的运算速度有着几个数量级的差距，所以现代计算机系统都不得不加入一层或多层读写速度尽可能接近处理器运算速度的高速缓存（Cache）来作为内存与处理器之间的缓冲：将运算需要使用的数据复制到缓存中，让运算能快速进行，当运算结束后再从缓存同步回内存之中，这样处理器就无须等待缓慢的内存读写了。
它引入了一个新的问题：缓存一致性（Cache Coherence）。在多路处理器系统中，每个处理器都有自己的高速缓存，而它们又共享同一主内存（Main Memory），这种系统称为共享内存多核系统（Shared Memory Multiprocessors System）。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
不同架构的物理机器可以拥有不一样的内存模型，而Java虚拟机也有自己的内存模型，并且与这里介绍的内存访问操作及硬件的缓存访问操作具有高度的可类比性。
4.2排序优化
除了增加高速缓存之外，为了使处理器内部的运算单元能尽量被充分利用，处理器可能会对输入代码进行乱序执行（Out-Of-Order Execution）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，但并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代码的先后顺序来保证。与处理器的乱序执行优化类似，Java虚拟机的即时编译器中也有指令重排序（Instruction Reorder）优化
5.JAVA内存模型
5.1简介
Java内存模型的主要目的是定义程序中各种变量的访问规则，即关注在虚拟机中把变量值存储到内存和从内存中取出变量值这样的底层细节。此处的变量（Variables）与Java编程中所说的变量有所区别，它包括了实例字段、静态字段和构成数组对象的元素，但是不包括局部变量与方法参数，因为后者是线程私有的。
为了获得更好的执行效能，Java内存模型并没有限制执行引擎使用处理器的特定寄存器或缓存来和主内存进行交互，也没有限制即时编译器是否要进行调整代码执行顺序这类优化措施。
5.2JAVA内存模型
Java内存模型规定了所有的变量都存储在主内存（Main Memory）中（此处的主内存与介绍物理硬件时提到的主内存名字一样，两者也可以类比，但物理上它仅是虚拟机内存的一部分）。每条线程还有自己的工作内存（Working Memory，可与前面讲的处理器高速缓存类比），线程的工作内存中保存了被该线程使用的变量的主内存副本，线程对变量的所有操作（读取、赋值等）都必须在工作内存中进行，而不能直接读写主内存中的数据。不同的线程之间也无法直接访问对方工作内存中的变量，线程间变量值的传递均需要通过主内存来完成
注意这里的变量副本，如“假设线程中访问一个10MB大小的对象，也会把这10MB的内存复制一份出来吗？”，事实上并不会如此，这个对象的引用、对象中某个在线程访问到的字段是有可能被复制的，但不会有虚拟机把整个对象复制一次。
5.3主内存和工作内存交互的8中操作
关于主内存与工作内存之间具体的交互协议，即一个变量如何从主内存拷贝到工作内存、如何从工作内存同步回主内存这一类的实现细节，Java内存模型中定义了以下8种操作来完成。
Java虚拟机实现时必须保证下面提及的每一种操作都是原子的、不可再分的。（对于double和long类型的变量来说，load、store、read和write操作在某些平台上允许有例外)
5.3.1lock（锁定）
作用于主内存的变量，它把一个变量标识为一条线程独占的状态
5.3.2unlock（解锁）
作用于主内存的变量，它把一个处于锁定状态的变量释放出来，释放后的变量才可以被其他线程锁定
5.3.3read（读取）
作用于主内存的变量，它把一个变量的值从主内存传输到线程的工作内存中，以便随后的load动作使用
5.3.4load（载入）
作用于工作内存的变量，它把一个从执行引擎接收的值赋给工作内存的变量，每当虚拟机遇到一个给变量赋值的字节码指令时执行这个操作 作用于工作内存的变量，它把read操作从主内存中得到的变量值放入工作内存的变量副本中
5.3.5.use（使用）
作用于工作内存的变量，它把工作内存中一个变量的值传递给执行引擎，每当虚拟机遇到一个需要使用变量的值的字节码指令时将会执行这个操作
5.3.6assign（赋值）
5.3.7store（存储）
作用于工作内存的变量，它把工作内存中一个变量的值传送到主内存中，以便随后的write操作使用
5.3.8write（写入）
作用于主内存的变量，它把store操作从工作内存中得到的变量的值放入主内存的变量中
如果要把一个变量从主内存拷贝到工作内存，那就要按顺序执行read和load操作，如果要把变量从工作内存同步回主内存，就要按顺序执行store和write操作。注意，Java内存模型只要求上述两个操作必须按顺序执行，但不要求是连续执行。也就是说read与load之间、store与write之间是可插入其他指令的，如对主内存中的变量a、b进行访问时，一种可能出现的顺序是read a、read b、load b、load a
5.4上面8种操作的8个基本原则
5.4.1read绑定load，store绑定write
不允许read和load、store和write操作之一单独出现，即不允许一个变量从主内存读取了但工作内存不接受，或者工作内存发起回写了但主内存不接受的情况出现
5.4.2assign绑定store、write
不允许一个线程丢弃它最近的assign操作，即变量在工作内存中改变了之后必须把该变化同步回主内存
5.4.3store、write绑定assign
不允许一个线程无原因地（没有发生过任何assign操作）把数据从线程的工作内存同步回主内存中
5.4.4新变量产生于主内存
一个新的变量只能在主内存中“诞生”，不允许在工作内存中直接使用一个未被初始化（load或assign）的变量，换句话说就是对一个变量实施use、store操作之前，必须先执行assign和load操作
5.4.5一个变量同时只允许一个线程lock
一个变量在同一个时刻只允许一条线程对其进行lock操作，但lock操作可以被同一条线程重复执行多次，多次执行lock后，只有执行相同次数的unlock操作，变量才会被解锁
5.4.6lock后，清空所有工作内存的值
如果对一个变量执行lock操作，那将会清空工作内存中此变量的值，在执行引擎使用这个变量前，需要重新执行load或assign操作以初始化变量的值
5.4.7lock和unlock绑定
如果一个变量事先没有被lock操作锁定，那就不允许对它执行unlock操作，也不允许去unlock一个被其他线程锁定的变量
5.4.8unlock和store、write绑定
对一个变量执行unlock操作之前，必须先把此变量同步回主内存中（执行store、write操作）
lock 主用于主内存 unlock 作用于主内存 read + load 主内存变量进入工作内存，放入变量副本(这两个命令必须配合使用，不允许单独使用，但是这两个命令中间可以加入其它命令) use 工作内存内变量的值交给执行引擎 assign 把执行引擎的值赋值给工作内存的变量 store + write 工作内存变量写入主内存的变量中(这两个命令必须配合使用，不允许单独使用，但是这两个命令中间可以加入其它命令) assign 发生了，才能，也是必须发生store + write 新变量只能在主内存诞生(对一个变量实施use、store操作之前，必须先执行assign和load操作) 同时只能有一个线程对变量进行一次或多次lock，多少次lock就需要该线程多少次unlock才能解锁 lock发生时，清空工作内存中次变量副本的值 unlock发生时，工作内存的副本变量必须同步到主内存
6.volatile型变量的特殊规则
6.1简介
当一个变量被定义成volatile之后，它将具备两项特性：第一项是保证此变量对所有线程的可见性，这里的“可见性”是指当一条线程修改了这个变量的值，新值对于其他线程来说是可以立即得知的，使用volatile变量的第二个语义是禁止指令重排序优化
6.2volatile线程是否安全
volatile变量在各个线程的工作内存中是不存在一致性问题的（从物理存储的角度看，各个线程的工作内存中volatile变量也可以存在不一致的情况，但由于每次使用之前都要先刷新，执行引擎看不到不一致的情况，因此可以认为不存在一致性问题），但是Java里面的运算操作符并非原子操作，这导致volatile变量的运算在并发下一样是不安全的
package com.ruoyi.weixin.user.Test;
public class VolatileTest {
public static volatile int race = 0;
public static void increase() {
race++;
}
private static final int THREADS_COUNT = 20;
public static void main(String[] args) {
Thread[] threads = new Thread[THREADS_COUNT];
for (int i = 0; i < THREADS_COUNT; i++) {
threads[i] = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
increase();
}
}
});
threads[i].start();
}// 等待所有累加线程都结束
while (Thread.activeCount() > 2) Thread.yield();
System.out.println(race);
}
}
执行上面的代码，发现打印的结果并不是200000，说明线程并不安全。
javap查看字节码
从字节码层面上已经很容易分析出并发失败的原因了：当getstatic指令把race的值取到操作栈顶时，volatile关键字保证了race的值在此时是正确的，但是在执行iconst_1、iadd这些指令的时候，其他线程可能已经把race的值改变了，而操作栈顶的值就变成了过期的数据，所以putstatic指令执行后就可能把较小的race值同步回主内存之中
由于volatile变量只能保证可见性，在不符合以下两条规则的运算场景中，我们仍然要通过加锁（使用synchronized、java.util.concurrent中的锁或原子类）来保证原子性：
运算结果并不依赖变量的当前值，或者能够确保只有单一的线程修改变量的值。
变量不需要与其他的状态变量共同参与不变约束
6.3volatile是怎么实现对所有线程可见和禁止排序
public class Singleton { private volatile static Singleton instance; public static Singleton getInstance() { if (instance == null) { synchronized (Singleton.class) { if (instance == null) { instance = new Singleton(); } } } return instance; } public static void main(String[] args) { Singleton.getInstance(); } }
有volatile修饰的变量，赋值后（前面mov%eax，0x150(%esi)这句便是赋值操作）多执行了一个“lock addl$0x0，(%esp)”操作，这个操作的作用相当于一个内存屏障
（Memory Barrier或Memory Fence，指重排序时不能把后面的指令重排序到内存屏障之前的位置，只有一个处理器访问内存时，并不需要内存屏障；但如果有两个或更多处理器访问同一块内存，且其中有一个在观测另一个，就需要内存屏障来保证一致性了。
指令中的“addl$0x0，(%esp)”（把ESP寄存器的值加0）显然是一个空操作，之所以用这个空操作而不是空操作专用指令nop，是因为IA32手册规定lock前缀不允许配合nop指令使用。这里的关键在于lock前缀，查询IA32手册可知，它的作用是将本处理器的缓存写入了内存，该写入动作也会引起别的处理器或者别的内核无效化（
Invalidate）其缓存，这种操作相当于对缓存中的变量做了一次前面介绍Java内存模式中所说的“store和write”操作。所以通过这样一个空操作，可让前面volatile变量的修改对其他处理器立即可见
6.4 volatile变量定义的特殊规则
假定T表示一个线程，V和W分别表示两个volatile型变量，那么在进行read、load、use、assign、store和write操作时需要满足如下规则1)线程T对变量V的use动作可以认为是和线程T对变量V的load、read动作相关联的，必须连续且一起出现
只有当线程T对变量V执行的前一个动作是load的时候，线程T才能对变量V执行use动作；
并且，只有当线程T对变量V执行的后一个动作是use的时候，线程T才能对变量V执行load动作。
这条规则要求在工作内存中，每次使用V前都必须先从主内存刷新最新的值，用于保证能看见其他线程对变量V所做的修改。
2)线程T对变量V的assign动作可以认为是和线程T对变量V的store、write动作相关联的，必须连续且一起出现
只有当线程T对变量V执行的前一个动作是assign的时候，线程T才能对变量V执行store动作；
并且，只有当线程T对变量V执行的后一个动作是store的时候，线程T才能对变量V执行assign动作。
这条规则要求在工作内存中，每次修改V后都必须立刻同步回主内存中，用于保证其他线程可以看到自己对变量V所做的修改。
3)禁止排序优化
假定动作A是线程T对变量V实施的use或assign动作，假定动作F是和动作A相关联的load或store动作，假定动作P是和动作F相应的对变量V的read或write动作；与此类似，假定动作B是线程T对变量W实施的use或assign动作，假定动作G是和动作B相关联的load或store动作，假定动作Q是和动作G相应的对变量W的read或write动作。如果A先于B，那么P先于Q。
这条规则要求volatile修饰的变量不会被指令重排序优化，从而保证代码的执行顺序与程序的顺序相同
7.针对long和double型变量的特殊规则
7.1long和double的非原子性协定
Java内存模型要求lock、unlock、read、load、assign、use、store、write这八种操作都具有原子性，但是对于64位的数据类型（long和double），在模型中特别定义了一条宽松的规定：允许虚拟机将没有被volatile修饰的64位数据的读写操作划分为两次32位的操作来进行，即允许虚拟机实现自行选择是否要保证64位数据类型的load、store、read和write这四个操作的原子性，这就是所谓的“long和double的非原子性协定”（Non-Atomic Treatment of double and long Variables）
7.2线程不安全
如果有多个线程共享一个并未声明为volatile的long或double类型的变量，并且同时对它们进行读取和修改操作，那么某些线程可能会读取到一个既不是原值，也不是其他线程修改值的代表了“半个变量”的数值
在目前主流平台下商用的64位Java虚拟机中并不会出现非原子性访问行为，但是对于32位的Java虚拟机，譬如比较常用的32位x86平台下的HotSpot虚拟机，对long类型的数据确实存在非原子性访问的风险，且风险很低。
在实际开发中，除非该数据有明确可知的线程竞争，否则我们在编写代码时一般不需要因为这个原因刻意把用到的long和double变量专门声明为volatile