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。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：1.CPU 增加了缓存，以均衡与内存的速度差异；2.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 3. 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

一：缓存导致的可见性问题，同一个cpu的缓存可见，但是不同cpu的缓存不那么可见了。这是硬件程序员给软件程序员挖的坑

二：线程切换带来的原子性问题

• 我们潜意识里面觉得 count+=1 这个操作是一个不可分割的整体，就像一个原子一样，线程的切换可以发生在 count+=1 之前，也可以发生在 count+=1 之后，但就是不会发生在中间。
• 我们把一个或者多个操作在 CPU 执行的过程中不被中断的特性称为原子性
• CPU 能保证的原子操作是 CPU 指令级别的，而不是高级语言的操作符，这是违背我们直觉的地方。因此，很多时候我们需要在高级语言层面保证操作的原子性。

三：编译优化带来的有序性问题

• 例如下面的代码：
  在 Java 领域一个经典的案例就是利用双重检查创建单例对象，例如下面的代码：在获取实例 getInstance() 的方法中，我们首先判断 instance 是否为空，如果为空，则锁定 Singleton.class 并再次检查 instance 是否为空，如果还为空则创建 Singleton 的一个实例。

  public class Singleton {
  static Singleton instance;
  static Singleton getInstance(){
    if (instance == null) {
      synchronized(Singleton.class) {
        if (instance == null)
          instance = new Singleton();
        }
    }
    return instance;
  
  }
  }

这看上去一切都很完美，无懈可击，但实际上这个 getInstance() 方法并不完美。问题出在哪里呢？出在 new 操作上，我们以为的 new 操作应该是：

分配一块内存 M；
在内存 M 上初始化 Singleton 对象；
然后 M 的地址赋值给 instance 变量。

但是实际上优化后的执行路径却是这样的：

分配一块内存 M；
将 M 的地址赋值给 instance 变量；
最后在内存 M 上初始化 Singleton 对象。

优化后会导致什么问题呢？我们假设线程 A 先执行 getInstance() 方法，当执行完指令 2 时恰好发生了线程切换，切换到了线程 B 上；如果此时线程 B 也执行 getInstance() 方法，那么线程 B 在执行第一个判断时会发现 instance != null ，所以直接返回 instance，而此时的 instance 是没有初始化过的，如果我们这个时候访问 instance 的成员变量就可能触发空指针异常。

如果对instance进行volatile语义声明，就可以禁止指令重排序，避免该情况发生。