并发处理的广泛应用是使得 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最有力的武器。

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。这两个定律的更替代表了近年来硬件发展从追求处理器频率到追求多核心并行处理的发展过程，

1. 概述

多任务处理在现代计算机操作系统中几乎已是一项必备的功能了。在许多情况下，让计算机同时去做几件事情，不仅是因为计算机的运算能力强大了，还有一个很重要的原因是计算机的运算速度与它的存储和通讯子系统速度的差距太大，大部分时间都花在了磁盘I/O、网络通讯和数据库访问上。如果不希望处理器在大部分时间里都处于等待其他资源的状态，就必须使用一些手段去把处理器的运算能力“压榨”出来，否则就会造成很大的“浪费”，而让计算机同时处理几项任务则是最容易想到、也被证明是非常有效的“压榨”手段。

除了充分利用计算机处理器的能力外，一个服务端同时对多个客户端提供服务则是另一个更具体的并发应用场景。衡量一个服务性能的高低好坏，每秒事务处理数(Transactions Per Second,TPS) 是最重要的指标之一，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，线程之间频繁阻塞甚至死锁，将会大大降低程序的并发能力。

服务端是Java语言最擅长的领域之一，这个领域的应用占了Java应用中最大的一块份额，不过如何写好并发应用程序却是程序开发的难点之一，处理好并发方面的问题通常需要更多的经验。幸好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。另外，各种中间件服务器、各类框架都努力地替程序员处理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。但是无论语言、中间件和框架如何先进，我们都不能期望它们能独立完成并发处理的所有事情，了解并发的内幕也是成为一个高级程序员不可缺少的课程。

2. 硬件的效率与一致性

“让计算机并发执行若干个运算任务” 与 “更充分地利用计算机处理器的效能” 之间的因果关系，看起来顺理成章，实际上并没有想象中的那么容易实现，因为所有的运算任务都不可能只靠 处理器 计算就能完成，至少与 内存 的交互，如读取运算数据、存储运算结果等，就是很难消除的（不能仅仅靠寄存器来解决）。由于计算机的存储设备与处理器的运算速度之间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：将运算需要使用到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。

基于高速缓存的存储交互很好地解决了处理器与内存的速度矛盾，但是也引入了新的问题：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的情况，如果真的发生这种情况，那同步回到主内存时以谁的缓存数据为准呢？为了解决一致性的问题，需要各个处理器访问缓存时都遵循一些协议，在读写时要根据协议来进行操作，这类协议有MSI、MESI(Illinois Protocol)、MOSI、Synapse、Firefly及DragonProtocol，等等。Java虚拟机内存模型中定义的内存访问操作与硬件的缓存访问操作是具有可比性的。

除此之外，为了使得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类似的 指令重排序(Instruction Reorder) 优化。

3. Java内存模型

Java虚拟机规范中视图定义一种 Java内存模型（Java Memory Model，JMM) 来屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异，以实现让Java程序在各种平台下都能达到一致的并发效果。在此之前，主流程序语言（如C/C++等）直接使用物理硬件（或者说操作系统的内存模型)，因此，会由于不同平台上内存模型的差异，导致程序在一套平台上并发完全正常，而在另外一套平台上并发访问却经常出错，因此经常需要针对不同的平台来编写程序。

定义Java内存模型并非一件容易的事情，这个模型必须定义得足够严谨，才能让Java的并发操作不会产生歧义；但是，也必须定义得足够宽松，使得虚拟机的实现能有足够的自由空间去利用硬件的各种特性（寄存器、高速缓存等）来获取更好的执行速度。经过长时间的验证和修补，在JDK1.5(实现了JSR-133)发布后，Java的内存模型就已经成熟和完善起来了。

3.1 主内存与工作内存

Java内存模型的 主要目标是定义程序中各个变量的访问规则，即在虚拟机中将变量存储到内存和从内存中取出变量这样的底层细节。此处的变量(Variable)与Java编程中所说的变量略有区别，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，不会被共享，自然就不存在竞争问题。为了获得较好的执行效能，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调整代码执行顺序这类权利。

Java内存模型规定了所有的变量都存储在主内存(Main Memory)中。每条线程还有自己的工作内存(Working Memory,可与前面所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到的变量的主内存副本拷贝，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变量。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，线程、主内存、工作内存三者的交互关系如图所示。

这里所讲的主内存、工作内存与前面所讲的Java内存区域中的Java堆、栈、方法区等并不是同一个层次的内存划分。如果两者一定要勉强对应起来，那从变量、主内存、工作内存的定义来看，主内存主要对应于Java堆中对象的实例数据部分，而工作内存则对应于虚拟机栈中的部分区域。从更低的层次来说，主内存就是硬件的内存，而为了获取更好的运行速度，虚拟机及硬件系统可能会让工作内存优先存储于寄存器和高速缓存中。

3.2 内存间交互操作

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之类的实现细节，Java内存模型中定义了以下八种操作来完成：

1. lock(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
2. unlock(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
3. read(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
4. load(载入)：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. 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到变量的值的字节码指令时将会执行这个操作
6. assign(赋值)：作用于工作内存的变量，它把一个从执行引擎接收到的值赋值给工作内存的变量，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
7. store(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
8. write(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 从主内存复制到工作内存，那就要按顺序地执行 read和load操作，如果要把 变量从工作内存同步回主内存，就要按顺序地执行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，而没有保证必须是连续执行。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。除此之外，Java内存模型还规定了在执行上述八种基本操作时必须满足如下规则：

1. 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，或者从工作内存发起回写了但主内存不接受的情况出现。
2. 不允许一个线程丢弃它的最近的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。
3. 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。
4. 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和store操作之前，必须先执行过了assign和load操作。
5. 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。
6. 如果对一个变量执行1ock操作，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操作初始化变量的值。
7. 如果一个变量事先没有被lock操作锁定，则不允许对它执行unlock操作；也不允许去unlock一个被其他线程锁定住的变量。
8. 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sotre和write操作)。