顺序一致性内存模型是一个理论参考模型，JMM 和处理器内存模型在设计时通常会把顺序一致性内存模型作为参照。
JMM 和处理器内存模型在设计时会对顺序一致性模型做一些放松，因为如果完全按照顺序一致性模型来实现处理器和 JMM，那么很多的处理器和编译器优化都要被禁止，这对执行性能将会有很大的影响。
根据对不同类型读/写操作组合的执行顺序的放松，可以把常见处理器的内存模型划分为下面几种类型：
放松程序中写-读操作的顺序，由此产生了 total store ordering 内存模型（简称为TSO）。
在前面1的基础上，继续放松程序中写-写操作的顺序，由此产生了 partial store order 内存模型（简称为PSO）。
在前面1和2的基础上，继续放松程序中读-写和读-读操作的顺序，由此产生了 relaxed memory order 内存模型（简称为RMO）和 PowerPC 内存模型。
不管怎么重排序（编译器和处理器为了提高并行度），（单线程）程序的执行结果不会改变。
编译器、runtime和处理器都必须遵守 as-if-serial 语义。
为了遵守 as-if-serial 语义，编译器和处理器不会对存在数据依赖关系的操作做重排序，因为这种重排序会改变执行结果。
但是，如果操作之间不存在数据依赖关系，这些操作就可能被编译器和处理器重排序。
JMM 可以通过 happens-before 关系向程序员提供跨线程的内存可见性保证。
由于 java 的 CAS 同时具有 volatile 读和 volatile 写的内存语义，因此 java 线程之间的通信现在有了下面四种方式：
A 线程写 volatile 变量，随后B线程读这个 volatile 变量。
A 线程写 volatile 变量，随后 B 线程用 CAS 更新这个 volatile 变量。
A 线程用 CAS 更新一个 volatile 变量，随后 B 线程用 CAS 更新这个 volatile 变量。
A 线程用 CAS 更新一个 volatile 变量，随后B线程读这个 volatile 变量。
当用final修饰一个类时，表明这个类不能被继承。
也就是说，如果一个类你永远不会让他被继承，就可以用final进行修饰。
final类中的成员变量可以根据需要设为final，但是要注意final类中的所有成员方法都会被隐式地指定为final方法。
使用final方法的原因有两个。
第一个原因是把方法锁定，以防任何继承类修改它的含义；
第二个原因是效率。
在早期的Java实现版本中，会将final方法转为内嵌调用。但是如果方法过于庞大，可能看不到内嵌调用带来的任何性能提升。
当程序未正确同步时，就会存在数据竞争。java内存模型规范对数据竞争的定义如下：
在一个线程中写一个变量，
在另一个线程读同一个变量，
而且写和读没有通过同步来排序。
当代码中包含数据竞争时，程序的执行往往产生违反直觉的结果（前一章的示例正是如此）。
如果一个多线程程序能正确同步，这个程序将是一个没有数据竞争的程序。
JMM对正确同步的多线程程序的内存一致性做了如下保证：
“工作 5 年了，竟然不知道 volatile 关键字！”
听着刚面试完的架构师一顿吐槽，其他几个同事也都参与这次吐槽之中。
都说国内的面试是“面试造航母，工作拧螺丝”，不得不说这也是一件很悲哀的事情。
但是面试官的职责就是要知道面试人员的水平高低，这是工资的决定性过程。
你工作几年了？知道 volatile 关键字吗？
今天就让我们一起来学习一下 volatile 关键字，做一个在可以面试中造航母的螺丝工！
在多处理器系统中，处理器通常有一个或多个内存缓存层，通过加速对数据的访问(因为数据离处理器更近)和减少共享内存总线上的流量(因为许多内存操作可以由本地缓存来满足)，提高性能。内存缓存可以极大地提高性能，但是它们带来了许多新的挑战。
例如，当两个处理器同时检查相同的内存位置时，会发生什么?在什么条件下它们会看到相同的值?
在处理器级别，内存模型定义了必要和充分的条件，以便知道其他处理器对内存的写操作对当前处理器是可见的，而当前处理器对其他处理器的写操作是可见的。
有些处理器显示了强内存模型，在这种模型中，所有处理器在任何给定的内存位置上看到的值都是完全相同的。
Java内存模型，往往是指Java程序在运行时内存的模型，而Java代码是运行在Java虚拟机之上的，由Java虚拟机通过解释执行(解释器)或编译执行(即时编译器)来完成，故Java内存模型，也就是指Java虚拟机的运行时内存模型。
运行时内存模型，分为线程私有和共享数据区两大类，其中线程私有的数据区包含程序计数器、虚拟机栈、本地方法区，所有线程共享的数据区包含Java堆、方法区，在方法区内有一个常量池。
为了提升性能，JVM 做了 2 件事情。
缓存+重排序
要想解释为什么会出现线程可见性问题，需要从计算机处理器结构谈起。
我们都知道计算机运算任务需要CPU和内存相互配合共同完成，其中CPU负责逻辑计算，内存负责数据存储。
CPU要与内存进行交互，如读取运算数据、存储运算结果等。
由于内存和CPU的计算速度有几个数量级的差距，为了提高CPU的利用率，现代处理器结构都加入了一层读写速度尽可能接近CPU运算速度的高速缓存来作为内存与CPU之间的缓冲：
将运算需要使用的数据复制到缓存中，让CPU运算可以快速进行，计算结束后再将计算结果从缓存同步到主内存中，这样处理器就无须等待缓慢的内存读写了。
