我们都知道，现在不管是手机还是电脑，动不动就声称是多核的，多核就是多CPU的意思。因为一个CPU在同一时间其实只能处理一个任务，即使我们开了多个线程，对于CPU而言，它只能先处理这个线程中的一些任务，然后暂停下来转去处理另外一个线程中的任务，以此交替。而多CPU的话，则可以允许在同一时间处理多个任务，这样效率当然就更高了。

随着CPU读取速度越来越快，就不再是每次去从内存中读取数据，CPU厂商引入了高速缓存功能。内存里存储的数据，CPU高速缓存里也可以存一份，这样当频繁需要去访问某个数据时就不需要重复从内存中去获取了，CPU高速缓存里有，那么直接拿缓存中的数据即可，这样就可以大大提升CPU的工作效率。

计算机高速缓存和缓存一致性

计算机在高速的 CPU 和相对低速的存储设备之间使用高速缓存，作为内存和处理器之间的缓冲。将运算需要使用到的数据复制到缓存中，让运算能快速运行，当运算结束后再从缓存同步回内存之中。

在多处理器的系统中(或者单处理器多核的系统)，每个处理器内核都有自己的高速缓存，它们有共享同一主内存(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。

场景举例：

有两个线程，分别通过两个CPU来执行程序，但它们是共享同一个内存的。现在CPU1从内存中读取数据A，并写入高速缓存，CPU2也从内存中读取数据A，并写入高速缓存。仅读取的情况下是没有问题的。

但是如果线程2修改了数据A的值，首先CPU2会更新高速缓存中A的值，然后再将它写回到内存当中。这个时候，线程1再访问数据A，CPU1发现高速缓存当中有A的值啊，那么直接返回缓存中的值不就行了。此时线程1和线程2访问同一个数据A，得到的值却不一样了。

而此时volatile就来出面解决这个问题了。

可见性

Java提供了volatile关键字来保证可见性。

当一个变量被声明成volatile之后，任何一个线程对它进行修改，都会让所有其他CPU高速缓存中的值过期，这样其他线程就必须去内存中重新获取最新的值，也就解决了可见性的问题。

而普通的共享变量不能保证可见性，因为普通共享变量被修改之后，什么时候被写入主存是不确定的，当其他线程去读取时，此时内存中可能还是原来的旧值，因此无法保证可见性。

示例：

public class VolatileCase {
    private static boolean ready;
//    private volatile static boolean ready;
    private static int number;
    
    private static class PrintThread extends Thread{
        @Override
        public void run() {
            System.out.println("PrintThread is running.......");
            while(!ready);//无限循环
            System.out.println("number = "+number);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        new PrintThread().start();
        SleepTools.second(1);
        number = 51;
        ready = true;
        SleepTools.second(5);
        System.out.println("main is ended!");
    }
}

该示例中，在使用valotile声明ready之前。开启子线程，在主线程改变ready值，但是while的无限循环不会停下来，子线程中得不到在主线程中被修改的值。加了volatile修饰后，主线程修改了之后，子线程使用就能立马获取到ready的真实值了，这就是valotile的可见性。

有序性

在Java内存模型中，允许编译器和处理器对指令进行重排序，但是重排序过程不会影响到单线程程序的执行，却会影响到多线程并发执行的正确性。

原子性

volatile一般情况下不能代替sychronized，因为volatile不能保证操作的原子性。volatile可以修饰变量，用于多线程的访问，但是在多核的情况下，多线程并发还是存在问题。

原子性验证示例：

public class NotSafe {
    private volatile long count =0;

    public long getCount() {
        return count;
    }

    public void setCount(long count) {
        this.count = count;
    }

    //count进行累加
    public void incCount(){
        count++;
    }

    //线程
    private static class Count extends Thread{

        private NotSafe simplOper;

        public Count(NotSafe simplOper) {
            this.simplOper = simplOper;
        }

        @Override
        public void run() {
            for(int i=0;i<10000;i++){
                simplOper.incCount();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        NotSafe simplOper = new NotSafe();
        //启动两个线程
        Count count1 = new Count(simplOper);
        Count count2 = new Count(simplOper);
        count1.start();
        count2.start();
        Thread.sleep(50);
        System.out.println(simplOper.count);//20000?
    }
}

用volatile对count修饰，两个线程同时对count累加，其结果却是每次基本都不一样。

那么总结来了

volatile关键字适用于什么样的场景了？适用于一写多读的场景，即只有一个线程来修改值，其他线程来读取值。而多个线程都会写，那么就得用上sychronized关键字了。

volatile实现原理

在 Java 中我们可以直接使用 volatile 关键字，被 volatile 变量修饰的共享变量进行写操作的时候会多生成一行汇编代码，这行代码使用了 Lock 指令。Lock 指令在多核处理器下会引发两件事情：

1、将当前处理器缓存行的数据写回到系统内存。
2、这个写回内存的操作会使在其他 CPU 里缓存了该内存地址的数据无效。

为了提高处理速度，处理器不直接和内存进行通信，而是先将系统内存的数据读到内部缓存后再进行操作，但操作完后不知道何时会写到内存。如果对声明了 volatile 的变量进行写操作，JVM 就会向处理器发送一条 Lock 前缀的指令，将这个变量所在缓存行的数据写回到系统内存。但其他处理器的缓存还是旧值，为了保证各个处理器的缓存是一致的，每个处理器会通过嗅探在总线上传播的数据来检查自己缓存的值是不是过期了。当处理器发现自己缓存行对应的内存地址被修改，就会将当前处理器的缓存行设置为无效状态，当处理器对这个数据进行修改操作时，会重新从系统内存中把数据读到处理器缓存里。

参考：

volatile关键字在Android中到底有什么用？