学过JAVA的人都知道，程序运行过程中的临时数据，都是从外部存储设备调入内存（物理内存）中，再进行读写操作的。而计算机在执行程序时，对程序的每条指令都是在CPU中执行的，而指令的执行，势必涉及到对数据的读写操作。

　　于是就产生了这样一个问题，CPU指令的执行速度是很快的，但是从内存中读取和写入数据的速度却是比较慢的。如果对数据的任何操作，都需要CPU和内存打交道，而由于内存的读取速度远远慢于CPU的执行速度，这样就大大降低了CPU执行的效率，于是就有了CPU高速缓存的概念。

　　CPU,CPU高速缓存,内存协同工作过程

　　1、程序运行过程，会将所需要操作的业务数据加载到内存中，并复制一份到CPU的高速缓存中。

　　2、CPU指令执行时，直接从CPU高速缓存中读取和写入数据，提高工作效率。

　　3、CPU运算结束后，将结果写入CPU高速缓存，此时再同步至内存中。

　　多线程场景下a = a + 1的难题

　　程序执行该代码时，JVM进程中首先开启一个线程，从外部存储设备中加载class文件至内存中并赋予了a初始值，并将a值复制一份存储至CPU高速缓存中。运算时，CPU指令首先从高速缓存中读取a值，进行+1操作后将结果写入高速缓存中，再由高速缓存同步至内存中，于是一个加法运算的全过程就顺利完成了。

　　这个代码在单线程的场景中，是没有任何问题的。但如果是运行在多核CPU的多线程场景下就会出问题了。

　　在多核CPU下，每个线程都可能拥有自己独立的CPU，每个线程运行时都有自己的CPU高速缓存，这样就容易造成计算结果的脏数据。

　　假设a在JVM加载初始化过程被赋值为0，线程A和B同时执行a = a + 1的操作，此时我们预期的结果可能都是a最终的结果为2。

　　但是，如果线程A，B同时从内存中复制了a值至各自的CPU高速缓存中，A执行完了a = 1写入自己线程的缓存，再同步回内存，B也如此。这样一来，最终a的值就定格在了1，这是和预期结果所相悖的。也就是说，在多CPU，多线程编程的场景下，很有可能存在计算结果为脏数据的现象。

　　为解决该难题，就需要使用volatile关键字对变量进行修饰了，至于volatile关键字为啥有此神奇功效，请看本博客的《深入剖析volatile关键字》。

a=a+1背后的内存模型和CPU高速缓存