前言
本篇博文，主要集中并发编程的三个问题：可见性、原子性、有序性。
只讲理论，不谈如何解决。
说白了并发编程中的三个问题，就是先辈们给我们这些后辈留下来的坑！
那么，先辈们给并发编程带来什么坑？
相信大部分人都知道，一台计算机的组成包括但不限于：CPU、内存、显卡….
在这里, 笔者将计算机中的组抽象成几类，即：CPU、I/O设备、内存
有了以上三个分类，笔者接下来的文章就好写了。(滑稽)
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Cpu多核缓存带来的数据----可见性问题(硬件)：(建议直接跳到小节末尾, 看结论即可)
讲道理，在处理速度方面
CPU >> 内存 >> I/O设备。这时候, 为了充分发挥CPU的计算速度, 硬件方面则是在CPU和内存之间, 增加了一种叫高速缓存的技术。
总而言之，高速缓存的出现主要是为了解决CPU运算速度与内存读写速度不匹配的矛盾。
当然, 在单核时代Cpu缓存并没有出现数据一致性问题, 但是在多核时代就不一样了。
在多核处理器中，由于Cpu并不与内存直接打交道, 而是通过高速缓存。
同理, 内存也是并不直接与Cpu打交道，也是通过高速缓存与Cpu打交道。
- cpu <——> 高速缓存 <———> 内存
缓存一致性问题以及解决方案，网上一搜一大堆，笔者在此就不做过多的叙述。
所以，只需要记住结论即可:
Cpu缓存不一致为并发编程带来----可见性问题。(结论)
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操作系统中进程&线程上下文切换给并发编程带来操作----原子性问题：
在以前的印象中，说到原子性，笔者张口就是：
原子操作是一个不可分割的整体, 该整体中的所有指令，要么全部执行, 要么全部不执行, 没有中间状态。在此，笔者所写的原子性概念，仿佛过于宽泛和缥缈。而且，原子性在不同的使用场景，也有可能含义并不相同。接下来，我们试着从数据库事务和并发编程两个方面来进行对比：
在数据库中，原子性概念如下：
- 事务被当做一个不可分割的整体，包含在其中的操作要么全部执行，要么全部不执行。且事务在执行过程中如果发生错误，会被回滚到事务开始前的状态，就像这个事务没有执行一样。
在并发编程中，原子性概念如下：
- 第一种理解：一个线程或进程在执行过程中，没有发生上下文切换。
- 上下文切换：指CPU从一个进程/线程切换到另外一个进程/线程(切换的前提就是获取CPU的使用权)。
- 第二种理解：我们把一个线程中的一个或多个操作(不可分割的整体)，在CPU执行过程中不被中断的特性，称为原子性。(执行过程中，一旦发生中断，就会发生上下文切换)
从上文中可以看出，并发编程和数据库两者之间的原子性概念有些相似。
都是强调，一个原子操作不能被打断！！
所以，上下文切换给并发编程带来——原子性问题。(结论)
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编译器的编译优化给并发编程带来程序----有序性问题：
讲道理，在计算机语言中，高级语言的运行都需要通过编译器转换成机器语言，通过机器语言在计算机上运行。
那么，在编译器中为了提高运行速度，会对内存访问的有关操作（读&写）做一种优化，即指令的重排序。这种重排序在单线程环境下，不影响结果的正确性。但是，在多线程环境下可能会对结果的正确性产生影响。
指令的重排序，是造成并发编程的有序性问题的原因。
编译器带来指令重排序，而指令重排序造成有序性问题。
编译器优化—带来—> 指令重排序—带来—>有序性问题
所以，编译器的优化给并发编程带来—有序性问题！
总结
- 多核Cpu的高速缓存为并发编程带来—可见性问题。
- 线程的切换给并发编程带来—原子性问题。
- 编译器给并发编程带来—有序性问题
- 不管是可见、原子还是有序性，都是线程安全问题的表现形式。
最后，本篇博文，主要是对刚学习并发编程的朋友，提出并发编程的三个问题的概念。
说实话，笔者刚开始学的时候，并没有想过想过原子、有序、可见性的造成原因，直接统统死记硬背！
有时候想想，觉得自己挺可笑的。
总之，读者们要记住，整个Java并发包的设计与实现，都是为了解决并发编程的可见、原子、有序三个问题。
接下来，笔者会尝试着写写，Java是如何解决可见性、原子性和有序性的….
