有序性、可见行、原子性问题
可见性
在单核时代，所有的线程都是在一颗 CPU 上执行，CPU 缓存与内存的数据一致性容易解决。因为所有线程都是操作同一个 CPU 的缓存，一个线程对缓存的写，对另外一个线程来说一定是可见的。例如在下面的图中，线程 A 和线程 B 都是操作同一个 CPU 里面的缓存，所以线程 A 更新了变量 V 的值，那么线程 B 之后再访问变量 V，得到的一定是 V 的最新值（线程 A 写过的值）。
一个线程对共享变量的修改，另外一个线程能够立刻看到，我们称为可见性。
多核时代，每颗 CPU 都有自己的缓存，这时 CPU 缓存与内存的数据一致性就没那么容易解决了，当多个线程在不同的 CPU 上执行时，这些线程操作的是不同的 CPU 缓存。比如下图中，线程 A 操作的是 CPU-1 上的缓存，而线程 B 操作的是 CPU-2 上的缓存，很明显，这个时候线程 A 对变量 V 的操作对于线程 B 而言就不具备可见性了。这个就属于硬件程序员给软件程序员挖的“坑”。
有序性
顾名思义，有序性指的是程序按照代码的先后顺序执行。编译器为了优化性能，有时候会改变程序中语句的先后顺序，例如程序中：“a=6；b=7；”编译器优化后可能变成“b=7；a=6；”，在这个例子中，编译器调整了语句的顺序，但是不影响程序的最终结果。不过有时候编译器及解释器的优化可能导致意想不到的 Bug。
在 Java 领域一个经典的案例就是利用双重检查创建单例对象，例如下面的代码：在获取实例 getInstance() 的方法中，我们首先判断 instance 是否为空，如果为空，则锁定Singleton.class 并再次检查 instance 是否为空，如果还为空则创建 Singleton 的一个实例。
假设有两个线程 A、B 同时调用 getInstance() 方法，他们会同时发现 instance == null ，于是同时对 Singleton.class 加锁，此时 JVM 保证只有一个线程能够加锁成功（假设是线程 A），另外一个线程则会处于等待状态（假设是线程 B）；线程 A 会创建一个 Singleton 实例，之后释放锁，锁释放后，线程 B 被唤醒，线程 B 再次尝试加锁，此时是可以加锁成功的，加锁成功后，线程 B 检查 instance == null 时会发现，已经创建过 Singleton 实例了，所以线程 B 不会再创建一个 Singleton 实例。
这看上去一切都很完美，无懈可击，但实际上这个 getInstance() 方法并不完美。问题出在哪里呢？出在 new 操作上，我们以为的 new 操作应该是：
\1. 分配一块内存 M；
\2. 在内存 M 上初始化 Singleton 对象；
\3. 然后 M 的地址赋值给 instance 变量。
但是实际上优化后的执行路径却是这样的：
\1. 分配一块内存 M；
\2. 将 M 的地址赋值给 instance 变量；
\3. 最后在内存 M 上初始化 Singleton 对象。
优化后会导致什么问题呢？我们假设线程 A 先执行 getInstance() 方法，当执行完指令 2时恰好发生了线程切换，切换到了线程 B 上；如果此时线程 B 也执行 getInstance() 方法，那么线程 B 会发现instance != null，所以直接返回 instance，而此时的instance 是没有初始化过的，如果我们这个时候访问 instance 的成员变量就可能触发空指针异常。
原子性
原子性问题的源头就是 线程切换，但在多核 CPU 的大背景下，不允许线程切换是不可能的。
Java 并发程序都是基于多线程的，自然也会涉及到任务切换，也许你想不到，任务切换竟然也是并发编程里诡异 Bug 的源头之一。任务切换的时机大多数是在时间片结束的时候，我们现在基本都使用高级语言编程，高级语言里一条语句往往需要多条 CPU 指令完成，例如上面代码中的count += 1，至少需要三条 CPU 指令。
指令 1：首先，需要把变量 count 从内存加载到 CPU 的寄存器；
指令 2：之后，在寄存器中执行 +1 操作；
指令 3：最后，将结果写入内存（缓存机制导致可能写入的是 CPU 缓存而不是内存）。
操作系统做任务切换，可以发生在任何一条CPU 指令执行完，是的，是 CPU 指令，而不是高级语言里的一条语句。对于上面的三条指令来说，我们假设 count=0，如果线程 A在指令 1 执行完后做线程切换，线程 A 和线程 B 按照下图的序列执行，那么我们会发现两个线程都执行了 count+=1 的操作，但是得到的结果不是我们期望的 2，而是 1。
我们潜意识里面觉得 count+=1 这个操作是一个不可分割的整体，就像一个原子一样，线程的切换可以发生在 count+=1 之前，也可以发生在 count+=1 之后，但就是不会发生在中间。我们把一个或者多个操作在 CPU 执行的过程中不被中断的特性称为原子性。CPU 能保证的原子操作是 CPU 指令级别的，而不是高级语言的操作符，这是违背我们直觉的地方。因此，很多时候我们需要在高级语言层面保证操作的原子性。
“原子性”的本质是什么？其实不是不可分割，不可分割只是外在表现，其本质是多个资源间有一致性的要求，操作的中间状态对外不可见。例如，在 32 位的机器上写 long 型变量有中间状态（只写了 64 位中的 32 位），在银行转账的操作中也有中间状态（账户 A减少了 100，账户 B 还没来得及发生变化）。所以解决原子性问题，是要保证中间状态对外不可见。
互斥: 同一时刻只有一个线程执行
实际上，上面这句话的意思是: 对共享变量的修改是互斥的，也就是说线程 A 修改共享变量时其他线程不能修改(即使a线程时间片到期，其它线程获取到时间片执行时也拿不到🔒)，这就不存在操作被打断的问题了，那么如何实现互斥呢？
管程，对应的英文是 Monitor，很多 Java 领域的同学都喜欢将其翻译成“监视器”，这是直译。操作系统领域一般都翻译成“管程”，这个是意译，而我自己也更倾向于使用“管程”。所谓管程，指的是管理共享变量以及对共享变量的操作过程，让他们支持并发。翻译为 Java 领域的语言，就是管理类的成员变量和成员方法，让这个类是线程安全的。
管程实现互斥
管程解决互斥问题的思路很简单，就是将共享变量及其对共享变量的操作统一封装起来。在下图中，管程 X 将共享变量 queue 这个队列和相关的操作入队 enq()、出队 deq() 都封装起来了；线程 A 和线程 B 如果想访问共享变量 queue，只能通过调用管程提供的 enq()、deq() 方法来实现；enq()、deq() 保证互斥性，只允许一个线程进入管程。不知你有没有发现，管程模型和面向对象高度契合的。估计这也是 Java 选择管程的原因吧。而我在前面章节介绍的互斥锁用法，其背后的模型其实就是它。
synchronized实现管程（解决原子性问题）
Java 参考了 MESA 模型，语言内置的管程（synchronized）对 MESA 模型进行了精简。MESA模型中，条件变量可以有多个，Java 语言内置的管程里只有一个条件变量。具体如下图所示。
Java 内置的管程方案（synchronized）使用简单，synchronized 关键字修饰的代码块，在编译期会自动生成相关加锁和解锁的代码，但是仅支持一个条件变量；而 Java SDK 并发包实现的管程支持多个条件变量，不过并发包里的锁，需要开发人员自己进行加锁和解锁操作。
Lock和condition实现管程
Java SDK 并发包通过 Lock 和 Condition 两个接口来实现管程，其中 Lock 用于解决互斥问题，Condition 用于解决同步问题。
Java 语言本身提供的 synchronized 也是管程的一种实现，既然 Java 从语言层面已经实现了管程了，那为什么还要在 SDK 里提供另外一种实现呢？很显然它们之间是有巨大区别的。那区别在哪里呢？
再造管程的理由
在 Java 的 1.5 版本中，synchronized 性能不如SDK 里面的 Lock，但 1.6 版本之后，synchronized 做了很多优化，将性能追了上来，所以 1.6之后的版本又有人推荐使用 synchronized 了。那性能是否可以成为“重复造轮子”的理由呢？
显然不能。因为性能问题优化一下就可以了，完全没必要“重复造轮子”。破坏不可抢占条件方案，这个方案synchronized 没有办法解决。原因是 synchronized 申请资源的时候，如果申请不到，线程直接进入阻塞状态了，而线程进入阻塞状态，啥都干不了，也释放不了线程已经占有的资源。但我们希望的是：
\1. 能够响应中断。synchronized 的问题是，持有锁 A 后，如果尝试获取锁 B 失败，那么线程就进入阻塞状态，一旦发生死锁，就没有任何机会来唤醒阻塞的线程。但如果阻塞状态的线程能够响应中断信号，也就是说当我们给阻塞的线程发送中断信号的时候，能够唤醒它，那它就有机会释放曾经持有的锁 A。这样就破坏了不可抢占条件了。
\2. 支持超时。如果线程在一段时间之内没有获取到锁，不是进入阻塞状态，而是返回一个错误，那这个线程也有机会释放曾经持有的锁。这样也能破坏不可抢占条件。
\3. 非阻塞地获取锁。如果尝试获取锁失败，并不进入阻塞状态，而是直接返回，那这个线程也有机会释放曾经持有的锁。这样也能破坏不可抢占条件。
这三种方案可以全面弥补 synchronized 的问题。这三个方案就是“重复造轮子”的主要原因，体现在 API 上，就是 Lock 接口的三个方法。详情如下：
