Java内存模型与线程
并发处理的广泛应用是Amdahl定律代替摩尔定律[1]成为计算机性能发展源动力的根本原因，也是
人类压榨计算机运算能力的最有力武器。
Amdahl定律通过系统中并行化与串行化的比重来描述多处理器系统能获得的运算加速能力，摩尔 定律则用于描述处理器晶体管数量与运行效率之间的发展关系。这两个定律的更替代表了近年来硬件 发展从追求处理器频率到追求多核心并行处理的发展过程。
概述
使用多任务处理的原因:
在许多场景下，让计算机同时去做几件事情，不仅是因为计算机的运算能力强大了，还有一个很重要的原因是计算机的运算速度与它的存储和通信子系统的速度差距太大，大量的时间都花费在磁盘I/O、网络通信或者数据库访问上，会造成很大的性能浪费。
让计算机同时处理几项任务则是最容易想到，也被证明是非常有效的“压榨”手段。
除了充分利用计算机处理器的能力外，一个服务端要同时对多个客户端提供服务，则是另一个更具体的并发应用场景。衡量一个服务性能的高低好坏，每秒事务处理数（Transactions Per Second，TPS）是重要的指标之一，它代表着一秒内服务端平均能响应的请求总数，而TPS值与程序的并发能力又有非常密切的关系。
对于计算量相同的任务，程序线程并发协调得越有条不紊，效率自然就会越高；反之，线程之间频繁争用数据，互相阻塞甚至死锁，将会大大降低程序的并发能力。
硬件的效率与一致性
物理计算机中的并发问题
绝大多数的运算任务都不可能只靠处理器“计算”就能完成。处理器至少要与内存交互，如读取运算数据、
存储运算结果等，这个I/O操作就是很难消除的（无法仅靠寄存器来完成所有运算任务）。由于计算机
的存储设备与处理器的运算速度有着几个数量级的差距，所以现代计算机系统都不得不加入一层或多
层读写速度尽可能接近处理器运算速度的高速缓存（Cache）来作为内存与处理器之间的缓冲：将运算
需要使用的数据复制到缓存中，让运算能快速进行，当运算结束后再从缓存同步回内存之中，这样处
理器就无须等待缓慢的内存读写了。
基于高速缓存的存储交互很好地解决了处理器与内存速度之间的矛盾，但也引入了一个新的问题：缓存一致性（Cache Coherence）。
在多路处理器系统中，每个处理器都有自己的高速缓存，而它们又共享同一主内存（Main Memory），这种系统称为共享内存多核系统（Shared Memory Multiprocessors System）
除了增加高速缓存之外，为了使处理器内部的运算单元能尽量被充分利用，处理器可能会对输入
代码进行乱序执行（Out-Of-Order Execution）优化，处理器会在计算之后将乱序执行的结果重组，保
证该结果与顺序执行的结果是一致的，如果存在一个计算任务依赖另外一个计算任务的中间结果，那么其顺序性并不能靠代码的先后顺序来保证。与处理器的乱序执行优化类似，Java虚拟机的即时编译器中也有指令重排序 （Instruction Reorder）优化。