1.volatile的应用：
volatile是轻量级的synchronize，它在多处理器中保证了共享变量的可见性。可见性是表示，用volatile修饰的变量，一个线程修改了共享变量，另一个线程可以读到修改后的数据。如果能够灵活运用volatile，可以减少线程的上下文切换与调度。
2.volatile的原理：
如果对某个变量使用了volatile修饰进行写操作时，JVM会向处理器发出一条Lock指令,将这个变量的所在缓存行的数据回写到系统内存.这个Lock指令可以独占共享内存，可以称为“”缓存锁定”，不会允许2个处理器同时修改共享变量，如果变量已经回写到缓存内存中，则不会声明Lock，毕竟锁总线的开销较大。但是在多处理器中，如果对应的缓存数据还是旧的，还是无法保证可见性。所以在多处理器中，为了保证数据的可见性，会实现缓存一致性协议。每个处理器通过嗅探总线上的数据去检查自己缓存的数据是否过期，如果发现自己缓存的数据内存地址被修改了，会重新从系统内存中读取数据放到处理器缓存中。
3.volatile的使用
防止重新排序；实现可见性
volatile只能保证对单次读/写的原子性
可能每个人运行的结果不相同。不过应该能看出，volatile是无法保证原子性的（否则结果应该是1000）。原因也很简单，i++其实是一个复合操作，包括三步骤：
（1）读取i的值。
（2）对i加1。
（3）将i的值写回内存。
volatile是无法保证这三个操作是具有原子性的，我们可以通过AtomicInteger或者Synchronized来保证+1操作的原子性。
大家想一下这段程序的输出结果是多少？也许有些朋友认为是10000。但是事实上运行它会发现每次运行结果都不一致，都是一个小于10000的数字。
可能有的朋友就会有疑问，不对啊，上面是对变量inc进行自增操作，由于volatile保证了可见性，那么在每个线程中对inc自增完之后，在其他线程中都能看到修改后的值啊，所以有10个线程分别进行了1000次操作，那么最终inc的值应该是1000*10=10000。
这里面就有一个误区了，volatile关键字能保证可见性没有错，但是上面的程序错在没能保证原子性。可见性只能保证每次读取的是最新的值，但是volatile没办法保证对变量的操作的原子性。
在前面已经提到过，自增操作是不具备原子性的，它包括读取变量的原始值、进行加1操作、写入工作内存。那么就是说自增操作的三个子操作可能会分割开执行，就有可能导致下面这种情况出现：
假如某个时刻变量inc的值为10，
线程1对变量进行自增操作，线程1先读取了变量inc的原始值，然后线程1被阻塞了；
然后线程2对变量进行自增操作，线程2也去读取变量inc的原始值，由于线程1只是对变量inc进行读取操作，而没有对变量进行修改操作，所以不会导致线程2的工作内存中缓存变量inc的缓存行无效，所以线程2会直接去主存读取inc的值，发现inc的值时10，然后进行加1操作，并把11写入工作内存，最后写入主存。
然后线程1接着进行加1操作，由于已经读取了inc的值，注意此时在线程1的工作内存中inc的值仍然为10，所以线程1对inc进行加1操作后inc的值为11，然后将11写入工作内存，最后写入主存。
那么两个线程分别进行了一次自增操作后，inc只增加了1。
解释到这里，可能有朋友会有疑问，不对啊，前面不是保证一个变量在修改volatile变量时，会让缓存行无效吗？然后其他线程去读就会读到新的值，对，这个没错。这个就是上面的happens-before规则中的volatile变量规则，但是要注意，线程1对变量进行读取操作之后，被阻塞了的话，并没有对inc值进行修改。然后虽然volatile能保证线程2对变量inc的值读取是从内存中读取的，但是线程1没有进行修改，所以线程2根本就不会看到修改的值。
根源就在这里，自增操作不是原子性操作，而且volatile也无法保证对变量的任何操作都是原子性的。
