Java内存模型
想要理解volatile为什么能确保可见性，就要先理解Java中的内存模型是什么样的。
Java内存模型规定了所有的变量都存储在主内存中。每条线程中还有自己的工作内存，线程的工作内存中保存了被该线程所使用到的变量（这些变量是从主内存中拷贝而来）。线程对变量的所有操作（读取，赋值）都必须在工作内存中进行。不同线程之间也无法直接访问对方工作内存中的变量，线程间变量值的传递均需要通过主内存来完成。
基于此种内存模型，便产生了多线程编程中的数据“脏读”等问题。
举个简单的例子：在java中，执行下面这个语句：
i = 10;
i++;
i++;
执行线程必须先在自己的工作线程中对变量i所在的缓存行进行赋值操作，然后再写入主存当中。而不是直接将数值10写入主存当中。
比如同时有2个线程执行这段代码，假如初始时i的值为10，那么我们希望两个线程执行完之后i的值变为12。但是事实会是这样吗？
可能存在下面一种情况：初始时，两个线程分别读取i的值存入各自所在的工作内存当中，然后线程1进行加1操作，然后把i的最新值11写入到内存。此时线程2的工作内存当中i的值还是10，进行加1操作之后，i的值为11，然后线程2把i的值写入内存。
最终结果i的值是11，而不是12。这就是著名的缓存一致性问题。通常称这种被多个线程访问的变量为共享变量。
那么如何确保共享变量在多线程访问时能够正确输出结果呢？在解决这个问题之前，我们要先了解并发编程的三大概念：原子性，有序性，可见性。
何谓Atomic？
Atomic一词跟原子有点关系，后者曾被人认为是最小物质的单位。计算机中的Atomic是指不能分割成若干部分的意思。如果一段代码被认为是Atomic，则表示这段代码在执行过程中，是不能被中断的。通常来说，原子指令由硬件提供，供软件来实现原子方法（某个线程进入该方法后，就不会被中断，直到其执行完成）
在x86 平台上，CPU提供了在指令执行期间对总线加锁的手段。CPU芯片上有一条引线#HLOCK pin，如果汇编语言的程序中在一条指令前面加上前缀"LOCK"，经过汇编以后的机器代码就使CPU在执行这条指令的时候把#HLOCK pin的电位拉低，持续到这条指令结束时放开，从而把总线锁住，这样同一总线上别的CPU就暂时不能通过总线访问内存了，保证了这条指令在多处理器环境中的原子性。
JDK1.5的原子包：java.util.concurrent.atomic
这个包里面提供了一组原子类。其基本的特性就是在多线程环境下，当有多个线程同时执行这些类的实例包含的方法时，具有排他性，即当某个线程进入方法，执行其中的指令时，不会被其他线程打断，而别的线程就像自旋锁一样，一直等到该方法执行完成，才由JVM从等待队列中选择一个另一个线程进入，这只是一种逻辑上的理解。实际上是借助硬件的相关指令来实现的，不会阻塞线程(或者说只是在硬件级别上阻塞了)。其中的类可以分成4组
- AtomicBoolean，AtomicInteger，AtomicLong，AtomicReference
- AtomicIntegerArray，AtomicLongArray
- AtomicLongFieldUpdater，AtomicIntegerFieldUpdater，AtomicReferenceFieldUpdater
- AtomicMarkableReference，AtomicStampedReference，AtomicReferenceArray
Atomic类的作用
- 使得让对单一数据的操作，实现了原子化
- 使用Atomic类构建复杂的，无需阻塞的代码
- 访问对2个或2个以上的atomic变量（或者对单个atomic变量进行2次或2次以上的操作）通常认为是需要同步的，以达到让这些操作能被作为一个原子单元。
AtomicBoolean , AtomicInteger, AtomicLong, AtomicReference
这四种基本类型用来处理布尔，整数，长整数，对象四种数据。
- 构造函数（两个构造函数）
- 默认的构造函数：初始化的数据分别是false，0，0，null
- 带参构造函数：参数为初始化的数据
- set( )和get( )方法：可以原子地设定和获取atomic的数据。类似于volatile，保证数据会在主存中设置或读取
- getAndSet( )方法
- 原子的将变量设定为新数据，同时返回先前的旧数据
- 其本质是get( )操作，然后做set( )操作。尽管这2个操作都是atomic，但是他们合并在一起的时候，就不是atomic。在Java的源程序的级别上，如果不依赖synchronized的机制来完成这个工作，是不可能的。只有依靠native方法才可以。
- compareAndSet( ) 和weakCompareAndSet( )方法
- 这两个方法都是conditional modifier方法。这2个方法接受2个参数，一个是期望数据(expected)，一个是新数据(new)；如果atomic里面的数据和期望数据一致，则将新数据设定给atomic的数据，返回true，表明成功；否则就不设定，并返回false。
- 对于AtomicInteger、AtomicLong还提供了一些特别的方法。getAndIncrement( )、incrementAndGet( )、getAndDecrement( )、decrementAndGet ( )、addAndGet( )、getAndAdd( )以实现一些加法，减法原子操作。(注意 --i、++i不是原子操作，其中包含有3个操作步骤：第一步，读取i；第二步，加1或减1；第三步：写回内存)
volatile保证可见性
一旦一个共享变量（类的成员变量、类的静态成员变量）被volatile修饰之后，那么就具备了两层语义：
1）保证了不同线程对这个变量进行操作时的可见性，即一个线程修改了某个变量的值，这新值对其他线程来说是立即可见的。
2）禁止进行指令重排序。
先看一段代码，假如线程1先执行，线程2后执行：
//线程1
boolean stop = false;
while(!stop){
doSomething();
}
//线程2
stop = true;
这段代码是很典型的一段代码，很多人在中断线程时可能都会采用这种标记办法。但是事实上，这段代码会完全运行正确么？即一定会将线程中断么？不一定，也许在大多数时候，这个代码能够把线程中断，但是也有可能会导致无法中断线程（虽然这个可能性很小，但是只要一旦发生这种情况就会造成死循环了）。
下面解释一下这段代码为何有可能导致无法中断线程。在前面已经解释过，每个线程在运行过程中都有自己的工作内存，那么线程1在运行的时候，会将stop变量的值拷贝一份放在自己的工作内存当中。
那么当线程2更改了stop变量的值之后，但是还没来得及写入主存当中，线程2转去做其他事情了，那么线程1由于不知道线程2对stop变量的更改，因此还会一直循环下去。
但是用volatile修饰之后就变得不一样了：
使用volatile关键字会强制将修改的值立即写入主存；
使用volatile关键字的话，当线程2进行修改时，会导致线程1的工作内存中缓存变量stop的缓存行无效（反映到硬件层的话，就是CPU的L1或者L2缓存中对应的缓存行无效）；
由于线程1的工作内存中缓存变量stop的缓存行无效，所以线程1再次读取变量stop的值时会去主存读取。
那么在线程2修改stop值时（当然这里包括2个操作，修改线程2工作内存中的值，然后将修改后的值写入内存），会使得线程1的工作内存中缓存变量stop的缓存行无效，然后线程1读取时，发现自己的缓存行无效，它会等待缓存行对应的主存地址被更新之后，然后去对应的主存读取最新的值。
那么线程1读取到的就是最新的正确的值。
volatile不能确保原子性
下面看一个例子：
public class Test {
public volatile int inc = 0;
public void increase() {
inc++;
}
public static void main(String[] args) {
final Test test = new Test();
for(int i=0;i<10;i++){
new Thread(){
public void run() {
for(int j=0;j<1000;j++)
test.increase();
};
}.start();
}
while(Thread.activeCount()>1) //保证前面的线程都执行完
Thread.yield();
System.out.println(test.inc);
}
}
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，也不会导致主存中的值刷新，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。
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。
解决方案：可以通过synchronized或lock，进行加锁，来保证操作的原子性。也可以通过AtomicInteger。
在java 1.5的java.util.concurrent.atomic包下提供了一些原子操作类，即对基本数据类型的 自增（加1操作），自减（减1操作）、以及加法操作（加一个数），减法操作（减一个数）进行了封装，保证这些操作是原子性操作。atomic是利用CAS来实现原子性操作的（Compare And Swap），CAS实际上是利用处理器提供的CMPXCHG指令实现的，而处理器执行CMPXCHG指令是一个原子性操作。
volatile保证有序性
在前面提到volatile关键字能禁止指令重排序，所以volatile能在一定程度上保证有序性。
volatile关键字禁止指令重排序有两层意思：
1）当程序执行到volatile变量的读操作或者写操作时，在其前面的操作的更改肯定全部已经进行，且结果已经对后面的操作可见；在其后面的操作肯定还没有进行；
2）在进行指令优化时，不能将在对volatile变量的读操作或者写操作的语句放在其后面执行，也不能把volatile变量后面的语句放到其前面执行。
可能上面说的比较绕，举个简单的例子：
//x、y为非volatile变量
//flag为volatile变量
x = 2; //语句1
y = 0; //语句2
flag = true; //语句3
x = 4; //语句4
y = -1; //语句5
由于flag变量为volatile变量，那么在进行指令重排序的过程的时候，不会将语句3放到语句1、语句2前面，也不会讲语句3放到语句4、语句5后面。但是要注意语句1和语句2的顺序、语句4和语句5的顺序是不作任何保证的。
并且volatile关键字能保证，执行到语句3时，语句1和语句2必定是执行完毕了的，且语句1和语句2的执行结果对语句3、语句4、语句5是可见的。
那么我们回到前面举的一个例子：
//线程1:
context = loadContext(); //语句1
inited = true; //语句2
//线程2:
while(!inited ){
sleep()
}
doSomethingwithconfig(context);
前面举这个例子的时候，提到有可能语句2会在语句1之前执行，那么久可能导致context还没被初始化，而线程2中就使用未初始化的context去进行操作，导致程序出错。
这里如果用volatile关键字对inited变量进行修饰，就不会出现这种问题了，因为当执行到语句2时，必定能保证context已经初始化完毕。
资料整理来自：
https://blog.csdn.net/it_dx/article/details/70045286
https://www.cnblogs.com/stephen0923/p/4505902.html