如果不使用任何同步机制（例如 mutex 或 atomic），在多线程中读写同一个变量，那么，程序的结果是难以预料的。简单来说，编译器以及 CPU 的一些行为，会影响到程序的执行结果：
利用 C++ 的 atomic<T> 能完成对象的原子的读、写以及RMW（read-modify-write），而参数 std::memory_order 规定了如何围绕原子对象的操作进行排序。memory order 内存操作顺序其实是 内存一致性模型 (Memory Consistency Model)，解决处理器的 write 操作什么时候能够影响到其他处理器，或者说解决其他处理处理器什么时候能够观测到当且 写CPU/写线程 写入内存的值，有了 memory odering，我们就能知道其他处理器是怎么观测到 store 指令的影响的。
一致模型有很多种，在 Wikipedia 里面搜索 Consistency model 即可看到，目前 C++ 所用到有 Sequential Consistency 和 Relaxed Consistency 以及 Release consistency。
我们所编写的程序会定义一系列的 load 和 store 操作，也就是 Program ordering，这些 load 和 store 的操作应用在内存上就有了内存操作序(memory operation ordering)，一共有四种内存操作顺序的限制，不同的内存一致模型需要保持不同级别的操作限制，其中 W 代表写，R 代表读：
提交的意思可以理解为，后面的操作需要等前面的操作完全执行完才能进行下一个操作。
序列一致是 Leslie Lamport 提出来的，如果熟悉分布式共识算法 Paxos ，那么应该不陌生这位大科学家，而序列一致的定义是：
组合起来：全局序列中的操作序列要和线程所指定的操作顺序要对应，最终的结果是所有线程指定顺序操作的排列，不能出现和程序指定顺序组合不出来的结果。
怎么做会违反 sequcential consistency（SC）？也就是 SC 的反例是什么？
更加形象的理解可以从内存的角度来看：
所有的处理器都按照 program order 发射 load 和 store 的操作，而内存一个地一个地从上面 4 个处理器中读取指令，并且仅当完成一个操作后才会去执行下一个操作，类似于多个 producer 一个 consumer 的情况。
（Lamport 一句话，让我为他理解了一下午）
SC 需要保持所有的内存操作序（memory operation ordering），也是最严格的一种，并且 SC 是 c++ atomic<T> 默认的以一种内存模型，对应 std::memory_order_seq_cst，可以看到标准库中的函数定义将其设置为了默认值：
bool
load(memory_order __m = memory_order_seq_cst) const noexcept
{ return _M_base.load(__m); }松弛内存序，对应的 std::memory_order_relaxed，在 cppreference 上的说明是："不保证同步操作，不会将一定的顺序强加到并发内存访问上，只保证原子性和修改顺序一致性"，并且通常用于计数器，比如 shared_ptr 的引用计数。
松弛内存序不再保证 W -> R，不相互依赖的读写操作可以在 write 之前或者在同一时间段并行处理。（读内存并不是想象中的那么简单，有内存寻址过程，将内存数据映射到 cache block，发送不合法位用于缓存替换）
好处是什么？性能，执行命令的写操作的延迟都被抹去了，cpu 能够更快的执行完一段带有读写的指令序列。
具体实现是通过在 cpu 和 cache 之间加入一个 write buffer，如下图：
处理器 Write 命令将会发送到 Write Buffer，而 Read 命令就直接能访问 cache，这样可以省去写操作的延迟。Write Buffer 还有一个细节问题，放开 W -> R 的限制是当 Write 和 Read 操作内存地址不是同一个的时候，R/W 才能同时进行甚至 R 能提前到 W 之前，但如果 Write Buffer 中有一个 Read 所依赖的内存地址就存在问题，Read 需要等在 Write buffer 中的 Write 执行完成才能继续吗？只需要 Read 能直接访问这个 Write Buffer，如下（注：这里的Load通常和Read等意，Store和Write等意）：
在这种一致性下，所有的 memory operation ordering 都将不再维护，是最激进的一种内存一致模型，进入临界区叫做 Acquire ，离开临界区叫做 Release。所有的 memory operation ordering 都将不再维护，处理器支持特殊的同步操作，所有的内存访问指令必须在 fence 指令发送之前完成，在 fench 命令完成之前，其他所有的命令都不能开始执行。
Intel x86/x64 芯片在硬件层面提供了 total store ordering 的能力，如果软件要求更高级别的一致性模型，处理器提供了三种指令：
而在 ARM 架构上，提供的是一种非常松弛（very relaxed）内存一致模型。
PS. 曾经有个公司做出了支持 Sequential Consistency 的硬件，但是最终还是败给了市场。
Acquire/release 对应 std::memory_order_acquire 和 std::memory_order_acquire，它们的语义解释如下：
load/store 指令都不会被重排序到操作 X 之前，其他处理器会在看到操作X后序操作的影响之前看到操作 X 的影响，也就是必须先看到 X 的影响，再是后续操作的影响。load/store 指令操作都不会被重排序到操作 X 之后，其他处理器会先看到操作 X 之前的操作。
Acquire/Release 常用在互斥锁(mutex lock)和自旋锁(spin lock)，获得一个锁和释放一个锁需要分别使用 Acquire 和 Release 语义防止指令操作被重排出临界区，从而造成数据竞争。
Acquire/Consume 对应 std::memory_order_acquire 和 std::memory_order_consume，两种内存模型的组合仅有 consume 不同于 release，不同点在于，假设原子操作 X， Release 会防止 X 之前的所有指令不会被重排到 X 之后，而 Consume 只能保证依赖的变量不会被重排到 X 之后，引入了依赖关系。
但是在 cppreference 上面写着，“释放消费顺序的规范正在修订中，而且暂时不鼓励使用memory_order_consume。”，所以暂时不对其做深入的研究。
volatile 关键词通常会被拿出来说，因为通常会在并发编程中被错误使用：
volatile 的翻译是“不稳定的，易发生变化的”，编译器会始终读取 volatile 修饰的变量，不会将变量的值优化掉，但是这不是用在线程同步的工具，而是一种错误行为，cppreference上面写道：“volatile 访问不建立线程间同步，volatile 访问不是原子的，且不排序内存，非 volatile 内存访问可以自由地重排到 volatile 访问前后。”（Visual Studio 是个例外）。
volatile 变量的作用是用在非常规内存上的内存操作，常规内存在处理器不去操作的时候是不会发生变化的，但是像非常规内存如内存映射I/O的内存，实际上是在和外围设备做串口通信，所以不能省去。（《modern effective c++》）
