如果当发生写操作时，数据已经在 CPU Cache 里的话，则把数据更新到 CPU Cache 里，同时标记 CPU Cache 里的这个 Cache Block 为脏（Dirty）的，这个脏的标记代表这个时候，我们 CPU Cache 里面的这个 Cache Block 的数据和内存是不一致的，这种情况是不用把数据写到内存里的；
上面讲到了cache(高速缓存)的读写一致性，这主要是基于单核的角度讨论的，在单核系统中，cache line中的数据是primary memory(主存/内存)中对应位置的数据的一个拷贝(副本)，“cache一致性”就是cache和内存之间的数据一致性。而在多核系统中(限定于只有一级local cache的情况)，每个CPU(processor/core)的cache line中的数据都是它们共享的内存中对应位置的数据的一个拷贝，因此多核系统的“cache一致性”既包括cache和内存之间的一致性，还包括各个CPU的cache之间的一致性，也就是说，对内存同一位置的数据，不同CPU的cache line不应该有不同(或者说不一致)的值。
现在 CPU 都是多核的，由于 L1/L2 Cache 是多个核心各自独有的，那么会带来多核心的缓存一致性（Cache Coherence） 的问题，如果不能保证缓存一致性的问题，就可能造成结果错误。
那缓存一致性的问题具体是怎么发生的呢？我们以一个含有两个核心的 CPU 作为例子看一看。
假设 A 号核心和 B 号核心同时运行两个线程，都操作共同的变量 i（初始值为 0 ）。
这时如果 A 号核心执行了 i++ 语句的时候，为了考虑性能，使用了我们前面所说的写回策略，先把值为 1 的执行结果写入到 L1/L2 Cache 中，然后把 L1/L2 Cache 中对应的 Block 标记为脏的，这个时候数据其实没有被同步到内存中的，因为写回策略，只有在 A 号核心中的这个 Cache Block 要被替换的时候，数据才会写入到内存里。
如果这时旁边的 B 号核心尝试从内存读取 i 变量的值，则读到的将会是错误的值，因为刚才 A 号核心更新 i 值还没写入到内存中，内存中的值还依然是 0。这个就是所谓的缓存一致性问题，A 号核心和 B 号核心的缓存，在这个时候是不一致，从而会导致执行结果的错误。
第一点，某个 CPU 核心里的 Cache 数据更新时，必须要传播到其他核心的 Cache，这个称为写传播（Wreite Propagation）；
第二点，某个 CPU 核心里对数据的操作顺序，必须在其他核心看起来顺序是一样的，这个称为事务的串形化（Transaction Serialization）。
第一点写传播很容易就理解，当某个核心在 Cache 更新了数据，就需要同步到其他核心的 Cache 里。
而对于第二点事务的串形化，我们举个例子来理解它。
假设我们有一个含有 4 个核心的 CPU，这 4 个核心都操作共同的变量 i（初始值为 0 ）。A 号核心先把 i 值变为 100，而此时同一时间，B 号核心先把 i 值变为 200，这里两个修改，都会「传播」到 C 和 D 号核心。
那么问题就来了，C 号核心先收到了 A 号核心更新数据的事件，再收到 B 号核心更新数据的事件，因此 C 号核心看到的变量 i 是先变成 100，后变成 200。
而如果 D 号核心收到的事件是反过来的，则 D 号核心看到的是变量 i 先变成 200，再变成 100，虽然是做到了写传播，但是各个 Cache 里面的数据还是不一致的。
所以，我们要保证 C 号核心和 D 号核心都能看到相同顺序的数据变化，比如变量 i 都是先变成 100，再变成 200，这样的过程就是事务的串形化。
要实现事务串形化，要做到 2 点：
CPU 核心对于 Cache 中数据的操作，需要同步给其他 CPU 核心；
要引入「锁」的概念，如果两个 CPU 核心里有相同数据的 Cache，那么对于这个 Cache 数据的更新，只有拿到了「锁」，才能进行对应的数据更新。
那接下来我们看看，写传播和事务串形化具体是用什么技术实现的。
总线嗅探
写传播的原则就是当某个 CPU 核心更新了 Cache 中的数据，要把该事件广播通知到其他核心。最常见实现的方式是总线嗅探（Bus Snooping）。
我还是以前面的 i 变量例子来说明总线嗅探的工作机制，当 A 号 CPU 核心修改了 L1 Cache 中 i 变量的值，通过总线把这个事件广播通知给其他所有的核心，然后每个 CPU 核心都会监听总线上的广播事件，并检查是否有相同的数据在自己的 L1 Cache 里面，如果 B 号 CPU 核心的 L1 Cache 中有该数据，那么也需要把该数据更新到自己的 L1 Cache。
可以发现，总线嗅探方法很简单， CPU 需要每时每刻监听总线上的一切活动，但是不管别的核心的 Cache 是否缓存相同的数据，都需要发出一个广播事件，这无疑会加重总线的负载。
另外，总线嗅探只是保证了某个 CPU 核心的 Cache 更新数据这个事件能被其他 CPU 核心知道，但是并不能保证事务串形化。
于是，有一个协议基于总线嗅探机制实现了事务串形化，也用状态机机制降低了总线带宽压力，这个协议就是 MESI 协议，这个协议就做到了 CPU 缓存一致性。
MESI 协议
MESI 协议其实是 4 个状态单词的开头字母缩写，分别是：
Modified，已修改
Exclusive，独占
Shared，共享
Invalidated，已失效
这四个状态来标记 Cache Line 四个不同的状态。
「已修改」状态就是我们前面提到的脏标记，代表该 Cache Block 上的数据已经被更新过，但是还没有写到内存里。而「已失效」状态，表示的是这个 Cache Block 里的数据已经失效了，不可以读取该状态的数据。
「独占」和「共享」状态都代表 Cache Block 里的数据是干净的，也就是说，这个时候 Cache Block 里的数据和内存里面的数据是一致性的。
「独占」和「共享」的差别在于，独占状态的时候，数据只存储在一个 CPU 核心的 Cache 里，而其他 CPU 核心的 Cache 没有该数据。这个时候，如果要向独占的 Cache 写数据，就可以直接自由地写入，而不需要通知其他 CPU 核心，因为只有你这有这个数据，就不存在缓存一致性的问题了，于是就可以随便操作该数据。
另外，在「独占」状态下的数据，如果有其他核心从内存读取了相同的数据到各自的 Cache ，那么这个时候，独占状态下的数据就会变成共享状态。
那么，「共享」状态代表着相同的数据在多个 CPU 核心的 Cache 里都有，所以当我们要更新 Cache 里面的数据的时候，不能直接修改，而是要先向所有的其他 CPU 核心广播一个请求，要求先把其他核心的 Cache 中对应的 Cache Line 标记为「无效」状态，然后再更新当前 Cache 里面的数据。
我们举个具体的例子来看看这四个状态的转换：
当 A 号 CPU 核心从内存读取变量 i 的值，数据被缓存在 A 号 CPU 核心自己的 Cache 里面，此时其他 CPU 核心的 Cache 没有缓存该数据，于是标记 Cache Line 状态为「独占」，此时其 Cache 中的数据与内存是一致的；
然后 B 号 CPU 核心也从内存读取了变量 i 的值，此时会发送消息给其他 CPU 核心，由于 A 号 CPU 核心已经缓存了该数据，所以会把数据返回给 B 号 CPU 核心。在这个时候， A 和 B 核心缓存了相同的数据，Cache Line 的状态就会变成「共享」，并且其 Cache 中的数据与内存也是一致的；
当 A 号 CPU 核心要修改 Cache 中 i 变量的值，发现数据对应的 Cache Line 的状态是共享状态，则要向所有的其他 CPU 核心广播一个请求，要求先把其他核心的 Cache 中对应的 Cache Line 标记为「无效」状态，然后 A 号 CPU 核心才更新 Cache 里面的数据，同时标记 Cache Line 为「已修改」状态，此时 Cache 中的数据就与内存不一致了。
如果 A 号 CPU 核心「继续」修改 Cache 中 i 变量的值，由于此时的 Cache Line 是「已修改」状态，因此不需要给其他 CPU 核心发送消息，直接更新数据即可。
如果 A 号 CPU 核心的 Cache 里的 i 变量对应的 Cache Line 要被「替换」，发现 Cache Line 状态是「已修改」状态，就会在替换前先把数据同步到内存。
所以，可以发现当 Cache Line 状态是「已修改」或者「独占」状态时，修改更新其数据不需要发送广播给其他 CPU 核心，这在一定程度上减少了总线带宽压力。
事实上，整个 MESI 的状态可以用一个有限状态机来表示它的状态流转。还有一点，对于不同状态触发的事件操作，可能是来自本地 CPU 核心发出的广播事件，也可以是来自其他 CPU 核心通过总线发出的广播事件。下图即是 MESI 协议的状态图：
MESI 协议的四种状态之间的流转过程，我汇总成了下面的表格，你可以更详细的看到每个状态转换的原因：
提升卡
置顶卡
沉默卡
喧嚣卡
变色卡
千斤顶
照妖镜
