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本文的参考，来自于文章http://blogs.msdn.com/b/oldnewthing/archive/2004/09/15/229915.aspx。
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Interlocked类MSDN中对他的定义为：为变量在多线程共享的情况下提供原子操作。
很多人对于Interlocked的使用，仅限于Interlocked.Increment方法，这个方法在多线程环境下，总可以保证变量自增的正确性。
那么原子方法的定义是什么呢？顾名思义，原子一般认为是不可再分的，所以原子方法就是不可再分的方法，即在一个原子操作中，处理器能够在一个指令传输中完成读值和写值， 也就是说，在原子操作完成之前，任何IO机制或处理器都不能对这个内存进行读写操作。原子操作常常被使用于大多数操作系统的内核和基础类库中，而且大多数的计算机硬件，编译器和类库都支持了各个层面上的原子操作。
很多人认为使用原子操作能够保证多线程下的数据的正确性。那么看下面的代码：
class Program
{
static private object _obj = new object();
static void Main(string[] args)
{
int count = 0;
for (int i = 0; i < 10000; i++)
{
int x = 2;
Task t1 = Task.Factory.StartNew(() => { InterlockedMultiply(ref x, 10); });
Task t2 = Task.Factory.StartNew(() => { Interlocked.Increment(ref x); });
Task.WaitAll(t1, t2);
if (x != 21 && x != 30)
{
Console.WriteLine(x);
count++;
}
}
Console.WriteLine("值不为21且不为30的次数："+count);
Console.WriteLine("done!");
}
static void InterlockedMultiply(ref int x, int y)
{
lock (_obj)
{
x = x * y;
}
}
}上述代码中，循环体中，开2个task，可以认为是2个线程，这2个线程运行2个方法，一个是原子方法，另一个是加了锁的方法。
先用常规的思路分析一下：
由于t2是原子操作，所以保证x的值可以被自增，不会受其他线程的干扰，t1中运行的方法是InterlockedMultiply，并加入lock。
当方法运行的时候，要么是t1先运行，要么是t2先运行，所以，要么值为（2+1）*10=30，要么值为（2*10）+1=21。
但是当运行的时候，循环10000次后，结果为：
值不为21且不为30的次数：103。
导致这种问题的原因，在于InterlockedMultiply的实现，看下面的细节图
当t2在读取完x的后，把该值读到寄存器中，寄存器中的值为2了，而t1中的原子操作对x做了自增，也就是说此时x是3了，接着，t2线程在寄存器中把该值乘以10后，写入到内存，然后下一个时刻释放锁，此时就把之前的值有覆盖成20了。
也就是说虽然2个线程中的代码都是各自独立的，但是在并发情况下，还是不能保证值的正确性。原因如下：
1.由于我们模拟的InterlockedMultiply方法中的操作，并不具备原子性。虽然加了lock，但是对于那些无需获取锁就能访问x的函数体来说，它们是可以直接修改x的。也就是说，这里加了lock也没什么用。
2.Interlocked.Increment能够保证的是该操作是原子性的，在它将值设为3的期间，不会有其他操作读写x。（这点很重要，如果这点不能保证，那么上面的情况中会出现：
假设原本step6，step7中的操作在step5期间进行，当t2的操作快于t1先完成时，那么X的值先被设成了20，然后又立刻被t1设成了3，这就导致了值会是3的情况出现。）
3.虽然Interlocked.Increment使得x的自增具备原子性，但它不能够保证的是：但它不能够保证的是：其他线程在操作x时，拿到的x的值是最新的。
基于上面的分析，可以得出一个结论，多线程下的并发编程，需要考虑的更周到，原子操作并不保证多线程环境下的值总是对的。
如果要实现上面的InterlockedMultiply方法，参考文档中的写法是采用了do while的循环，这个操作就使得t2线程在那边不断的重试，其实也不是最好的办法。我能想到的办法是把t2中也加锁：
Task t2 = Task.Factory.StartNew(() => { lock (_obj) { Interlocked.Increment(ref x); } });但是这种办法也不好，使得线程不能正真的同时运行，总有一个陷于等待中。