假设多个线程共享一个静态变量，如果让每个线程都执行相同的方法每次让静态变量自增1，这样的做法线程安全吗？能保证自增变量数据同步吗？本篇体验使用lock语句块和Interlocked类型方法保证自增变量的数据同步。
□ 线程不安全、数据不同步的做法
class Program
{ static int sum = 0;
static void Main(string[] args)
{ Stopwatch watch = new Stopwatch();
watch.Start();
Parallel.For(0, Environment.ProcessorCount, i =>
{ for (int j = 0; j < 100000000; ++j)
{ AddOne();
}
});
watch.Stop();
Console.WriteLine("sum={0},用了{1}", sum, watch.Elapsed); Console.ReadKey();
}
static void AddOne()
{ sum++;
}
}
○ 变量sum是静态的，供所有线程共享
○ Parallel.For提供并行循环， Environment.ProcessorCount表示处理器的处理，如果有4个CPU，就做4组循环我们发现，结果不是我们期望的400000000，也就是说，在这种情况下的静态变量自增不是线程安全的，换句话说，无法保证共享数据的同步。
□ 通过lock语句块保持数据同步
class Program
{ static int sum = 0;
private static readonly object o = new object();
static void Main(string[] args)
{ Stopwatch watch = new Stopwatch();
watch.Start();
Parallel.For(0, Environment.ProcessorCount, i =>
{ for (int j = 0; j < 100000000; ++j)
{ AddOne();
}
});
watch.Stop();
Console.WriteLine("sum={0},用了{1}", sum, watch.Elapsed); Console.ReadKey();
}
static void AddOne()
{ lock (o)
{ sum++;
}
}
}
这一次，使用lock语句块得到了预期的结果。
□ 使用Interlocked保持数据同步
对于int或long类型变量的自增，并且保证类型安全，可以使用Interlocked类。提供的方法包括：
○ int Interlocked.Increment(ref int location)，自增1
○ long Interlocked.Increment(ref long location)，自增1○ int Interlocked.Decrement(ref int location)，自减1○ long Interlocked.Decrement(ref long location)，自减1○ int Interlocked.Add(ref int location, int value)，自增一个值○ long Interlocked.Add(ref long location, long value)，自增一个值
class Program
{ static int sum = 0;
static void Main(string[] args)
{ Stopwatch watch = new Stopwatch();
watch.Start();
Parallel.For(0, Environment.ProcessorCount, i =>
{ for (int j = 0; j < 100000000; ++j)
{ AddOne();
}
});
watch.Stop();
Console.WriteLine("sum={0},用了{1}", sum, watch.Elapsed); Console.ReadKey();
}
static void AddOne()
{ Interlocked.Increment(ref sum);
}
}使用Interlocked也能保证线程安全、数据同步，但耗时较长。
总结：○ lock语句块和Interlocked类型方法都能保证自增变量的线程安全、数据同步○ Interlocked类型方法只适用于int,long类型变量，有一定的局限性
线程系列包括：