先上实例代码，后面再来详细讲解。
代码语言：go复制/**
* 并发编程，数字递增的线程安全性问题
*/
package main
import (
"sync"
"time"
"fmt"
"sync/atomic"
)
var data1 int = 0
var data2 *int32
var wgInt sync.WaitGroup = sync.WaitGroup{}
func main() {
t := int32(0)
data2 = &t
max := 100000
wgInt.Add(max)
fmt.Printf("data1 add num=%dn", max)
time1 := time.Now().UnixNano()
for i := 0; i < max; i {
go addData1()
}
wgInt.Wait()
time2 := time.Now().UnixNano()
fmt.Printf("data1=%d, time=%d msn", data1, (time2-time1)/1000000)
wgInt.Add(max)
fmt.Printf("data2 add num=%dn", max)
time3 := time.Now().UnixNano()
for i := 0; i < max; i {
go addData2()
}
wgInt.Wait()
time4 := time.Now().UnixNano()
fmt.Printf("data2=%d, time=%d msn", *data2, (time4-time3)/1000000)
}
// 简单的 1处理，线程不安全
func addData1() {
data1
wgInt.Done()
}
// 原子性 1处理，线程安全
func addData2() {
atomic.AddInt32(data2, 1)
wgInt.Done()
}实例中定义了两个数字data1, data2，一个是普通的int类型，一个是int32指针，data1用简单的 运算符递增，data2用atomic.AddInt32()方法递增。
本地计算机是4核i5处理器，并发运行10w个协程，看到下面的运算结果，和大家预期的一样吗？
代码语言：shell复制data1 add num=100000
data1=98626, time=22 ms
data2 add num=100000
data2=100000, time=26 ms为什么这么简单的 递增是不安全的呢？
这时，我们就需要深入理解计算机原理了。
运算符实际上是三个操作，从内存读取data1，cpu更新data1=data1 1，写入data1到内存。
由于我们是多核并行运算的，那么从读取到写入整个过程中，就会出现不同的cpu内核读取到相同的数值，然后更新同样的数值写入到内存，这样就造成 数量比预期的少。
那么atomic.AddInt32()方法又是怎么保证数值递增的安全性呢？
这里就涉及到CAS（ Compare and Swap ）操作特定的一个复合指令cmpxchg，这个复合指令是现代CPU将上面的3条指令合成为一个指令，由CPU支持的一个复合指令，保证了操作的原子性。
并行运算时数据问题方面，CAS操作没有用互斥锁那么重，而使用的缓存锁的方式，在CPU高速缓存上对缓存行的一致性更新来保证数据更新的一致性。
这里只是一个最简单的，单机同进程中，数字递增的并发处理，放大到分布式系统中，这种情况还会更加复杂，比如：如何安全的减少库存。
