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 | x.compare_exchange_weak(expected_ref, desired) | 相比compare_exchange_strong可能有[spurious wakeup](http://en.wikipedia.org/wiki/Spurious_wakeup)。 |
 | x.fetch_add(n), x.fetch_sub(n), x.fetch_xxx(n) | x += n, x-= n（或更多指令），返回修改之前的值。           |
 
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 你已经可以用这些指令做原子计数，比如多个线程同时累加一个原子变量，以统计这些线程对一些资源的操作次数。但是，这可能会有两个问题：
 
 - 这个操作没有你想象地快。
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 仅靠原子累加实现不了对资源的访问控制，即使简单如[spinlock](https://en.wikipedia.org/wiki/Spinlock)或[引用计数](https://en.wikipedia.org/wiki/Reference_counting)，看上去正确的代码也可能会crash。这里的关键在于**重排指令**导致了读写一致性的变化。只要没有依赖，代码中在后面的指令（包括访存）就可能跑到前面去，[编译器](http://preshing.com/20120625/memory-ordering-at-compile-time/)和[CPU](https://en.wikipedia.org/wiki/Out-of-order_execution)都会这么做。这么做的动机非常自然，CPU要尽量塞满每个cycle，在单位时间内运行尽量多的指令。一个核心访问自己独有的cache是很快的，所以它能很好地管理好一致性问题。当软件依次写入a,b,c后，它能以a,b,c的顺序依次读到，哪怕在CPU层面是完全并发运行的。当代码只运行于单线程中时，重排对软件是透明的。但在多核环境中，这就不成立了。如上节中提到的，访存在等待cacheline同步时要花费数百纳秒，最高效地自然是同时同步多个cacheline，而不是一个个做。一个线程在代码中对多个变量的依次修改，可能会以不同的次序同步到另一个线程所在的核心上，CPU也许永远无法保证这个顺序如同TCP那样，有序修改有序读取，因为不同线程对数据的需求顺序是不同的，按需访问是合理的（从而导致同步cacheline的序和写序不同）。如果其中第一个变量扮演了开关的作用，控制对后续变量对应资源的访问。那么当这些变量被一起同步到其他核心时，更新顺序可能变了，第一个变量未必是第一个更新的，其他线程可能还认为它代表着其他变量有效，而去访问了已经被删除的资源，从而导致未定义的行为。比如下面的代码片段：
 
-| 线程1                                      | 线程2                                 |
-| ---------------------------------------- | ----------------------------------- |
-| `// ready was initialized to false``p.init();``ready = ``true``;` | `if` `(ready) {``    ``p.bar();``}` |
-
+```c++
+// Thread 1
+// ready was initialized to false
+p.init();
+ready = true;
+```
+
+```c++
+// Thread2
+if (ready) {
+    p.bar();
+}
+```
 从人的角度，这是对的，因为线程2在ready为true时才会访问p，按线程1的逻辑，此时p应该初始化好了。但对多核机器而言，这段代码难以正常运行：
 
 - 线程1中的ready = true可能会被编译器或cpu重排到p.init()之前，从而使线程2看到ready为true时，p仍然未初始化。
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 有了memory order，上面的例子可以这么更正：
 
-| 线程1                                      | 线程2                                      |
-| ---------------------------------------- | ---------------------------------------- |
-| `// ready was initialized to false``p.init();``ready.store(``true``, std::memory_order_release);` | `if` `(ready.load(std::memory_order_acquire)) {``    ``p.bar();``}` |
+```c++
+// Thread1
+// ready was initialized to false
+p.init();
+ready.store(true, std::memory_order_release);
+```
+
+```c++
+// Thread2
+if (ready.load(std::memory_order_acquire)) {
+    p.bar();
+}
+```
 
 线程2中的acquire和线程1的release配对，确保线程2在看到ready==true时能看到线程1 release之前所有的访存操作。