CAS（Compare-and-Swap）是一种多线程并发编程中常用的原子操作，用于实现多线程间的同步和互斥访问。 它操作通常包含三个参数：一个内存地址（通常是一个共享变量的地址）、期望的旧值和新值。
CAS 操作会比较内存地址处的值与期望的旧值是否相等，如果相等，则将新值写入该内存地址； 如果不相等，则不进行任何操作。这个比较和交换的操作是一个原子操作，不会被其他线程中断。
CAS 通常是通过硬件层面的CPU指令实现的，其原子性是由硬件保证的。具体的实现方式根据环境会有所不同。
CAS 操作通常会有一个返回值，用于表示操作是否成功。返回结果可能是true或false，也可能是内存地址处的旧值。
相比于传统的锁机制，CAS 有一些优势：
- 原子性：CAS 操作是原子的，不需要额外的锁来保证多线程环境下的数据一致性，避免了锁带来的性能开销和竞争条件。
- 无阻塞：CAS 操作是无阻塞的，不会因为资源被锁定而导致线程的阻塞和上下文切换，提高了系统的并发性和可伸缩性。
- 适用性：CAS 操作可以应用于广泛的数据结构和算法，如自旋锁、计数器、队列等，使得它在实际应用中具有较大的灵活性和适用性。
在 C# 中，我们可以使用 Interlocked 类来实现 CAS 操作。
Interlocked 类提供了一组 CompareExchange 的重载方法，用于实现不同类型的数据的 CAS 操作。
通过判断方法返回值与 comparand 是否相等，我们就可以知道 CompareExchange 方法是否执行成功。
在复杂的无锁算法中，因为每一步操作都是独立的，连续的操作并非原子，所以我们不光要借助 CAS，每一步操作前都应判断是否有其他线程已经修改了数据。
下面是一个简单的计数器类，它使用 CAS 实现了一个线程安全的自增操作。
下面是一个简单的队列类，它使用 CAS 实现了一个线程安全的入队和出队操作。相较于上面的计数器，这里的操作更加复杂，我们每一步都需要考虑是否有其他线程已经修改了数据。
这样的算法有点像薛定谔的猫，你不知道它是死是活，只有当你试图去观察它的时候，它才可能会变成死或者活。
我们可以通过以下代码来进行测试
输出结果：
上述的 retry count 为 797，说明在 次的 Dequeue 操作中，有 10586 次的 Dequeue 操作需要重试，那是因为在 Dequeue 操作中，可能暂时没有数据可供 Dequeue，需要等待其他线程执行 Enqueue 操作。
当然这个 retry count 是不稳定的，因为在多线程环境下，每次执行的结果都可能不一样。
CAS 操作是一种乐观锁，它假设没有其他线程修改过数据，如果没有修改过，那么就直接修改数据，如果修改过，那么就重新获取数据，再次尝试修改。
在借助 CAS 实现较为复杂的数据结构时，我们不光要依靠 CAS 操作，还需要注意每次操作的数据是否被其他线程修改过，考虑各个可能的分支，以及在不同的分支中，如何处理数据。
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