ConcurrentHashMap 比 Hashtable 更快，因其分段锁（JDK7）或 CAS+synchronized 单节点锁（JDK8+），而 Hashtable 全表同步；CopyOnWriteArrayList 适合读多写少、允许最终一致性的场景；BlockingQueue 中 ArrayBlockingQueue 有界稳定，LinkedBlockingQueue 无界易OOM；ThreadLocal 需及时 remove 避免内存泄漏。
ConcurrentHashMap 为什么比 Hashtable 更快
因为 ConcurrentHashMap 不锁整个表，而是把桶数组分段加锁（JDK 7）或用 volatile + CAS + synchronized 控制单个 Node（JDK 8+），而 Hashtable 所有方法都用 synchronized 锁住整个实例。
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- 高并发读多写少场景，优先选
ConcurrentHashMap；Hashtable已基本淘汰，除非维护老代码 - JDK 8+ 中，
ConcurrentHashMap的computeIfAbsent是线程安全的，但注意其参数函数不能有副作用，否则可能被重复执行 - 不要用
ConcurrentHashMap.keySet().iterator()做遍历时修改操作——它不抛ConcurrentModificationException，但行为不可靠，应改用forEach或entrySet().parallelStream()
CopyOnWriteArrayList 适合什么场景
CopyOnWriteArrayList 在写操作（add/remove/set）时复制整个底层数组，读操作完全无锁。这意味着读性能极高、迭代绝对安全，但写操作代价大、内存占用翻倍、且读到的可能是“旧快照”。
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- 适用于读远多于写、且允许读取延迟（最终一致性）的场景，比如监听器列表、配置白名单缓存
- 避免在循环中频繁调用
add：每次add都触发一次数组复制，O(n) 时间 + O(n) 内存分配 - 它的
size()和get(int)是弱一致性——调用瞬间返回当前快照长度/元素，但无法反映其他线程刚提交的写入
BlockingQueue 的选择：ArrayBlockingQueue vs LinkedBlockingQueue
两者都是线程安全的阻塞队列，但底层结构和性能特征差异明显。
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-
ArrayBlockingQueue是有界、基于数组、单锁（ReentrantLock）控制入队出队，吞吐量稳定，内存占用可控；适合对资源上限敏感的场景（如限流缓冲区） -
LinkedBlockingQueue默认无界（容易 OOM），基于链表，入队出队分别用两个独立锁（takeLock/putLock），读写可并行，吞吐更高；若指定容量，才真正具备背压能力 - 别直接用无参构造的
LinkedBlockingQueue处理外部不可控数据流——生产者过快会撑爆堆内存
ThreadLocalMap 的内存泄漏风险怎么规避
ThreadLocal 的底层是每个线程持有一个 ThreadLocalMap，其中 key 是弱引用的 ThreadLocal 实例，value 是强引用。如果线程长期运行（如线程池中的线程），而 ThreadLocal 又没被显式 remove()，就会导致 value 无法回收，形成内存泄漏。
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- 在线程复用场景（如 Web 容器、线程池）中，必须在业务逻辑结束前调用
threadLocal.remove()，尤其在finally块里 - 不要把大对象（如
StringBuilder、缓存 Map）长期绑定在ThreadLocal中，即使及时remove，也可能在 GC 前已造成压力 - 可以考虑用
InheritableThreadLocal的子类重写childValue，但要注意父子线程间的数据拷贝开销
并发容器不是银弹——ConcurrentHashMap 不能替代手动同步复杂复合操作，CopyOnWriteArrayList 不适合高频写，BlockingQueue 的边界策略直接影响系统稳定性，而 ThreadLocal 的生命周期必须和线程生命周期对齐。这些细节一旦忽略，问题往往在线上压测或流量高峰时才暴露。
