bitset 在并发场景下不安全，需用分段 bitset + longadder 实现无锁去重；分段大小宜选 65536，通过 segment = value >>> 16 定位段，再对低位操作；排序输出时按段调用 nextsetbit(0) 即可天然有序。
BitSet 在并发场景下不能直接用
Java 的 BitSet 本身不是线程安全的。多线程同时调用 set()、get() 或 cardinality() 会触发数据错乱，比如位被漏设、计数不准，甚至抛出 ArrayIndexOutOfBoundsException（内部数组扩容时竞态导致引用未及时更新）。
常见错误现象：BitSet 显示已设置某位，但另一线程读不到；或 stream().mapToObj() 遍历时跳过某些值；高并发下 size() 返回负数（内部 wordsInUse 字段撕裂）。
- 别给
BitSet加synchronized块封装——锁粒度太粗，吞吐暴跌，且无法解决迭代与修改的复合操作问题 - 别用
Collections.synchronizedSet(new HashSet())模拟位图——内存和时间开销完全失去BitSet的优势 - 如果只是去重+排序，且数据范围固定（如 0–1000000），优先考虑无锁替代方案
用 LongAdder + 分段 BitSet 实现无锁去重
核心思路是把大范围拆成多个小 BitSet（例如每段 65536 位），每个段配一个 LongAdder 记录该段已置位数量。线程根据数值哈希到对应段，只对该段加锁（或用 CAS 更新其 words 数组）。
实操建议：
- 分段大小选 2^16（65536）较均衡：太小则锁竞争多，太大则单段内 CAS 失败率高
- 用
AtomicReferenceArray<bitset></bitset>存储各段，避免初始化竞争；首次访问某段时用compareAndSet(null, new BitSet()) - 写入时先算段索引：
int segment = (int) (value >>> 16)，再对segments[segment]调用set(value & 0xFFFF) - 排序输出时按段遍历，每段内用
nextSetBit(0)迭代，拼接结果——天然有序，无需额外排序
ConcurrentHashMap 不如 AtomicLongArray
有人想用 ConcurrentHashMap 存 key 做去重，但这是典型误用：key 是整数且范围可控时，ConcurrentHashMap 的哈希、节点创建、链表转红黑树等开销远超位操作；更关键的是它不提供顺序遍历能力，后续还得收集 key 再排序。
对比方案：
-
AtomicLongArray（每个 long 当 64 位）更适合：支持 CAS 更新单个 long，配合位运算（getAndBitwiseOr(idx, 1L ）实现无锁 set；但需自己处理跨 long 的边界和统计 -
java.util.concurrent.atomic.Striped<bitset></bitset>（来自 Guava）可简化分段逻辑，但注意其默认条带数是 4，小数据量下反而增加哈希开销 - 若 JDK ≥ 21，可试
VirtualThread+ 单个BitSet加synchronized——仅当 QPS
去重后排序的本质是遍历顺序，不是算法
BitSet 本身不“排序”，它的 nextSetBit(start) 是从左到右扫描，返回最小满足条件的索引。所以只要原始数据映射到 bit 位置的方式是单调的（如 value 直接作 index），遍历结果自然升序。
容易踩的坑：
- 负数不能直接塞进
BitSet——必须偏移：如数据范围 [-1000, 9000]，统一加 1000 变成 [0, 10000]，否则set(-1)抛IndexOutOfBoundsException - 稀疏数据（如只用了 0–100 和 999999）用
BitSet浪费内存；此时改用ConcurrentSkipListSet更省，且自带排序 - 如果业务允许误差，
BloomFilter（如guava BloomFilter<integer></integer>）能以极低内存完成去重判断，但无法枚举全部去重结果
真正麻烦的从来不是“怎么排”，而是“怎么在不锁死的情况下让每位都准确落到该落的位置”。位图的并发本质是空间换原子性，不是加锁就能绕过去的。
