迭代器弱一致性是并发容器的明确设计行为：迭代器创建后基于某个快照状态，后续写操作对其不可见且不抛concurrentmodificationexception。
迭代器弱一致性是什么现象？
它不是 bug，而是并发容器（比如 ConcurrentHashMap、ConcurrentLinkedQueue、CopyOnWriteArrayList）的明确设计行为：**迭代器创建后，看到的数据状态是“某个快照”，后续写操作对它完全不可见，也不会抛 ConcurrentModificationException。**
常见错误现象：
- 主线程拿到
iterator()，另一线程立刻add()或remove()，但遍历时既没新增项，也没跳过已删项，还“漏掉”或“多出”元素 - 调用
size()返回 5，但遍历只输出 4 个 —— 不是数据丢了，是快照和实时状态不一致 - 在循环中边遍历边
remove()（比如用for-each），结果删错、删漏、甚至静默失败（CopyOnWriteArrayList的迭代器remove()直接抛UnsupportedOperationException）
为什么不同容器都选弱一致性？
为了不锁住整个结构，让读操作能高并发执行。强一致性（比如 Vector + synchronized）要保证遍历中任何修改都被立即感知，就得全程加锁 —— 读写互斥，吞吐暴跌。
各容器实现思路不同，但目标一致：
-
CopyOnWriteArrayList：迭代器基于构造时的数组副本，写操作另起新数组，旧迭代器永远看不到新数组内容 -
ConcurrentLinkedQueue：迭代器按节点指针链式推进，但不检查中间节点是否已被其他线程 unlink；所以可能遍历到“逻辑已删但物理未回收”的节点 -
ConcurrentHashMap：迭代器按桶（segment / node table）顺序扫描，但不阻塞写线程重哈希或扩容；可能跳过刚插入的桶，也可能重复扫到迁移中的桶
哪些场景会踩坑？怎么绕开？
弱一致性本身没问题，问题出在误把它当“实时视图”用。以下操作必须警惕：
- 需要“遍历 + 条件删除” → 别用
for-each或手动it.remove()，改用容器自身提供的原子方法：removeIf()（CopyOnWriteArrayList支持）、computeIfPresent()（ConcurrentHashMap） - 需要“遍历中判断 size 是否变化” → 别依赖
size()，它只是近似值；真要校验，应在外层加读锁（如ReentrantReadWriteLock.readLock()），但这已脱离弱一致性初衷 - 监听器列表、配置项缓存等读远多于写的场景 →
CopyOnWriteArrayList是合理选择；但若写频繁（比如每秒上百次 add/remove），复制数组开销会明显拖慢性能 - 需要严格 FIFO 且不能漏消息的队列 →
ConcurrentLinkedQueue迭代器不适合做“批量消费”，应改用poll()循环，靠返回null判断空
最容易被忽略的一点
弱一致性 ≠ 数据丢失。所有写操作都成功了，只是迭代器不承诺让你“看见”。如果你的业务逻辑隐含了“遍历即快照一致性断言”（比如“遍历完所有在线用户就发通知”，但漏掉了刚上线的几个），那问题不在容器，而在设计假设错了 —— 这种场景本就不该依赖迭代器，而应引入版本号、时间戳或事件驱动机制来协调状态。
