在我们构建现代高并发应用时，线程安全始终是核心挑战之一。作为一名开发者，你一定非常熟悉 INLINECODE3929bfee，它凭借高效的随机访问和灵活的扩容机制，成为了我们日常开发中最常用的数据结构。然而，在多线程环境下直接使用它，往往会引发难以察觉的数据竞争或 INLINECODE61e98ece。
在2026年的今天，随着云原生架构和微服务的普及，并发级别比以往任何时候都要高。在这篇文章中，我们将深入探讨为什么 ArrayList 是线程不安全的，并分享几种经过实战检验的方法来构建线程安全的列表。我们不仅会回顾经典方案，还会结合最新的技术趋势，探讨如何利用现代工具链和 AI 辅助开发来优化这些方案。
为什么 ArrayList 是线程不安全的？
在动手解决问题之前，让我们先看看问题出在哪里。INLINECODE5a74d2d2 的非线程安全性主要体现在其内部状态的不可变性缺失上。当我们执行 INLINECODEc1c0ab14 操作时，内部大致分为两步：首先是确保 INLINECODEe2669025 足够（可能触发扩容），然后在 INLINECODE7ee6ec3b 位置写入元素，最后增加 size 的值。
如果在没有同步机制的情况下，线程 A 刚刚增加了 INLINECODE5e3d4393 还没来得及写入数据，线程 B 就读取了旧的 INLINECODEacf2ec07 并尝试写入，就会导致数据覆盖（一个元素覆盖了另一个元素）或 INLINECODE040f2f9c 值的出现。此外，当我们遍历列表时，如果另一个线程正在修改它，INLINECODE959fd67d 的迭代器会迅速抛出 ConcurrentModificationException。
方法一：使用 Collections.synchronizedList
这是 Java 提供的最经典也最通用的方法。INLINECODE9ea951b2 工具类提供了一个静态方法 INLINECODE59d0d422，它可以将普通的 List 包装成线程安全的版本。
#### 基本原理与代码示例
这个方法的工作原理很简单：它返回了一个由指定列表支持的同步（线程安全）列表。为了保证线程安全，包装后的列表会自动锁定（使用 synchronized 关键字）所有对底层数据结构的访问。
import java.util.*;
import java.util.concurrent.*;
class SynchronizedListDemo {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建基础列表
List unsafeList = new ArrayList();
// 2. 包装成线程安全列表
List safeList = Collections.synchronizedList(unsafeList);
// 3. 使用现代虚拟线程模拟高并发（Java 21+ 特性）
try (ExecutorService executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) {
// 4. 提交 1000 个并发任务
for (int i = 0; i {
safeList.add(taskId);
});
}
}
// 5. 验证结果
// 在 synchronizedList 保护下，结果必定是 1000
System.out.println("最终列表大小: " + safeList.size());
}
}
关键点解释：
在这个例子中，我们使用了 Java 21 引入的虚拟线程来模拟极高并发的场景。safeList.add() 是线程安全的，意味着即使成千上万个虚拟线程同时写入，数据也不会丢失。
#### 遍历陷阱：别忘了手动加锁
这是我们见过最多的错误源头。虽然单个操作是线程安全的，但当你遍历这个列表时，仍然需要手动同步。
List syncList = Collections.synchronizedList(new ArrayList());
// ... 填充数据 ...
// 错误的做法：虽然代码能跑，但在高并发下风险极大
// for (String item : syncList) { ... }
// 正确的做法：必须在遍历时锁定列表对象
synchronized (syncList) {
Iterator it = syncList.iterator();
while (it.hasNext()) {
System.out.println(it.next());
// 只有在持有 syncList 锁的情况下，其他线程才能被阻止修改列表
}
}
为什么？ 遍历是一个复合操作。如果不加锁，当迭代器正在工作时，另一个线程插入了一个元素，虽然 INLINECODE464d0707 不会立即崩溃，但迭代器可能会读取到不一致的状态，或者在检查 INLINECODE0dad42c6 时抛出异常。显式加锁是防止 ConcurrentModificationException 的唯一保障。
方法二：使用 CopyOnWriteArrayList
如果你正在构建一个“读多写少”的系统，例如配置中心、事件监听器管理或黑白名单服务，CopyOnWriteArrayList 是 2026 年依然极具竞争力的选择。
#### 写时复制（COW）机制
它的核心思想是“空间换时间”。每当我们要修改列表时，它并不直接在原数组上操作，而是先将底层数组复制一份副本，在副本上修改，最后将引用指向新数组。对于读取操作，完全不需要锁，因为读操作只读当前引用，而写操作生成新引用，互不干扰。
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
import java.util.concurrent.Executors;
class CopyOnWriteDemo {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 创建 CopyOnWriteArrayList
CopyOnWriteArrayList cowList = new CopyOnWriteArrayList();
cowList.add("初始数据");
// 模拟后台写线程
Thread writer = new Thread(() -> {
try { Thread.sleep(500); } catch (InterruptedException e) {}
cowList.add("新元素 - " + System.currentTimeMillis());
System.out.println("-> 写入线程完成修改");
});
writer.start();
// 主线程模拟慢速遍历（例如复杂的数据处理）
System.out.println("主线程开始遍历...");
for (String item : cowList) {
System.out.println("读取: " + item);
Thread.sleep(1000); // 故意放慢读取速度
}
System.out.println("主线程遍历结束。");
}
}
结果分析：
你会发现，即使写入线程修改了列表，主线程的遍历依然使用的是遍历开始时的数组快照，绝对不会抛出 ConcurrentModificationException。这种弱一致性是很多高并发场景下可以接受的。
#### 生产环境中的性能权衡
在我们最近的一个微服务项目中，我们曾面临一个选择：使用 INLINECODEdf7dd799 还是 INLINECODE7cb59a1a 来存储路由规则。
- 决定因素：路由规则每秒可能被读取 10,000 次，但修改仅在部署时发生（每小时一次）。
- 结果：
CopyOnWriteArrayList完美胜出。因为读操作无锁，吞吐量极高。
但是，我们要警告你：如果你的列表非常大（例如几十万个元素）且写入频繁，CopyOnWriteArrayList 的复制开销会导致巨大的 CPU 峰值和 GC 压力。在这种情况下，必须放弃它。
2026 开发实践：AI 辅助与调试技巧
作为经验丰富的开发者，我们必须承认，并发 Bug 是最难复现的。在 2026 年，我们可以利用 Vibe Coding（氛围编程） 和 AI 辅助工具 来提升我们的代码质量。
#### 利用 Cursor/Windsurf 进行并发审查
当你使用 Cursor 或 Windsurf 等 AI IDE 时，不要只让它们帮你写代码。试着这样与 AI 结对编程：
- Prompt 示例：
> “我们正在使用 INLINECODEe1862ae1，请帮我检查这段代码中的遍历逻辑是否存在竞态条件风险。如果有，请指出为什么需要加 INLINECODEe8652805 块。”
- LLM 驱动的调试：如果你遇到了偶发的
ConcurrentModificationException，可以将堆栈信息和相关代码片段丢给 AI。现在的 LLM（如 GPT-4 或 Claude 3.5）非常擅长识别隐藏在复合操作中的并发漏洞。
#### 最佳实践清单
在我们的团队中，遵循以下原则可以避免 99% 的低级错误：
- 默认隔离：尽量使用局部变量内的
ArrayList，避免跨线程共享。 - 明确场景：
* 高频读写、数据量适中 -> Collections.synchronizedList + 显式遍历锁。
* 极低频写、极高频读 -> CopyOnWriteArrayList。
* 队列场景 -> 考虑 ConcurrentLinkedQueue 而非 List。
- 显式加锁：如果你需要执行“检查再操作”（例如 INLINECODEa563aff8），无论使用哪种 List，都请使用 INLINECODEbe8efc8f 或显式的
synchronized块包裹整个逻辑。
总结
在这篇文章中，我们深入探讨了 INLINECODE1407877b 的线程安全问题。我们学习了如何使用 INLINECODE8650cb27 进行通用的同步保护，探讨了 CopyOnWriteArrayList 在特定场景下的优势，并分享了 2026 年视角下的 AI 辅助开发经验。
没有一种“万能”的解决方案。作为技术专家，我们的价值在于理解底层原理——无论是互斥锁的阻塞性，还是写时复制的空间开销——并据此做出最适合当前业务架构的选择。希望这些分享能帮助你更自信地构建健壮的 Java 应用。
下一步，建议你研究一下 StampedLock 或者 Java 21 中的结构化并发，它们是构建高性能系统的下一把钥匙。