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。
无论从何种情形出发，在目前校长负责制的制度安排下，中小学校长作为学校的领导者、管理者和教育者，其管理水平对于学校发展的重要性都是不言而喻的。从这个角度看，建立科学的校长绩效评价体系以及拥有相对应的评估手段和工具，有利于教育行政机关针对校长的管理实践全过程及其结果进行测定与衡量，做出价值判断和评估，从而有利于强化学校教学管理，提升教学质量，并衍生带来校长转变管理观念，提升自身综合管理素质。
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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。
