- ConcurrentHashMap：高并发场景下的键值对存储，可保持良好的并发性。
- CopyOnWriteArrayList：读多写少的场景，通过复制的方式保证线程安全性。
- ConcurrentLinkedQueue：基于链表实现的并发队列，适合生产者-消费者模式。
- ConcurrentSkipListMap：有序的并发映射，基于跳表实现，提供高效的查询。
2. 使用容器大小适当化
- 初始化集合时指定容量，避免频繁扩容导致性能下降。
- 为可变集合设置最大容量，防止内存过载。
- 对于固定大小的集合，使用 Collections.unmodifiableList() 等不可变容器。
3. 避免不必要的加锁
- synchronized 关键字只在必要时使用，避免过度加锁。
- 考虑使用读写锁（ReadWriteLock），允许多个并发读操作，同时仅允许一个写操作。
- 使用 ReentrantLock 或 StampedLock 代替 synchronized，提供更精细的控制。
4. 优化同步粒度
- 将大范围的同步块分解为更小的 synchronized 块。
- 使用局部变量减少锁争用，避免多个线程访问同一共享变量。
- 考虑使用无锁并发技术，如 CAS（比较并交换）。
5. 使用并行流和 Fork/Join 框架
- 并行流 API 可并行化集合操作，如映射、过滤、归约。
- Fork/Join 框架提供并行分治处理，将任务分解为子任务并并行执行。
6. 监控集合性能
- 使用 Java Management Extensions (JMX) 或其他监控工具监控并发集合的性能指标。
- 分析锁争用、扩容、垃圾回收等情况，并进行适当优化。
7. 合理使用 BlockingQueue
- BlockingQueue：用于线程之间的协作，遵循生产者-消费者模式。
- 选择合适的 BlockingQueue 类型，如 ArrayBlockingQueue 或 LinkedBlockingQueue。
- 避免阻塞太长时间，在消费者/生产者线程阻塞时考虑使用超时机制。
8. 使用原子变量
- AtomicInteger：线程安全的整型变量，可用于计数器或状态标志。
- AtomicReference：线程安全的引用类型变量，可用于存储对象引用。
- 使用原子变量避免同步，提高并发性能。
9. 考虑使用 off-heap 内存
- Java 堆内存受限于 JVM 内存，导致高并发的集合可能面临内存瓶颈。
- 考虑使用 off-heap 内存（如 DirectByteBuffer），将集合数据存储在堆内存之外。
10. 应用测试和调优
- 编写单元测试和性能测试来验证集合的正确性和性能。
- 使用不同负载和并发级别进行压力测试，并分析性能瓶颈。
- 根据测试结果和监控数据进行调整和优化。
