LinkedBlockingQueue 的 iterator 是 fail-fast 的，不线程安全，并发删改时会抛 ConcurrentModificationException；它不参与 putLock/takeLock 同步，仅通过 modCount 校验结构性修改，设计上不保证遍历过程的并发安全。
LinkedBlockingQueue 的 iterator 不是线程安全的，**在并发删改场景下直接使用会抛出 ConcurrentModificationException**。
迭代器本身不保证并发安全
LinkedBlockingQueue 实现了 Iterable 接口，支持 for-each 遍历，但它的迭代器属于典型的 fail-fast（快速失败）机制：
- 内部维护一个 modCount 计数器，记录队列结构修改次数；
- 迭代器创建时会记录初始 modCount 值（expectedModCount）；
- 每次调用 next() 时都会校验 modCount 是否被其他线程修改过；
- 一旦发现不一致，立即抛出 ConcurrentModificationException。
注意：这个检查只针对“结构性修改”——比如 put/take/remove/clear 等改变队列节点数量的操作。单纯读取（如 peek、size）不会触发异常，但也不能规避竞态风险。
不能靠 iterator.remove() 解决并发问题
虽然 LinkedBlockingQueue 的迭代器也提供了 remove() 方法，但它仅适用于单线程遍历中“安全删除当前元素”，不适用于多线程环境下的协作修改：
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- iterator.remove() 只能由持有该迭代器的线程调用，且必须紧跟在 next() 之后；
- 若另一线程同时执行 put 或 take，仍会触发 modCount 不匹配，导致异常；
- 它不加锁，也不参与 LinkedBlockingQueue 内部的 takeLock/putLock 同步体系。
真正需要并发遍历时的替代方案
如果业务逻辑确实要求“边遍历边由多个线程协同修改”，不应依赖 iterator，而应选择更合适的手段：
- 分批消费 + 显式同步：用 take()/poll() 拿出一批元素处理，避免长时间持有一个迭代器；
- 转为不可变快照：调用 toArray() 获取当前时刻的 Object[] 数组副本，在副本上遍历和筛选（无并发风险，但不反映实时状态）；
- 换用 CopyOnWrite 数据结构：如需高频读+低频写+安全遍历，考虑 CopyOnWriteArrayList，但它不是阻塞队列，无法替代 LinkedBlockingQueue 的生产者-消费者语义；
- 避免遍历，改用事件驱动：多数真实场景中，并不需要“扫描全队列”，而是通过 take() 阻塞获取新任务，这才是 LinkedBlockingQueue 的设计本意。
为什么它不像队列操作那样自带锁
LinkedBlockingQueue 对 put/take 类操作使用两把独立锁（putLock 和 takeLock），实现读写分离，提升吞吐量。但 iterator 是只读视图，Java 设计上未将其纳入锁保护范围：
- 迭代器不修改队列结构，所以不参与 putLock/takeLock 的协作；
- 若强制给 iterator 加锁，会严重拖慢遍历性能，违背高并发队列的设计目标；
- fail-fast 的定位是“及时发现问题”，而非“防止问题发生”。
换句话说：它不提供并发安全的遍历能力，这是明确的设计取舍，不是缺陷。
