CopyOnWriteArrayList 的写时复制机制核心是读写分离、数组快照与原子引用更新：读操作直接访问 volatile 数组，无锁高效；写操作需加锁、复制数组、修改副本、volatile 原子替换引用，确保线程安全但带来 O(n) 时间开销和内存压力。
CopyOnWriteArrayList 的写时复制底层机制，核心是“读写分离 + 数组快照 + 原子引用更新”。它不靠锁保护读，也不在原数组上改数据，而是用空间换线程安全。
读操作：直接访问 volatile 数组，完全无锁
每次 get、contains、size 等读方法，都直接从当前 volatile Object[] array 中取值。因为 array 是 volatile 修饰的，写操作完成后，所有线程能立即看到新数组的引用，但读过程本身不加锁、不阻塞、不复制。
- 迭代器（iterator）也是读的一种——它在创建时就调用 getArray() 拿到当前数组副本，后续遍历全程基于这个快照，所以不会抛 ConcurrentModificationException
- 这意味着：迭代过程中其他线程 add/remove 了元素，迭代器也看不到，它看到的是“那一刻”的静态视图
写操作：加锁 → 复制 → 修改 → 替换引用
所有写方法（add、remove、set、addAll 等）都走同一套流程：
- 先获取 ReentrantLock lock，确保同一时刻只有一个写线程执行
- 调用 getArray() 获取当前底层数组（旧快照）
- 用 Arrays.copyOf() 创建一个新数组（长度按需调整），把旧数据拷过去
- 在新数组上完成修改（如末尾追加、指定索引赋值、过滤删除等）
- 调用 setArray(newArray) 原子性更新 volatile 引用，让后续读操作自然切换到新数组
为什么需要 volatile + 锁配合？
volatile 保证数组引用的可见性，但不保证复合操作的原子性。比如“读旧数组 → 复制 → 写新数组 → 更新引用”这整段必须串行执行，否则多个写线程可能基于同一个旧数组各自复制，最后只保留其中一个结果，造成数据丢失。所以锁负责排他性，volatile 负责新数组对所有读线程的及时可见。
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内存与一致性代价很明确
每次写都要复制整个数组，意味着：
- 写操作时间复杂度是 O(n)，且随元素数量线性增长
- 短时间内高频写会触发大量对象创建，加重 GC 压力
- 读到的数据不是实时的——写入后，正在迭代的线程仍看到旧快照；刚写完立刻 get 可以看到，但迭代器或稍早获取的快照看不到
