ConcurrentHashMap 的原子操作（如 computeIfAbsent、compute、merge、replace、remove）可避免并发写入覆盖，因其内置线程安全机制确保“读-改-写”全过程原子性，无需外部同步。
ConcurrentHashMap 的原子操作能有效避免并发写入时的覆盖问题，关键在于不依赖外部同步，而是利用其内置的线程安全方法直接完成“读-改-写”全过程。
用 computeIfAbsent 做线程安全的懒初始化
当需要为某个 key 创建新值（如构建一个集合、初始化对象），且多个线程可能同时触发时，computeIfAbsent 保证只执行一次工厂逻辑，其他线程直接获取结果。
例如统计每个用户访问的 URL 列表：
ConcurrentHashMap<String, List<String>> userUrls = new ConcurrentHashMap<>();
// 多个线程同时调用，不会重复 new ArrayList()
userUrls.computeIfAbsent("user123", k -> new ArrayList<>()).add("/home");
注意：lambda 中不能有副作用，且返回值不能为 null。
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用 compute 或 merge 实现安全累加或合并
当需对已有值做更新（如计数、拼接字符串、合并集合），compute 和 merge 可以在单次调用中完成“读取旧值 → 计算新值 → 写入”三步，全程原子。
- compute：适合通用逻辑，接收 key 和旧值（可能为 null），返回新值（null 表示删除）
- merge：更简洁，适用于“有旧值则用 remappingFunction 合并，无旧值则直接 put”
计数示例：
ConcurrentHashMap<String, Integer> counts = new ConcurrentHashMap<>();
// 安全 +1，即使并发调用也不会丢失更新
counts.compute("request", (k, v) -> (v == null) ? 1 : v + 1);
// 或用 merge（更直观）
counts.merge("request", 1, Integer::sum);
避免先 get 再 put 的非原子陷阱
下面写法是错误的，存在竞态条件：
// ❌ 危险！中间可能被其他线程修改 Integer old = map.get(key); map.put(key, old == null ? 1 : old + 1); // 覆盖风险高
因为 get 和 put 是两个独立操作，期间其他线程可能已更新该 key，导致结果被覆盖。必须用 compute/merge/computeIfAbsent 等原子方法替代。
结合 CAS 思路理解 replace 和 remove 的条件更新
replace(key, oldValue, newValue) 和 remove(key, value) 提供基于期望值的更新，类似乐观锁：
- 仅当当前值等于 oldValue 时才替换，否则失败并返回 false
- 适合需要“检查状态再变更”的场景，比如状态机流转、库存扣减
示例（仅当订单状态为 “pending” 才更新为 “processed”）：
ConcurrentHashMap<String, String> orderStatus = new ConcurrentHashMap<>();
orderStatus.put("ORD-001", "pending");
// 成功返回 true，失败返回 false，不会意外覆盖
boolean success = orderStatus.replace("ORD-001", "pending", "processed");
