让我们先来观察下 ArrayList 类在使用上所产生的异常错误
按上述代码运行下去，在遍历到第二个 "bb" 时便会产生错误，抛出 ConcurrentModificationException 异常，这个异常是指 “不可同时修改异常” 。
按理我们只是单线程执行，为什么会抛出这个异常呢？
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首先，我们先看一下 ArrayList 所重写的 add() 方法：
再者，我们查看一下 add() 调用的 ensureCapacityInternal() 方法 以及 其中调用的 ensureExplicitCapacity() 方法：
进而，我们发现到，当 ArrayList 执行 add() 操作时，会使得当前对象的 modCount 自增 1 ，表示修改次数加 1 ，在 remove() 方法里也有同样的操作。 -
其次，这种 foreach 语法遍历集合元素的时候，其本质是通迭代器来实现的（在 ArrayList 类里封装着一个叫 Itr 的内部类，其实现了 Iterator 接口。也封装着一个叫 ListItr 的内部类，其继承于 Itr ，实现于 ListIterator 接口）
而在当前集合的迭代器对象被创建的时候，会含有一个叫 expectedModCount 的 int 类型变量，初始化的值为当前对象的 modcount 的值。
我们知道，在迭代器对本集合元素遍历的时候，一般都是先通过 hasnext() 来判断是否含有下一个元素，之后通过 next() 来获取下一个元素的引用。而在上面源码能看到 next() 方法中，在一开始就调用了一个名为 checkForComodification() 的方法，该方法源码如下：
重点的地方来了：它会抛出一个 ConcurrentModificationException 异常，这个异常是由于当前 ArrayList 对象的 modCount 值 与 当前迭代器对象的 expectedModCount 值不相同所导致的。
回到最开始的代码，我们可以发现，在使用 foreach 语法遍历集合元素时，expectedModCount 值就已经被创建了。当第一个 add() 执行后，modCount 值加 1，在遍历到第二个集合元素时，触发了 next() 方法，抛出了 ConcurrentModificationException 异常。控制台中可以发现，只输出了一次 list 元素。
这种虽然不是在多线程下，却在遍历（读）的同时写数据，看上去在 ArrayList 类中是不被允许的。
解决方案一：不使用 ArrayList 类的 remove() 方法 或 add() 方法，而改为使用 Itr 内部类中的 remove() 方法（实现于 Iterator 接口）或 ListItr 内部类中的 add() 方法（继承了 Itr 内部类，实现于 ListIterator 接口）
如果只是为了解决上述问题，而非适用于多线程情况的话，可以采用该方法去避免产生 ConcurrentModificationException 异常。
可以解决的原因是：Itr 内部类所重写的 remove() 或 ListItr 内部类所重写的 add() 方法中，在修改 modCount 值之后，会再使得 expectedModCount 的值与 modCount 的值相等。
Itr 内部类中的 remove() 方法：
以及 ListItr 内部类中的 add() 方法：
成功解决：
解决方案二：使用 CopyOnWriteArrayList 类来代替 ArrayList 类
CopyOnWriteArrayList 类：
1、它是线程安全的，因为在其对象创建时，会生成 ReentrantLock ，且其方法内部伴有加锁、解锁过程。
2、在写操作方法的内部（add() 方法 以及 remove() 方法），会有 CopyOnWrite 操作，即 COW 技术。在写操作集合之前，先复制一份集合内容，在新的集合上去执行写操作，而此时即便有读操作接入，也可以直接读取原集合的数据。当写操作执行完成后，会更改原集合的引用，指向于这个已经被当次写操作完成后的新集合，从而达到 “读写分离” 的效果。
正如上面所说，ArrayList 类为了使得读写操作不冲突，而加入了 modCount 以及 expectedModCount 。而 CopyOnWriteArrayList 类由于其两大特性，保证了 读写（特性2）以及 写写（特性1）的安全性。直接使用 CopyOnWriteArrayList 类 ，那么一开始所提到的异常问题就不攻自破了。
总结
CopyOnWriteArrayList 类是线程安全的，由于源码造成的特性，导致其能很好地解决多线程下的并发问题。但是由于在写操作时可能会频繁地复制集合，从而导致时间复杂度上升。但由于读写是分离的状态（因为操作的是两个不同引用的集合），从而造成“读写分离”却不用上锁，也缩短了时间的开销。
从而得知，它适用于高并发，且适用于多读少写的场景，比如缓存。