Node.waitStatus直接影响线程是否立即抢锁：非公平锁跳过队列检查直接CAS抢占，公平锁需通过hasQueuedPredecessors()验证waitStatus有效性后才决定入队或放弃。
Node.waitStatus 怎么影响线程是否立即抢锁
公平锁和非公平锁在 tryAcquire 中的关键分歧，就藏在 hasQueuedPredecessors() 这个判断里——它本质是检查 AQS 同步队列头节点的后继是否为当前线程，也就是「队列里有没有人排在我前面」。这个检查依赖于 CLH 队列中每个 Node 的 waitStatus 字段（如 0、SIGNAL、CANCELLED）是否被正确设置。
非公平锁跳过这步：只要 state == 0，就直接 compareAndSetState(0, 1) 尝试抢占，哪怕队列里已有 5 个 Node 处于 SIGNAL 状态等待唤醒；而公平锁必须先调用 hasQueuedPredecessors()，该方法会读取头节点的 next 字段并判断其 waitStatus 是否有效——若队列不为空，就放弃 CAS，乖乖入队。
这意味着：非公平锁的线程在锁释放瞬间有两次“免排队”机会（lock() 初始 CAS + tryAcquire 再次 CAS），而公平锁只有一次且受队列状态约束。
为什么非公平锁能减少 Node 入队频次
频繁入队意味着更多内存分配、CAS 更新 tail 指针、以及后续可能的线程挂起（LockSupport.park()）。这些操作都有开销，尤其在高竞争下会放大。
- 非公平锁下，一个刚释放锁的线程，很可能被下一个恰好执行
lock()的线程直接抢到，根本不会走到addWaiter()和acquireQueued() - 公平锁强制所有新请求线程都走完整入队流程：新建
Node→ CAS 设置为 tail → 设置前驱waitStatus = SIGNAL→ 才进入 park - 即使队列里只有 1 个等待者，公平锁也拒绝“插队”，导致本可复用的 CPU 时间片被浪费在上下文切换上
实测场景（100 线程争抢单许可锁）中，非公平锁平均入队率约 30%，公平锁接近 95%——差异直接反映在 Node 实例数量和 GC 压力上。
公平锁的队列唤醒路径更长
公平锁要求「头节点释放后，只唤醒 successor」，这依赖 Node 的 waitStatus 被准确维护。但唤醒不是原子动作：unparkSuccessor() 需要遍历 next 链表跳过 CANCELLED 节点，再 CAS 修改目标 Node 的 waitStatus 为 0，最后调用 LockSupport.unpark()。
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而非公平锁在 release() 后，如果发现 state 又被新线程通过初始 CAS 抢走，就完全绕过队列唤醒逻辑——连读 head.next 都省了。
关键点：
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Node的waitStatus不是单纯标记“等待中”，而是参与调度决策的状态机 - 公平性越强，对
Node链表结构和waitStatus一致性的依赖越重 - 一旦发生虚假唤醒或
CANCELLED节点堆积（比如超时 acquire 失败），公平锁的唤醒延迟会明显升高
实际选型时最容易忽略的细节
很多人以为「设成公平锁就能避免饥饿」，但现实是：如果业务本身存在长耗时临界区（比如锁内做 RPC 调用），哪怕用公平锁，后到的线程依然会在队列里等几十毫秒——此时吞吐量下降和响应毛刺并存，反而不如非公平锁配合合理超时控制来得稳定。
真正需要公平锁的场景极少，典型如：资源配额系统（必须严格按申请顺序扣减）、测试环境复现竞态、或监管合规要求「先到先服务」。其余绝大多数 Web/微服务场景，默认非公平锁 + tryLock(timeout) 是更务实的选择。
