不能靠atomics.load单独实现高效轮询，必须搭配atomics.wait/waitasync与notify，并用compareexchange保障状态跃迁安全，且需满足coop/coep头、https环境、transfer list传递及统一视图等硬性前提。
不能靠 Atomics.load 单独实现“高效轮询”——它只是安全读取，不解决等待、唤醒或竞态问题。真正高效的状态同步，必须搭配 Atomics.wait（Worker 内）或 Atomics.waitAsync（Worker 内异步等待），并严格规避轮询逻辑。
为什么纯 load 轮询既低效又危险
轮询（比如 while (Atomics.load(view, 0) !== STATE_DONE) {}）会持续占用 CPU，阻塞线程，且无法响应状态变化的精确时机。更关键的是：即使读到目标状态，也无法确认该状态是否已被其他线程覆盖或跳过——因为 load 本身不提供内存可见性保障以外的同步语义。
- 主线程改了状态，Worker 可能因缓存未刷新而读到旧值（
Atomics.load能保证可见性，但轮询节奏决定延迟） - 多个 Worker 同时轮询同一位置，无协作机制，易造成资源争抢或逻辑错乱
- 浏览器可能对密集轮询做节流，导致响应延迟不可控
正确做法：用 wait + notify 替代轮询
让 Worker 在状态未就绪时挂起，由状态变更方显式唤醒，这才是零开销、高响应的同步方式。前提是所有操作基于同一 SharedArrayBuffer 和一致视图。
- Worker 初始化后，先用
Atomics.load获取当前状态，判断是否需等待 - 若需等待，调用
Atomics.wait(view, 0, expectedValue)—— 它会原子地检查并挂起，直到值改变 - 状态变更方（如主线程或其他 Worker）执行
Atomics.store(view, 0, newValue)后，立即调用Atomics.notify(view, 0, 1) -
notify必须与wait的索引、视图类型（如都是Int32Array）、共享 buffer 完全一致
状态跃迁必须用 compareExchange 控制
仅靠 load 和 store 无法防止两个 Worker 同时从 IDLE 跳到 RUNNING。安全跃迁要靠条件写入：
- 定义常量：
const STATE_IDLE = 0, STATE_RUNNING = 1, STATE_DONE = 2 - 尝试切换：
const result = Atomics.compareExchange(view, 0, STATE_IDLE, STATE_RUNNING) - 若
result === STATE_IDLE，说明抢占成功；否则重试或放弃 - 所有状态读取统一用
Atomics.load(view, 0)，禁止view[0]
跨 Worker 同步的硬性前提不能跳过
以下任一缺失，SharedArrayBuffer 创建即失败，Atomics 方法也会报错：
- 服务端必须返回两个响应头：
Cross-Origin-Opener-Policy: same-origin和Cross-Origin-Embedder-Policy: require-corp - 本地开发必须走
http://localhost或 HTTPS，file://协议直接禁用 - 传递
SharedArrayBuffer时，必须放入postMessage的 transfer list，例如：worker.postMessage({ sab }, [sab]) - 所有 Worker 必须用相同类型视图（如都用
new Int32Array(sab)）映射同一块内存
