一、触发条件

快速失败（fail-fast）：在数据结构发生结构性修改（如添加、删除元素）时，立即检测数据结构的合法性，如果发现数据结构状态不合法，则立即抛出异常，终止操作。 安全失败（fail-safe）：在数据结构发生结构性修改时，并不立即检测数据结构的合法性，而是在遍历数据结构时检测，如果发现数据结构状态不合法，则在遍历过程中使用备份数据或其他机制继续完成操作，不会抛出异常。

二、处理方式

快速失败（fail-fast）：在发生异常后，立即终止操作，保证数据结构的一致性，防止错误的数据被访问或修改。安全失败（fail-safe）：不会立即终止操作，而是继续进行操作，尽可能完成所有的操作，不保证数据结构的一致性，可能会导致操作结果不准确。

三、数据一致性

快速失败（fail-fast）：保证数据一致性，因为在发现错误的状态后立即终止操作，不会导致数据结构出现异常状态。安全失败（fail-safe）：不保证数据一致性，因为在发生错误时继续操作，可能会导致数据结构出现异常状态。

四、适用场景

快速失败（fail-fast）：适用于对数据结构状态要求较高的场景，如多线程环境下，希望及时发现错误并防止数据异常的情况。安全失败（fail-safe）：适用于对数据结构状态要求相对较低的场景，如多线程环境下，希望尽可能完成所有操作，即使部分操作失败也不影响整体的情况。

五、适用范围

快速失败（fail-fast）：通常应用于集合类数据结构，如ArrayList、HashSet等，在对这些数据结构进行遍历或修改时会立即检测数据一致性。安全失败（fail-safe）：通常应用于迭代器类数据结构，如ConcurrentHashMap的迭代器，在对这些数据结构进行遍历时并不会在遍历过程中检测数据一致性，而是在操作迭代器时检测。

六、效率

快速失败（fail-fast）：由于立即检测数据一致性并终止操作，可能会导致更早地发现错误，从而减少了错误操作的执行时间，但在检测过程中可能会产生较大的性能开销。安全失败（fail-safe）：由于在遍历过程中不检测数据一致性，操作过程较为灵活，因此在执行时的性能开销相对较小，但可能会导致一些错误操作继续执行，影响数据一致性。

七、编程复杂性

快速失败（fail-fast）：由于在操作过程中会立即抛出异常，可能需要对异常进行处理，增加了编程的复杂性。安全失败（fail-SAFe）：在操作过程中不会抛出异常，因此编程时不需要考虑异常处理，代码相对较简单。

延伸阅读

Fail-fast的优势

快速定位问题：通过立即停止程序的执行，可以更容易地定位错误发生的位置和原因，有助于更快地进行故障排查和修复。限制损失范围：通过尽早发现错误并停止执行，可以避免错误的扩散和可能导致更严重问题的连锁反应。这样可以减少潜在的损失范围和影响。提高可靠性：及早处理错误可以增加系统的可靠性和稳定性。及时采取措施来纠正问题，可以防止错误累积并最大程度地减少对系统的影响。更好的容错性：当系统能够快速失败并及时报告问题时，可以更容易地进行错误恢复和故障转移，提高系统的容错性和可恢复性。