原子類
Hbase：Hbase中HLog使用AtomicLong作爲日誌序列號，因爲一個RS的多個region會併發寫入HLog，使用AtomicLong保證線程安全。
Kafka：生產者消息分發Partition—如果消息有key，使用key的哈希值與分區個數取模；如果沒有key，使用AtomicInteger累加的counter與分區個數取模獲取要發送的分區。（負載均衡）
典型數據結構
二叉查找樹：左<中<右，二分查找思想
紅黑樹：二叉查找樹的升級，實現自平衡
堆：一個二叉樹，樹跟爲最小值，支持常數取最小值（或最大值）
特殊數據結構
Mysql中InnoDB的索引：B+樹
Hbase的讀寫：LSM樹
Redis的有序集合：跳躍表
BitSet：位域，多應用在桶排序中
第三方
- nginx的請求轉發算法（從負載均衡角度思考）：輪詢；權重輪詢；hash（對IP或URL）
- redis故障轉移的選舉主節點算法：raft
算法
- LRU：最近最久未使用，把把最久沒有被訪問到的數據淘汰，對特殊情況要加以隔離避免使用，比如Mysql的全表掃描
JDK8中的排序：
- 集合sort方法–Arrays.sort()：
默認Tim排序，可修改配置使用普通歸併排序
https://www.jianshu.com/p/892ebd063ad9 - 排序類：DualPivotQuicksort（優化的快排）
從它名字可以看出：經典快排裏有一個pivot概念，用來分隔大數和小數的 – 這個pivot把數組分成兩份。那麼Dual-Pivot其實是用兩個Pivot把數組分成三份。那爲什麼這就快了呢？其實Dual-Pivot快排元素比較次數比經典快排要多。（理應該慢猜對）
在硬件層面，CPU性能提升的速度超過內存帶寬。假如這種不均衡持續發展，有一天CPU速度再增長也不會讓程序變得更快，因爲CPU始終在等待內存傳輸數據，這就是傳說中內存牆(Memory Wall)。
25年前Dual-Pivot快排可能真比經典快排慢，但25年後雖然算法還是以前的那個算法，計算機已不是以前的計算機了。在現在計算機裏Dual-Pivot算法更快！
掃描元素個數反應CPU與內存的數據流量大小。因爲內存比較慢，統計這個參數就把內存因素考慮進去了，因此也就比元素比較次數更能體現性能指標。平均測試，Dual-Pivot快排比經典快排節省12%的元素掃描，從實驗看節省了10%的時間。
https://www.jianshu.com/p/2c6f79e8ce6e
算法解題技巧