原子类
Hbase：Hbase中HLog使用AtomicLong作为日志序列号，因为一个RS的多个region会并发写入HLog，使用AtomicLong保证线程安全。
Kafka：生产者消息分发Partition—如果消息有key，使用key的哈希值与分区个数取模；如果没有key，使用AtomicInteger累加的counter与分区个数取模获取要发送的分区。（负载均衡）
典型数据结构
二叉查找树：左<中<右，二分查找思想
红黑树：二叉查找树的升级，实现自平衡
堆：一个二叉树，树跟为最小值，支持常数取最小值（或最大值）
特殊数据结构
Mysql中InnoDB的索引：B+树
Hbase的读写：LSM树
Redis的有序集合：跳跃表
BitSet：位域，多应用在桶排序中
第三方
- nginx的请求转发算法（从负载均衡角度思考）：轮询；权重轮询；hash（对IP或URL）
- redis故障转移的选举主节点算法：raft
算法
- LRU：最近最久未使用，把把最久没有被访问到的数据淘汰，对特殊情况要加以隔离避免使用，比如Mysql的全表扫描
JDK8中的排序：
- 集合sort方法–Arrays.sort()：
默认Tim排序，可修改配置使用普通归并排序
https://www.jianshu.com/p/892ebd063ad9 - 排序类：DualPivotQuicksort（优化的快排）
从它名字可以看出：经典快排里有一个pivot概念，用来分隔大数和小数的 – 这个pivot把数组分成两份。那么Dual-Pivot其实是用两个Pivot把数组分成三份。那为什么这就快了呢？其实Dual-Pivot快排元素比较次数比经典快排要多。（理应该慢猜对）
在硬件层面，CPU性能提升的速度超过内存带宽。假如这种不均衡持续发展，有一天CPU速度再增长也不会让程序变得更快，因为CPU始终在等待内存传输数据，这就是传说中内存墙(Memory Wall)。
25年前Dual-Pivot快排可能真比经典快排慢，但25年后虽然算法还是以前的那个算法，计算机已不是以前的计算机了。在现在计算机里Dual-Pivot算法更快！
扫描元素个数反应CPU与内存的数据流量大小。因为内存比较慢，统计这个参数就把内存因素考虑进去了，因此也就比元素比较次数更能体现性能指标。平均测试，Dual-Pivot快排比经典快排节省12%的元素扫描，从实验看节省了10%的时间。
https://www.jianshu.com/p/2c6f79e8ce6e
算法解题技巧