1.CopyOnWriteArrayList:
使用 CopyOnWriteArrayList 需要注意的“坑”主要有两个方面。一个是应用场景，CopyOnWriteArrayList 仅适用于写操作非常少的场景，
而且能够容忍读写的短暂不一致。例如上面的例子中，写入的新元素并不能立刻被遍历到。
另一个需要注意的是，CopyOnWriteArrayList 迭代器是只读的，不支持增删改。因为迭代器遍历的仅仅是一个快照，而对快照进行增删改是没有意义的。
2.Map
Map 接口的两个实现是 ConcurrentHashMap 和 ConcurrentSkipListMap，它们从应用的角度来看，主要区别在于
ConcurrentHashMap 的 key 是无序的，而 ConcurrentSkipListMap 的 key 是有序的。所以如果你需要保证 key 的顺序，就只能使用 ConcurrentSkipListMap。
使用 ConcurrentHashMap 和 ConcurrentSkipListMap 需要注意的地方是，它们的 key 和 value 都不能为空，否则会抛出NullPointerException
这个运行时异常。下面这个表格总结了 Map 相关的实现类对于 key 和 value 的要求，你可以对比学习。
| 集合类 | key | value | 是否线程安全 |
| :---------------: | :----------: | :----------: | :----------: |
| HashMap | 允许为NUll | 允许为NUll | 否 |
| TreeMap | 不允许为NUll | 允许为NUll | 否 |
| HashTable | 不允许为NUll | 不允许为NUll | 是 |
| ConCurrentHashMap | 不允许为NUll | 不允许为NUll | 是 |
| ConCurrentSkipMap | 不允许为NUll | 不允许为NUll | 是 |
ConcurrentSkipListMap 里面的 SkipList 本身就是一种数据结构，中文一般都翻译为“跳表”。跳表插入、删除、查询操作平均的时间复杂度是 O(log n)，理论上和并发线程数没有关系，所以在并发度非常高的情况下，若你对 ConcurrentHashMap 的性能还不满意，可以尝试一下 ConcurrentSkipListMap。
map.put()操作时CPU飙升：
Java7中的HashMap在执行put操作时会涉及到扩容，由于扩容时链表并发操作会造成链表成环，所以可能导致cpu飙升100%。
3.Set
Set 接口的两个实现是 CopyOnWriteArraySet 和 ConcurrentSkipListSet，使用场景可以参考前面讲述的 CopyOnWriteArrayList 和 ConcurrentSkipListMap，它们的原理都是一样的，这里就不再赘述了。
如何判断链表中是否存在环：
1.首先想到的是遍历链表，寻找是否有相同地址，借此判断链表中是否有环。
2.首先想到我们可能需要一块空间来存储指针，遍历新指针时将其和储存的旧指针比对，若有相同指针，则该链表有环，否则将这个新指针存下来后继续往下读取，直到遇见NULL，这说明这个链表无环。
3.我们可以设置两个指针，a跑的快，b跑的慢，如果链表有环，那么当程序执行到某一状态时，a==b。如果链表没有环，程序会执行到a==NULL，结束。
红黑树：
红黑树是一种含有红黑结点并能自平衡的二叉查找树。它必须满足下面性质：
性质1：每个节点要么是黑色，要么是红色。
性质2：根节点是黑色。
性质3：每个叶子节点（NIL）是黑色。
性质4：每个红色结点的两个子结点一定都是黑色。
性质5：任意一结点到每个叶子结点的路径都包含数量相同的黑结点。
从性质5又可以推出：
性质5.1：如果一个结点存在黑子结点，那么该结点肯定有两个子结点
红黑树能自平衡，它靠的是什么？三种操作：左旋、右旋和变色。
左旋：以某个结点作为支点(旋转结点)，其右子结点变为旋转结点的父结点，右子结点的左子结点变为旋转结点的右子结点，左子结点保持不变
右旋：以某个结点作为支点(旋转结点)，其左子结点变为旋转结点的父结点，左子结点的右子结点变为旋转结点的左子结点，右子结点保持不变。
变色：结点的颜色由红变黑或由黑变红。