Hashtable、HashMap、TreeMap

Map

HashMap

hashCode 和 equals 的一些基本约定

Hashtable

TreeMap

PriorityQueue

LinkedHashMap 和 TreeMap

HashMap源码分析

一、HashMap 内部实现基本点分析

HashMap可以看作是数组（Node<K,V>[] table）和链表结合组成的复合结构。 

HashMap中的数组被分为一个个桶（bucket）。

通过哈希值决定了键值对在这个数组的寻址。

哈希值相同的键值对，则以链表形式存储

如果链表大小超过阈值（TREEIFY_THRESHOLD, 8），链表就会被改造为树形结构。
门限值
resize 方法

二、容量（capacity）和负载系数（load factor）

	容量和负载系数决定了可用的桶的数量

空桶太多会浪费空间，但是如果使用的太满则会严重影响操作的性能；极端情况下，假设只有一个桶，那么它就退化成了链表，完全不能提供所谓常数时间存的性能。

预先设置的容量需要满足，大于“预估元素数量 / 负载因子”，同时它是 2 的幂数。

对于负载因子

如果没有特别需求，不要轻易进行更改，因为 JDK 自身的默认负载因子是非常符合通用场景的需求的。
如果确实需要调整，建议不要设置超过 0.75 的数值，因为会显著增加冲突，降低 HashMap 的性能。
如果使用太小的负载因子，按照上面的公式，预设容量值也进行调整，否则可能会导致更加频繁的扩容，增加无谓的开销，本身访问性能也会受影响

三、树化

树化改造，对应逻辑主要在 putVal 和 treeifyBin 中。
树化改造的逻辑：
当 bin 的数量大于 TREEIFY_THRESHOLD 时，
如果容量小于 MIN_TREEIFY_CAPACITY，只会进行简单的扩容；
如果容量大于 MIN_TREEIFY_CAPACITY ，则会进行树化改造。

为什么 HashMap 要树化？

本质上这是个安全问题，在元素放置过程中，如果一个对象哈希冲突，都被放置到同一个桶里，则会形成一个链表，我们知道链表查询是线性的，会严重影响存取的性能。

构造哈希冲突的数据并不是非常复杂的事情，恶意代码就可以利用这些数据大量与服务器端交互，导致服务器端 CPU 大量占用。这就构成了哈希碰撞拒绝服务攻击，国内一线互联网公司就发生过类似攻击事件。