HashMap你要知道的几件事

HashMap
1.7及以前：数组+链表 头插法
1.8及以后：数组+链表+红黑树 尾插法
初始容量是2的指数次幂
负载因子0.75
位运算>取模运算

线程不安全？
数据丢失、死锁
1.7：指针next：扩容形成环，造成死锁
1.8：低位指针 & 扩容前的数组size = 0，高位指针 & 扩容前的数组size = 1，区分组别

链表转红黑树，当数组size<64时，优先扩容，
否则链表长度大于9的时候转红黑树，阈值=8，实际长度9。

ConcurrentHashMap
避免了对全局加锁改成了局部加锁操作
在JDK1.7中ConcurrentHashMap采用了数组+Segment+分段锁的方式实现
第一次Hash定位到Segment，第二次Hash定位到元素所在的链表的头部

JDK8中彻底放弃了Segment转而采用的是Node，其设计思想也不再是JDK1.7中的分段锁思想。
Node：保存key，value及key的hash值的数据结构。其中value和next都用volatile修饰，保证并发的可见性。

红黑树是一种性能非常好的二叉查找树，其查找性能为O（logN）

总结
其实可以看出JDK1.8版本的ConcurrentHashMap的数据结构已经接近HashMap，相对而言，ConcurrentHashMap只是增加了同步的操作来控制并发，从JDK1.7版本的ReentrantLock+Segment+HashEntry，到JDK1.8版本中synchronized+CAS+HashEntry+红黑树。

1.数据结构：取消了Segment分段锁的数据结构，取而代之的是数组+链表+红黑树的结构。
2.保证线程安全机制：JDK1.7采用segment的分段锁机制实现线程安全，其中segment继承自ReentrantLock。JDK1.8采用CAS+Synchronized保证线程安全。
3.锁的粒度：原来是对需要进行数据操作的Segment加锁，现调整为对每个数组元素加锁（Node）。
4.链表转化为红黑树:定位结点的hash算法简化会带来弊端,Hash冲突加剧,因此在链表节点数量大于8时，会将链表转化为红黑树进行存储。
5.查询时间复杂度：从原来的遍历链表O(n)，变成遍历红黑树O(logN)。

1.7、HashMap的原理 所周知，HashMap是用来存储Key-Value键值对的一种集合，这个键值对也叫做Entry，而每个Entry都是存储在数组当中，因此这个数组就是HashMap的主干。 HashMap数组中的每一个元素的初始值都是NULL 1.Put方法的实现原理 HaspMap的一种重要的方法是put()方法，当我们调用put()方法时，比如hashMap.put(“Java”,0)，此时要插入一个Key值为“Java”的元素，这时首先需要一个Hash函数来确定这个Entry的插入位置，设为index，即 index = hash(“Java”)，假设求出的index值为2，那么这个Entry就会插入到数组索引为2的位置。 但是HaspMap的长度肯定是有限的，当插入的Entry越来越多时，不同的Key值通过哈希函数算出来的index值肯定会有冲突，此时就可以利用链表来解决。 其实HaspMap数组的每一个元素不止是一个Entry对象，也是一个链表的头节点，每一个Entry对象通过Next指针指向下一个Entry对象，这样，当新的Entry的hash值与之前的存在冲突时，只需要插入到对应点链表即可。 需要注意的是，新来的Entry节点采用的是“头插法”，而不是直接插入在链表的尾部，这是因为HashMap的发明者认为，新插入的节点被查找的可能性更大。 2.Get方法的实现原理 get()方法用来根据Key值来查找对应点Value，当调用get()方法时，比如hashMap.get(“apple”)，这时同样要对Key值做一次Hash映射，算出其对应的index值，即index = hash(“apple”)。 前面说到的可能存在Hash冲突，同一个位置可能存在多个Entry，这时就要从对应链表的头节点开始，一个个向下查找，直到找到对应的 Key值，这样就获得到了所要查找的键值对。 例如假设我们要找的Key值是"apple"： 第一步，算出Key值“apple”的hash值，假设为2。 第二步，在数组中查找索引为2的位置，此时找到头节点为Entry6，Entry6的Key值是banana，不是我们要找的值。 第三步，查找Entry6的Next节点，这里为Entry1，它的Key值为apple，是我们要查找的值，这样就找到了对应的键值对，结束