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本篇文章分别讲解JDK1.7和JDK1.8下的HashMap底层实现原理
文章目录
一、什么是HashMap？
HashMap 数据结构为 数组+链表（JDk1.7），JDK1.8中增加了红黑树，其中：链表的节点存储的是一个 Entry 对象，每个Entry 对象存储四个属性（hash，key，value，next）
二、为什么要使用HashMap？
对于要求查询次数特别多，查询效率比较高同时插入和删除的次数比较少的情况下，通常会选择ArrayList，因为它的底层是通过数组实现的。对于插入和删除次数比较多同时在查询次数不多的情况下，通常会选择LinkedList，因为它的底层是通过链表实现的。
但现在同时要求插入，删除，查询效率都很高的情况下我们该如何选择容器呢？
那么就有一种新的容器叫HashMap，他里面既有数组结构，也有链表结构，所以可以弥补相互的缺点。而且HashMap主要用法是get()和put() 。
三、HashMap扩容为什么总是2的次幂？
HashMap的扩容公式：initailCapacity * loadFactor = HashMap
其中initailCapacity是初始容量：默认值为16（懒加载机制，只有当第一次put的时候才创建）
其中loadFactor是负载因子：默认值为0.75
也就是说当16 * 0.75 = 12时，HashMap就会开始扩容，值得提醒的是初始容量和负载因子也可以自己设定的。 使用的是位运算进行扩容，因为用乘法会影响CPU的性能，计算机不支持乘法运算，最终都会转化为加法运算。
HashMap扩容主要是给数组扩容的，因为数组长度不可变，而链表是可变长度的。从HashMap的源码中可以看到HashMap在扩容时选择了位运算，向集合中添加元素时，会使用(n – 1) & hash的计算方法来得出该元素在集合中的位置。只有当对应位置的数据都为1时，运算结果也为1，当HashMap的容量是2的n次幂时，(n-1)的2进制也就是1111111***111这样形式的，这样与添加元素的hash值进行位运算时，能够充分的散列，使得添加的元素均匀分布在HashMap的每个位置上，减少hash碰撞，下面举例进行说明。
当HashMap的容量是16时，它的二进制是10000，(n-1)的二进制是01111，与hash值得计算结果如下：
上面四种情况我们可以看出，不同的hash值，和(n-1)进行位运算后，能够得出不同的值，使得添加的元素能够均匀分布在集合中不同的位置上，避免hash碰撞。
下面就来看一下HashMap的容量不是2的n次幂的情况，当容量为10时，二进制为01010，(n-1)的二进制是01001，向里面添加同样的元素，结果为：
可以看出，有三个不同的元素经过&运算得出了同样的结果，严重的hash碰撞了。导致某一个链表的长度特别长，影响查询的效率。
终上所述，HashMap计算添加元素的位置时，使用的位运算，这是特别高效的运算；另外，HashMap的初始容量是2的n次幂，扩容也是2倍的形式进行扩容，是因为容量是2的n次幂，可以使得添加的元素均匀分布在HashMap中的数组上，减少hash碰撞，避免形成链表的结构，使得查询效率降低！
有个问题：为啥不使用取模呢？因为取模运算速度比较低。
四、JDk1.7HashMap扩容死循环问题
- HashMap是一个线程不安全的容器，在最坏的情况下，所有元素都定位到同一个位置，形成一个长长的链表，这样get一个值时，最坏情况需要遍历所有节点，性能变成了O(n)。
- JDK1.7中HashMap采用头插法拉链表，所谓头插法，即在每次都在链表头部（即桶中）插入最后添加的数据。
- 死循环问题只会出现在多线程的情况下。
假设在原来的链表中，A节点指向了B节点。
在线程1进行扩容时，由于使用了头插法，链表中B节点指向了A节点。
在线程2进行扩容时，由于使用了头插法，链表中A节点又指向了B节点。
在线程n进行扩容时，…
这就容易出现问题了。。在并发扩容结束后，可能导致A节点指向了B节点，B节点指向了A节点，链表中便有了环！！！
导致的结果：CPU占用率100%
五、JDK1.8的新结构—-红黑树
为了解决JDK1.7中的死循环问题， 在jDK1.8中新增加了红黑树，即在数组长度大于64，同时链表长度大于8的情况下，链表将转化为红黑树。同时使用尾插法。当数据的长度退化成6时，红黑树转化为链表。
1.为什么非要使用红黑树呢？
这个选择是综合各种考虑之下的，既要put效率很高，同时也要get效率很高，红黑树就是其中一种。
2.什么是红黑树？
首先讲一下二叉查找树：
1.左子树上所有结点的值均小于或等于它的根结点的值。
2.右子树上所有结点的值均大于或等于它的根结点的值。
3.左、右子树也分别为二叉排序树。
如果要查找10。先看根节点9，由于10 > 9，因此查看右孩子13；由于10 < 13，因此查看左孩子11；由于10 < 11，因此查看左孩子10，发现10正是要查找的节点；这种方式查找最大的次数等于二叉查找树的高度。 复杂度为O(log n)，但是二叉查找树也有他的缺点，如果二叉树有如下的三个节点：
当插入7，6，5，4这四个节点时：
随着树的深度增加，那么查找的效率就变得非常差了，变成了O(n)，就不具有二叉查找树的优点了。
那么红黑树就诞生了，红黑树是一种自平衡的二叉查找树。
3.红黑树的特性
1.节点是红色或黑色；
2.根节点是黑色；
3.每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL节点）；
4 每个红色节点的两个子节点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)；
5.从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点；
6.每次新插入的节点都必须是红色。
如图就是一颗红黑树
红黑树从根节点到叶子节点的最长路径不会超过最短路径的两倍。但是红黑树有时候在插入和删除过程中会破坏自己的规则，比如插入节点26，如下图
由于父节点27是红色节点，因此这种情况打破了红黑树的规则4（每个红色节点的两个子节点都是黑色），必须进行调整，使之重新符合红黑树的规则。
常用的调整方法有三种：
- 左旋转
- 右旋转
- 变色
4.红黑树的应用
1.TreeSet
2.TreeMap
3.HashMap（JDK8）
完！
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