基础知识：
1. ConcurrentHashMap:
（JDK1.7） segment数组，分段锁；segment 内部是 HashEnty数组，类似HashMap；
统计长度的方法，先不加锁统计两次，如果一样即为长度，否则加锁，重新统计。先采用不加锁的方式，连续计算元素的个数，最多计算3次：如果前后两次计算结果相同，则说明计算出来的元素个数是准确的；
两倍的方式扩充。方便扩容时数据移动，数据移动位置一般是当前位置或者 当前位置+原数组长度(增加的长度，根据是0或者1来判断，更高效。）
tryLock获取锁，获取不到调用scanAndLockForPut()尝试，尝试64次后还不行，则挂起。等待线程释放锁，唤醒。
（JDK1.8）放弃了Segment臃肿的设计，取而代之的是采用Node + CAS + Synchronized来保证并发安全进行实现。
如果相应位置的Node不为空，且当前该节点不处于移动状态，则对该节点加synchronized锁，如果该节点的hash不小于0，则遍历链表更新节点或插入新节点；
如果该节点是TreeBin类型的节点，说明是红黑树结构，则通过putTreeVal方法往红黑树中插入节点；
如果binCount不为0，说明put操作对数据产生了影响，如果当前链表的个数达到8个，则通过treeifyBin方法转化为红黑树，如果oldVal不为空，说明是一次更新操作，没有对元素个数产生影响，则直接返回旧值
如果插入的是一个新节点，则执行addCount()方法尝试更新元素个数baseCount；
1.8中使用一个volatile类型的变量baseCount记录元素的个数，当插入新数据或则删除数据时，会通过addCount()方法更新baseCount
初始化时counterCells为空，在并发量很高时，如果存在两个线程同时执行CAS修改baseCount值，则失败的线程会继续执行方法体中的逻辑，使用CounterCell记录元素个数的变化；
如果CounterCell数组counterCells为空，调用fullAddCount()方法进行初始化，并插入对应的记录数，通过CAS设置cellsBusy字段，只有设置成功的线程才能初始化CounterCell数组
如果通过CAS设置cellsBusy字段失败的话，则继续尝试通过CAS修改baseCount字段，如果修改baseCount字段成功的话，就退出循环，否则继续循环插入CounterCell对象；
统计长度的方法: 在1.8中的size实现比1.7简单多，因为元素个数保存baseCount中，部分元素的变化个数保存在CounterCell数组中
2. HashMap:
（JKD1.7） 数组 + 链表 ;
hash函数，通过hash函数计算出下标；
put和get方法，先进行hash 得到位置，然后有没有值，如果有值，再通过equal方法比较 链表上的所有值；如果没有相同的，新值放在链表的最上面。
HashMap最多只允许一条记录的键为null，允许多条记录的值为null。HashMap非线程安全，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap，可能会导致数据的不一致。
为什么线程不安全？通过Entry内部的next变量可以知道使用的是链表，这时候我们可以知道，如果多个线程，在某一时刻同时操作HashMap并执行put操作，而有超过两个key的hash值相同，如图中a1、a2，
这个时候需要解决碰撞冲突，而解决冲突的办法上面已经说过，对于链表的结构在这里不再赘述，暂且不讨论是从链表头部插入还是从尾部初入，这个时候两个线程如果恰好都取到了对应位置的头结点e1，
而最终的结果可想而知，a1、a2两个数据中势必会有一个会丢失。
当多个线程同时检测到总数量超过门限值的时候就会同时调用resize操作，各自生成新的数组并rehash后赋给该map底层的数组table，结果最终只有最后一个线程生成的新数组被赋给table变量，其他线程的
均会丢失。而且当某些线程已经完成赋值而其他线程刚开始的时候，就会用已经被赋值的table作为原始数组，这样也会有问题。
（JDK1.8） 负载因子和Hash算法设计的再合理，也免不了会出现拉链过长的情况，一旦出现拉链过长，则会严重影响HashMap的性能。于是，在JDK1.8版本中，对数据结构做了进一步的优化，引入了红黑树。而当链表
长度太长（默认超过8）时，链表就转换为红黑树，利用红黑树快速增删改查的特点提高HashMap的性能，其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法。
链表长度 到8以后，转换为红黑树。长度减小到6以后，重新转换为链表。
transient Node<K,V>[] table; // 1.8 以后的数组
HashMap里面的红黑树是 TreeNode ，
ConcurrentHashMap 红黑树对象是TreeBin，TreeBin里面有 TreeNode<K,V> root; 成员变量，还有一个 lockState ，估计是为了方便加锁。
3. LinkedHashMap：LinkedHashMap是HashMap的一个子类，保存了记录的插入顺序，在用Iterator遍历LinkedHashMap时，先得到的记录肯定是先插入的，也可以在构造时带参数，按照访问次序排序。
HashMap和双向链表合二为一即是LinkedHashMap。所谓LinkedHashMap，其落脚点在HashMap，因此更准确地说，它是一个将所有Entry节点链入一个双向链表双向链表的HashMap。
在LinkedHashMapMap中，所有put进来的Entry都保存在如下面第一个图所示的哈希表中，但由于它又额外定义了一个以head为头结点的双向链表(如下面第二个图所示)，因此对于每次put进来Entry，
除了将其保存到哈希表中对应的位置上之外，还会将其插入到双向链表的尾部。
1. 如果哈希桶数组很大，即使较差的Hash算法也会比较分散，如果哈希桶数组数组很小，即使好的Hash算法也会出现较多碰撞，所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡，其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小，
并在此基础上设计好的hash算法减少Hash碰撞。那么通过什么方式来控制map使得Hash碰撞的概率又小，哈希桶数组（Node<k,v>[] table）占用空间又少呢？答案就是好的Hash算法和扩容机制。
当然Hash算法计算结果越分散均匀，Hash碰撞的概率就越小，map的存取效率就会越高。
2. Node<k,v>[] table的初始化长度length(默认值是16)，Load factor为负载因子(默认值是0.75)，threshold是HashMap所能容纳的最大数据量的Node(键值对)个数。threshold = length * Load factor。
也就是说，在数组定义好长度之后，负载因子越大，所能容纳的键值对个数越多。
3. 结合负载因子的定义公式可知，threshold就是在此Load factor和length(数组长度)对应下允许的最大元素数目，超过这个数目就重新resize(扩容)，扩容后的HashMap容量是之前容量的两倍。默认的负载因子0.75是
对空间和时间效率的一个平衡选择，建议大家不要修改，除非在时间和空间比较特殊的情况下，如果内存空间很多而又对时间效率要求很高，可以降低负载因子Load factor的值；相反，如果内存空间紧张而对时间效率
要求不高，可以增加负载因子loadFactor的值，这个值可以大于1。
4. 在HashMap中，哈希桶数组table的长度length大小必须为2的n次方(一定是合数)，这是一种非常规的设计，常规的设计是把桶的大小设计为素数。相对来说素数导致冲突的概率要小于合数，具体证明可以
参考http://blog.csdn.net/liuqiyao_01/article/details/14475159，Hashtable初始化桶大小为11，就是桶大小设计为素数的应用（Hashtable扩容后不能保证还是素数）。HashMap采用这种非常规设计，主要是为了
在取模和扩容时做优化，同时为了减少冲突，HashMap定位哈希桶索引位置时，也加入了高位参与运算的过程。
5. 这里存在一个问题，即使本文不再对红黑树展开讨论，想了解更多红黑树数据结构的工作原理可以参考http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6105630。
6. 这里的Hash算法本质上就是三步：取key的hashCode值、高位运算、取模运算。
7. 对于任意给定的对象，只要它的hashCode()返回值相同，那么程序调用方法一所计算得到的Hash码值总是相同的。我们首先想到的就是把hash值对数组长度取模运算，这样一来，元素的分布相对来说是比较均匀的。
但是，模运算的消耗还是比较大的，在HashMap中是这样做的：它通过h & (table.length -1)来得到该对象的保存位，而HashMap底层数组的长度总是2的n次方，这是HashMap在速度上的优化。当length总是2的n次方时，
h& (length-1)运算等价于对length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。
8. 在JDK1.8的实现中，优化了高位运算的算法，通过hashCode()的高16位异或低16位实现的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是从速度、功效、质量来考虑的，这么做可以在数组table的length比较小的时候，
也能保证考虑到高低Bit都参与到Hash的计算中，同时不会有太大的开销。
9. 扩容(resize)就是重新计算容量，向HashMap对象里不停的添加元素，而HashMap对象内部的数组无法装载更多的元素时，对象就需要扩大数组的长度，以便能装入更多的元素。当然Java里的数组是无法自动扩容的，
方法是使用一个新的数组代替已有的容量小的数组，就像我们用一个小桶装水，如果想装更多的水，就得换大水桶。
10. 红黑树和链表之间互相转换的临界值是6和8，中间有个差值7可以有效防止链表和树频繁转换。假设一下，如果设计成链表个数超过8则链表转换成树结构，链表个数小于8则树结构转换成链表，如果一个HashMap不停的插入、删除元素，
链表个数在8左右徘徊，就会频繁的发生树转链表、链表转树，效率会很低。
11. 经过观测可以发现，我们使用的是2次幂的扩展(指长度扩为原来2倍)，所以，元素的位置要么是在原位置，要么是在原位置再移动2次幂的位置。
因此，我们在扩充HashMap的时候，不需要像JDK1.7的实现那样重新计算hash，只需要看看原来的hash值新增的那个bit是1还是0就好了，是0的话索引没变，是1的话索引变成“原索引+oldCap”
这个设计确实非常的巧妙，既省去了重新计算hash值的时间，而且同时，由于新增的1bit是0还是1可以认为是随机的，因此resize的过程，均匀的把之前的冲突的节点分散到新的bucket了。这一块就是JDK1.8新增的优化点。
12. 有一点注意区别，JDK1.7中rehash的时候，旧链表迁移新链表的时候，如果在新表的数组索引位置相同，则链表元素会倒置，但是从上图可以看出，JDK1.8不会倒置。有兴趣的同学可以研究下JDK1.8的resize源码，写的很赞
13. HashMap中，如果key经过hash算法得出的数组索引位置全部不相同，即Hash算法非常好，那样的话，getKey方法的时间复杂度就是O(1)，如果Hash算法技术的结果碰撞非常多，假如Hash算极其差，所有的Hash算法结果
得出的索引位置一样，那样所有的键值对都集中到一个桶中，或者在一个链表中，或者在一个红黑树中，时间复杂度分别为O(n)和O(lgn)。 鉴于JDK1.8做了多方面的优化，总体性能优于JDK1.7，下面我们从两个方面用例子证明这一点。
小结
(1) 扩容是一个特别耗性能的操作，所以当程序员在使用HashMap的时候，估算map的大小，初始化的时候给一个大致的数值，避免map进行频繁的扩容。
(2) 负载因子是可以修改的，也可以大于1，但是建议不要轻易修改，除非情况非常特殊。
(3) HashMap是线程不安全的，不要在并发的环境中同时操作HashMap，建议使用ConcurrentHashMap。
(4) JDK1.8引入红黑树大程度优化了HashMap的性能。
(5) 还没升级JDK1.8的，现在开始升级吧。HashMap的性能提升仅仅是JDK1.8的冰山一角。
