HashMap源码分析
简介
HashMap最早出现在JDK1.2中，底层基于散列算法实现。HashMap 允许 null 键和 null 值，是非线程安全类，在多线程环境下可能会存在问题。
1.7版本的HashMap的数据结构：
1.8版本的HashMap数据结构：
为什么有的是链表有的是红黑树？
在jdk1.8版本后，java对HashMap做了改进，在链表长度大于8的时候，将后面的数据存在红黑树中，以加快检索速度。
核心源码（含注释）
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
/**
* HashMap 源码解读
* HashMap继承了AbstractMap，实现了Map(多余了)
* HashMap面试题：
* 1、HashMap的初始容量是多少，负载因子是多少，扩容阈值值是多少？
* 答案：初始容量：16、负载因子：0.75、扩容阈值：12
*/
public class HashMap<K, V> extends AbstractMap<K, V>
implements Map<K, V>, Cloneable, Serializable {
/**
* 默认初始容量16(必须是2的幂次方)
*/
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
/**
* 最大容量
*/
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
/**
* 默认的负载因子，用来计算threshold
*/
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
/**
* 链表转成树的阈值，当桶中链表长度大于8时转成树
* threshold = capacity * loadFactor
*/
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
/**
* 桶中结构转化为红黑树对应的table的最小大小
* 当需要将解决 hash 冲突的链表转变为红黑树时，
* 需要判断下此时数组容量，
* 若是由于数组容量太小（小于 MIN_TREEIFY_CAPACITY ）
* 导致的 hash 冲突太多，则不进行链表转变为红黑树操作，
* 转为利用 resize() 函数对 hashMap 扩容
*/
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
/**
* 进行resize操作时，若桶中数量少于6则从树转成链表
*/
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;
/**
* 存放具体元素的集
*/
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;
/**
* 保存Node<K,V>节点的数组
* 该表在首次使用时初始化，并根据需要调整大小。 分配时，
* 长度始终是2的幂。
*/
transient Node<K,V>[] table;
/**
* 记录 hashMap 当前存储的元素的数量
*/
transient int size;
/**
* 每次更改map结构的计数器
*/
transient int modCount;
/**
* 扩容的阈值 (capacity * load factor).
*/
int threshold;
/**
* 负载因子：要调整大小的下一个大小值（容量*加载因子）。
*/
final float loadFactor;
/**
* 基本哈希 bin 节点
*/
static class Node<K, V> implements Map.Entry<K, V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K, V> next;
}
/**
* 红黑树节点，继承了LinkedHashMap.Entry
* LinkedHashMap.Entry又继承了 HashMap.Node
* static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
* Entry<K,V> before, after;
* Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
* super(hash, key, value, next);
* }
* }
*/
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // 父节点
TreeNode<K,V> left; // 左节点
boolean red; // 红色/黑色节点
// spit()方法的作用是将旧数组转移到新数组
final void split(HashMap<K,V> map, Node<K,V>[] tab, int index, int bit) {
TreeNode<K,V> b = this;
// Relink into lo and hi lists, preserving order
TreeNode<K,V> loHead = null, loTail = null;
TreeNode<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
int lc = 0, hc = 0;
for (TreeNode<K,V> e = b, next; e != null; e = next) {
next = (TreeNode<K,V>)e.next;
e.next = null;
if ((e.hash & bit) == 0) {//区分树链表的高低位
if ((e.prev = loTail) == null)//低位尾部标记为null,表示还未开始处理，此时e是第一个要处理的低位树链表
//节点，故e.prev等于loTail都等于null
loHead = e;//低位树链表的第一个树链表节点
else
loTail.next = e;
loTail = e;
++lc;//低位树链表元素个数计数
}
else {
if ((e.prev = hiTail) == null)
hiHead = e;//高位树链表的第一个树链表节点
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
++hc;//高位树链表元素个数计数
}
}
if (loHead != null) {//低位树链表不为null
if (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)//低位树链表元素个数若小于等于6
tab[index] = loHead.untreeify(map);//开始去树化操作(就是将元素TreeNode节点都转换成Node节点)
else {
tab[index] = loHead;
if (hiHead != null) // (else is already treeified) //若高位数链表头节点为空，说明还没有处理完高位
//，还不能进行树化操作
loHead.treeify(tab);//低位树链表元素个数若大于6且高位树链表头节点不等于null，开始将低位树链表真
//正树化成红黑树(前面都只是挂着TreeNode的名号，但实际只是链表结构，还没包含红黑树的特性，
//在这里才赋予了它红黑树的特性)
}
}
if (hiHead != null) {//高位树链表不为null
if (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD)//高位树链表元素个数若小于等于6
tab[index + bit] = hiHead.untreeify(map);//开始去树化操作(就是将元素TreeNode节点都转换成Node节点)
else {
tab[index + bit] = hiHead;
if (loHead != null) //若低位数链表头节点为空，说明还没有处理完低位，还不能进行树化操作
hiHead.treeify(tab);//高位树链表元素个数若大于6且低位树链表头节点不等于null，
//开始将高位树链表真正树化成红黑树
}
}
}
}
/**
* 公开的插入操作
* @param key
* @param value
* @return
*/
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
/**
* 实际的插入操作
* @param hash
* @param key
* @param value
* @param onlyIfAbsent
* @param evict
* @return
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K, V>[] tab;
Node<K, V> p;
int n, i;
// 容量初始化：当table为空，则调用resize()方法来初始化容器
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
//确定元素存放在哪个桶中，桶为空，新生成节点放入桶中
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K, V> e;
K k;
// 如果桶中第一个元素(数组中的结点)的hash值相等，key相等
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
//如果键的值以及节点 hash 等于链表中的第一个键值对节点时，则将 e 指向该键值对
e = p;
// 如果桶中的引用类型为 TreeNode，则调用红黑树的插入方法
else if (p instanceof TreeNode)
// 放入树中
e = ((TreeNode<K, V>) p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else { // 否则桶中已有节点
//对链表进行遍历，并统计链表长度
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
// 如果节点的下一个指向为null,到达链表的尾部
if ((e = p.next) == null) {
//在尾部插入新结点
p.next = newNode(hash, key, value, null);
// 如果结点数量达到阈值，转化为红黑树
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
// 判断链表中结点的key值与插入的元素的key值是否相等
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
//判断要插入的键值对是否存在 HashMap 中
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
// 键值对数量超过阈值时，则进行扩容
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
/**
* hash计算的方法
* @param key
* @return
*/
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
/**
* 初始化或者扩容，扩容为原来的2倍
*/
final Node<K,V>[] resize() {
Node<K,V>[] oldTab = table;
// map容量
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
// 临界值
int oldThr = threshold;
int newCap, newThr = 0;
// 如果map容量大于0时，进行扩容
if (oldCap > 0) {
// 当容量大于等于最大容量时，threshold（临界值）设为Integer的最大值
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}
// 否则一般情况下进行扩容，容量为原来的2倍数，向左位移1位相当于*2
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
else if (oldThr > 0) // 当threshold大于0，也就是不是未初始化时，就将原来的值赋值给新的threshold
newCap = oldThr;
else { // 当threshold=0，table 为null时，进行map的初始化操作。
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; // 16
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); // 16 * 0.75 = 12
}
if (newThr == 0) {
// 计算新的扩容阈值
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
/**
* 创建新的容量的Node数组
*/
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
table = newTab;
// 如果旧数组桶不是空，则遍历桶数组，并将键值对映射到新的桶数组中
if (oldTab != null) {
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
Node<K,V> e;
if ((e = oldTab[j]) != null) {
oldTab[j] = null;
// 如果链表上只有一个节点，直接将节点添加到新的数组中
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
// 如果为红黑树节点
else if (e instanceof TreeNode)
// spit()方法的作用是将旧数组转移到新数组,重新映射时，需要对红黑树进行拆分
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
else { // 如果不是红黑树，则按链表处理
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
// 遍历链表，并将链表节点按原顺序进行分组
do {
next = e.next;
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
// 将分组后的链表映射到新桶中
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
}
HashMap十四道经典面试题
1. HashMap的底层数据结构是什么？
在JDK1.7中和JDK1.8中有所区别：
在JDK1.7中，由”数组+链表“组成，数组是HashMap的主体，链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的。
在JDK1.8中，有“数组+链表+红黑树”组成。当链表过长，则会严重影响HashMap的性能，红黑树搜索时间复杂度是O(logn)，而链表是O(n)。因此，JDK1.8对数据结构做了进一步的优化，引入了红黑树，链表和红黑树在达到一定条件会进行转换：
- 当链表超过8且数组长度(数据总量)超过64才会转为红黑树
- 将链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树，以减少搜索时间。
2. 说一下HashMap的特点
- hashmap存取是无序的
- 键和值位置都可以是null，但是键位置只能是一个null
- 键位置是唯一的，底层的数据结构是控制键的
- jdk1.8前数据结构是：链表+数组jdk1.8之后是：数组+链表+红黑树
- 阈值（边界值）>8并且数组长度大于64，才将链表转换成红黑树，变成红黑树的目的是提高搜索速度，高效查询
3. 解决hash冲突的办法有哪些?HashMap用的哪种？
解决Hash冲突方法有：开放定址法、再哈希法、链地址法（HashMap中常见的拉链法）、简历公共溢出区。HashMap中采用的是链地址法。
- 开放定址法也称为再散列法，基本思想就是，如果p=H(key)出现冲突时，则以p为基础，再次hash，p1=H(p)，如果p1再次出现冲突，则以p1为基础，以此类推，直到找到一个不冲突的哈希地址pi。因此开放定址法所需要的hash表的长度要大于等于所需要存放的元素，而且因为存在再次hash，所以只能在删除的节点上做标记，而不能真正删除节点
- 再哈希法（双重散列，多重散列），提供多个不同的hash函数，R1=H1(key1)发生冲突时，再计算R2=H2（key1），直到没有冲突为止。这样做虽然不易产生堆集，但增加了计算的时间。
- 链地址法（拉链法），将哈希值相同的元素构成一个同义词的单链表，并将单链表的头指针存放在哈希表的第i个单元中，查找、插入和删除主要在同义词链表中进行，链表法适用于经常进行插入和删除的情况。
- 建立公共溢出区，将哈希表分为公共表和溢出表，当溢出发生时，将所有溢出数据统一放到溢出区
注意开放定址法和再哈希法的区别是
- 开放定址法只能使用同一种hash函数进行再次hash，再哈希法可以调用多种不同的hash函数进行再次hash
4. 为什么要在数组长度大于64之后，链表才会进化为红黑树
在数组比较小时如果出现红黑树结构，反而会降低效率，而红黑树需要进行左旋右旋，变色，这些操作来保持平衡，同时数组长度小于64时，搜索时间相对要快些，总之是为了加快搜索速度，提高性能
JDK1.8以前HashMap的实现是数组+链表，即使哈希函数取得再好，也很难达到元素百分百均匀分布。当HashMap中有大量的元素都存放在同一个桶中时，这个桶下有一条长长的链表，此时HashMap就相当于单链表，假如单链表有n个元素，遍历的时间复杂度就从O（1）退化成O（n），完全失去了它的优势，为了解决此种情况，JDK1.8中引入了红黑树（查找的时间复杂度为O（logn））来优化这种问题
5. 为什么加载因子设置为0.75，初始化临界值是12？
HashMap中的threshold是HashMap所能容纳键值对的最大值。计算公式为length*LoadFactory。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也越大
loadFactory越趋近于1，那么数组中存放的数据（entry也就越来越多），数据也就越密集，也就会有更多的链表长度处于更长的数值，我们的查询效率就会越低，当我们添加数据，产生hash冲突的概率也会更高
默认的loadFactory是0.75，loadFactory越小，越趋近于0，数组中个存放的数据(entry)也就越少，表现得更加稀疏
0.75是对空间和时间效率的一种平衡选择
如果负载因子小一些比如是0.4，那么初始长度16*0.4=6，数组占满6个空间就进行扩容，很多空间可能元素很少甚至没有元素，会造成大量的空间被浪费
如果负载因子大一些比如是0.9，这样会导致扩容之前查找元素的效率非常低
loadfactory设置为0.75是经过多重计算检验得到的可靠值，可以最大程度的减少rehash的次数，避免过多的性能消耗
6. 哈希表底层采用何种算法计算hash值？还有哪些算法可以计算出hash值？
hashCode方法是Object中的方法，所有的类都可以对其进行使用，首先底层通过调用hashCode方法生成初始hash值h1，然后将h1无符号右移16位得到h2，之后将h1与h2进行按位异或（^）运算得到最终hash值h3，之后将h3与(length-1)进行按位与（&）运算得到hash表索引
其他可以计算出hash值的算法有
- 平方取中法
- 取余数
- 伪随机数法
7. 当两个对象的hashCode相等时会怎样
hashCode相等产生hash碰撞，hashCode相等会调用equals方法比较内容是否相等，内容如果相等则会进行覆盖，内容如果不等则会连接到链表后方，链表长度超过8且数组长度超过64，会转变成红黑树节点
8. 何时发生哈希碰撞和什么是哈希碰撞，如何解决哈希碰撞？
只要两个元素的key计算的hash码值相同就会发生hash碰撞，jdk8之前使用链表解决哈希碰撞，jdk8之后使用链表+红黑树解决哈希碰撞
9. HashMap的put方法流程
以jdk8为例，简要流程如下：
- 首先根据key的值计算hash值，找到该元素在数组中存储的下标
- 如果数组是空的，则调用resize进行初始化；
- 如果没有哈希冲突直接放在对应的数组下标里
- 如果冲突了，且key已经存在，就覆盖掉value
- 如果冲突后是链表结构，就判断该链表是否大于8，如果大于8并且数组容量小于64，就进行扩容；如果链表节点数量大于8并且数组的容量大于64，则将这个结构转换成红黑树；否则，链表插入键值对，若key存在，就覆盖掉value
- 如果冲突后，发现该节点是红黑树，就将这个节点挂在树上
10. HashMap的扩容方式
HashMap在容量超过负载因子所定义的容量之后，就会扩容。java里的数组是无法自己扩容的，将HashMap的大小扩大为原来数组的两倍
我们来看jdk1.8扩容的源码
final Node<K,V>[] resize() {
//oldTab：引用扩容前的哈希表
Node<K,V>[] oldTab = table;
//oldCap：表示扩容前的table数组的长度
int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//获得旧哈希表的扩容阈值
int oldThr = threshold;
//newCap:扩容之后table数组大小
//newThr:扩容之后下次触发扩容的条件
int newCap, newThr = 0;
//条件成立说明hashMap中的散列表已经初始化过了，是一次正常扩容
if (oldCap > 0) {
//判断旧的容量是否大于等于最大容量，如果是，则无法扩容，并且设置扩容条件为int最大值，
//这种情况属于非常少数的情况
if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
threshold = Integer.MAX_VALUE;
return oldTab;
}//设置newCap新容量为oldCap旧容量的二倍（<<1）,并且<最大容量，而且>=16，则新阈值等于旧阈值的两倍
else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
newThr = oldThr << 1; // double threshold
}
//如果oldCap=0并且边界值大于0，说明散列表是null，但此时oldThr>0
//说明此时hashMap的创建是通过指定的构造方法创建的,新容量直接等于阈值
//1.new HashMap(intitCap,loadFactor)
//2.new HashMap(initCap)
//3.new HashMap(map)
else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
newCap = oldThr;
//这种情况下oldThr=0;oldCap=0，说明没经过初始化，创建hashMap
//的时候是通过new HashMap()的方式创建的
else { // zero initial threshold signifies using defaults
newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
}
//newThr为0时，通过newCap和loadFactor计算出一个newThr
if (newThr == 0) {
//容量*0.75
float ft = (float)newCap * loadFactor;
newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
(int)ft : Integer.MAX_VALUE);
}
threshold = newThr;
@SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
//根据上面计算出的结果创建一个更长更大的数组
Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
//将table指向新创建的数组
table = newTab;
//本次扩容之前table不为null
if (oldTab != null) {
//对数组中的元素进行遍历
for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
//设置e为当前node节点
Node<K,V> e;
//当前桶位数据不为空，但不能知道里面是单个元素，还是链表或红黑树，
//e = oldTab[j]，先用e记录下当前元素
if ((e = oldTab[j]) != null) {
//将老数组j桶位置为空，方便回收
oldTab[j] = null;
//如果e节点不存在下一个节点，说明e是单个元素，则直接放置在新数组的桶位
if (e.next == null)
newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//如果e是树节点，证明该节点处于红黑树中
else if (e instanceof TreeNode)
((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
//e为链表节点，则对链表进行遍历
else { // preserve order
//低位链表：存放在扩容之后的数组的下标位置，与当前数组下标位置一致
//loHead：低位链表头节点
//loTail低位链表尾节点
Node<K,V> loHead = null, loTail = null;
//高位链表，存放扩容之后的数组的下标位置，=原索引+扩容之前数组容量
//hiHead:高位链表头节点
//hiTail:高位链表尾节点
Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null;
Node<K,V> next;
do {
next = e.next;
//oldCap为16:10000，与e.hsah做&运算可以得到高位为1还是0
//高位为0，放在低位链表
if ((e.hash & oldCap) == 0) {
if (loTail == null)
//loHead指向e
loHead = e;
else
loTail.next = e;
loTail = e;
}
//高位为1，放在高位链表
else {
if (hiTail == null)
hiHead = e;
else
hiTail.next = e;
hiTail = e;
}
} while ((e = next) != null);
//低位链表已成，将头节点loHead指向在原位
if (loTail != null) {
loTail.next = null;
newTab[j] = loHead;
}
//高位链表已成，将头节点指向新索引
if (hiTail != null) {
hiTail.next = null;
newTab[j + oldCap] = hiHead;
}
}
}
}
}
return newTab;
}
复制代码
扩容之后原位置的节点只有两种调整
- 保持原位置不动（新bit位为0时）
- 散列原索引+扩容大小的位置去（新bit位为1时）
扩容之后元素的散列设置的非常巧妙，节省了计算hash值的时间，我们来看一 下具体的实现
当数组长度从16到32，其实只是多了一个bit位的运算，我们只需要在意那个多出来的bit为是0还是1，是0的话索引不变，是1的话索引变为当前索引值+扩容的长度，比如5变成5+16=21
这样的扩容方式不仅节省了重新计算hash的时间，而且保证了当前桶中的元素总数一定小于等于原来桶中的元素数量，避免了更严重的hash冲突，均匀的把之前冲突的节点分散到新的桶中去
11. 一般用什么作为HashMap的key？
一般用Integer、String这种不可变类当HashMap当key
- 因为String是不可变的，当创建字符串时，它的hashcode被缓存下来，不需要再次计算，相对于其他对象更快
- 因为获取对象的时候要用到equals()和hashCode()方法，那么键对象正确的重写这两个方法是非常重要的，这些类很规范的重写了hashCode()以及equals()方法
12. 为什么Map桶中节点个数超过8才转为红黑树？
8作为阈值作为HashMap的成员变量，在源码的注释中并没有说明阈值为什么是8
在HashMap中有这样一段注释说明，我们继续看
* Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we
* use them only when bins contain enough nodes to warrant use
* (see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to
* removal or resizing) they are converted back to plain bins. In
* usages with well-distributed user hashCodes, tree bins are
* rarely used. Ideally, under random hashCodes, the frequency of
* nodes in bins follows a Poisson distribution
* (http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) with a
* parameter of about 0.5 on average for the default resizing
* threshold of 0.75, although with a large variance because of
* resizing granularity. Ignoring variance, the expected
* occurrences of list size k are (exp(-0.5) * pow(0.5, k) /
* factorial(k)).
复制代码
翻译
因为树节点的大小大约是普通节点的两倍，所以我们只在箱子包含足够的节点时才使用树节点（参见TREEIFY_THRESHOLD）。
当他们边的太小（由于删除或调整大小）时，就会被转换回普通的桶，在使用分布良好的hashcode时，很少使用树箱。
理想情况下，在随机哈希码下，箱子中节点的频率服从泊松分布
第一个值是：
* 0: 0.60653066
* 1: 0.30326533
* 2: 0.07581633
* 3: 0.01263606
* 4: 0.00157952
* 5: 0.00015795
* 6: 0.00001316
* 7: 0.00000094
* 8: 0.00000006
* more: less than 1 in ten million
复制代码
树节点占用空间是普通Node的两倍，如果链表节点不够多却转换成红黑树，无疑会耗费大量的空间资源，并且在随机hash算法下的所有bin节点分布频率遵从泊松分布，链表长度达到8的概率只有0.00000006，几乎是不可能事件，所以8的计算是经过重重科学考量的
- 从平均查找长度来看，红黑树的平均查找长度是logn，如果长度为8，则logn=3，而链表的平均查找长度为n/4，长度为8时，n/2=4，所以阈值8能大大提高搜索速度
- 当长度为6时红黑树退化为链表是因为logn=log6约等于2.6，而n/2=6/2=3，两者相差不大，而红黑树节点占用更多的内存空间，所以此时转换最为友好
13. HashMap为什么线程不安全？
- 多线程下扩容死循环。JDK1.7中的HashMap使用头插法插入元素，在多线程的环境下，扩容的时候有可能导致环形链表的出现，形成死循环。因此JDK1.8使用尾插法插入元素，在扩容时会保持链表元素原本的顺序，不会出现环形链表的问题
- 多线程的put可能导致元素的丢失。多线程同时执行put操作，如果计算出来的索引位置是相同的，那会造成前一个key被后一个key覆盖，从而导致元素的丢失。此问题在JDK1.7和JDK1.8中都存在
- put和get并发时，可能导致get为null。线程1执行put时，因为元素个数超出threshold而导致rehash，线程2此时执行get，有可能导致这个问题，此问题在JDK1.7和JDK1.8中都存在
14. 计算hash值时为什么要让低16bit和高16bit进行异或处理
- 我们计算索引需要将hashCode值与length-1进行按位与运算，如果数组长度很小，比如16，这样的值和hashCode做异或实际上只有hashCode值的后4位在进行运算，hash值是一个随机值，而如果产生的hashCode值高位变化很大，而低位变化很小，那么有很大概率造成哈希冲突，所以我们为了使元素更好的散列，将hash值的高位也利用起来\
举个例子
如果我们不对hashCode进行按位异或，直接将hash和length-1进行按位与运算就有可能出现以下的情况
如果下一次生成的hashCode值高位起伏很大，而低位几乎没有变化时，高位无法参与运算
可以看到，两次计算出的hash相等，产生了hash冲突
所以无符号右移16位的目的是使高混乱度地区与地混乱度地区做一个中和，提高低位的随机性，减少哈希冲突
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