1.HashMap的数据结构
2.HashMap实现原理
3.HashMap源码解析
Jdk在1.7的时候，是数组+链表；
jdk在1.8后,是数组+链表+红黑树；
当链表长度大于8的时候，会由链表转化成红黑树，如果红黑树的节点小于6的时候，会由红黑树转换成链表。
为什么要转成红黑树？因为时间复杂度低。当节点较多，放置节点时，可能会造成某一个单链上面的元素会变得很多，时间复杂度就会变成O(n)；
8和6哪来的：是根据泊松分布计算出来的。或者有个简单的想法，当链表的节点是6时，他的时间复杂度就是O(n/2)=3;树的时间复杂度是：O(logn)=2.6，相差不大; 当链表节点为8时，链表的时间复杂度就是O(n/2)=4; 树的时间复杂度就是：O(logn)=3，时间复杂度相差太大，所以转化成树比较合适。
Hash算法的扰动函数。
1.7 中hashmap的死循环问题：
产生循环链表的过程：有两个元素，他们的key分别的1，3，假设再增加一个元素时会出发扩容操作。此时线程1和线程2都执行put()操作，便都会触发hashmap的扩容操作。
假如线程1扩容时，执行完transfer()中的Entry<k,v> next = e.next;被挂起，此时e指向1，next指向3.
1.8 中高并发会出现数据覆盖问题。因为resize()的时候可能会导致数据覆盖。
红黑树特点：
1.首先是一个二叉树。
2。是一个平衡树。二叉树的查找的话，接近于二分查找。
3.跟节点和每个叶子节点是黑色的，每个红色节点的子节点都是黑色的。
4.从任一节点到其每个叶子节点的所有路径都包含相同数目的黑色节点。
5.最长路径不能超过最短路径的2倍。
树的演变过程：
从二叉树先演变成二叉搜索树（BST）,左边的节点比跟节点大，右边的比跟节点小。
BST树———>AVL(二叉平衡树)，有一个限制，最短子树和最长子树高度之差不能超过1，在插入的过程会旋转。用插入性能来换取查找性能。
AVL———-->红黑树：让最长子树不能超过最短子树的高度的2倍。 查找性能和插入性能近似取到了平衡。
