Map 接口
Map 整体结构如下所示：
Hashtable 比较特别，作为类似 Vector、Stack 的早期集合相关类型，它是扩展了 Dictionary 类的，类结构上与 HashMap 之类明显不同。
HashMap 等其他 Map 实现则是都扩展了 AbstractMap，里面包含了通用方法抽象。
不同 Map 的用途，从类图结构就能体现出来，设计目的已经体现在不同接口上。
HashMap 的实现原理？
在 JDK 1.7 中 HashMap 是以数组加链表的形式组成的，JDK 1.8 之后新增了红黑树的组成结构，当链表大于 8 并且容量大于 64 时，链表结构会转换成红黑树结构。
HashMap 基于 Hash 算法实现的：
- 当我们往Hashmap 中 put 元素时，利用 key 的 hashCode 重新 hash 计算出当前对象的元素在数组中的下标。
- 存储时，如果出现 hash 值相同的 key，此时有两种情况。
- 如果 key 相同，则覆盖原始值；
- 如果 key 不同（出现冲突），则将当前的 key-value 放入链表中
- 获取时，直接找到 hash 值对应的下标，在进一步判断 key 是否相同，从而找到对应值。
- 理解了以上过程就不难明白 HashMap 是如何解决 hash 冲突的问题，核心就是使用了数组的存储方式，然后将冲突的key的对象放入链表中，一旦发现冲突就在链表中做进一步的对比。
JDK1.7 VS JDK1.8 比较
JDK1.8主要解决或优化了一下问题：
- resize 扩容优化
- 引入了红黑树，目的是避免单条链表过长而影响查询效率，红黑树算法请参考
- 解决了多线程死循环问题，但仍是非线程安全的，多线程时可能会造成数据丢失问题。
| 不同 | JDK 1.7 | JDK 1.8 |
| 存储结构 | 数组 + 链表 | 数组 + 链表 + 红黑树 |
| 初始化方式 | 单独函数：inflateTable() |
直接集成到了扩容函数resize()中 |
| hash值计算方式 | 扰动处理 = 9次扰动 = 4次位运算 + 5次异或运算 | 扰动处理 = 2次扰动 = 1次位运算 + 1次异或运算 |
| 存放数据的规则 | 无冲突时，存放数组；冲突时，存放链表 | 无冲突时，存放数组；冲突 & 链表长度 < 8：存放单链表；冲突 & 链表长度 > 8：树化并存放红黑树 |
| 插入数据方式 | 头插法（先讲原位置的数据移到后1位，再插入数据到该位置） | 尾插法（直接插入到链表尾部/红黑树） |
| 扩容后存储位置的计算方式 | 全部按照原来方法进行计算（即hashCode ->> 扰动函数 ->> (h&length-1)） | 按照扩容后的规律计算（即扩容后的位置=原位置 or 原位置 + 旧容量） |
如何有效避免哈希碰撞
主要是因为如果使用hashCode取余，那么相当于参与运算的只有hashCode的低位，高位是没有起到任何作用的。
所以我们的思路就是让 hashCode 取值出的高位也参与运算，进一步降低hash碰撞的概率，使得数据分布更平均，我们把这样的操作称为扰动，在JDK 1.8中的hash()函数如下：
static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);// 与自己右移16位进行异或运算（高低位异或） }
HashMap的put方法的具体流程？
当我们put的时候，首先计算 key的hash值，这里调用了 hash方法，hash方法实际是让key.hashCode()与key.hashCode()>>>16进行异或操作，高16bit补0，一个数和0异或不变，所以 hash 函数大概的作用就是：高16bit不变，低16bit和高16bit做了一个异或，目的是减少碰撞。
①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null，否则执行resize()进行扩容；
②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i，如果table[i]==null，直接新建节点添加，转向⑥，如果table[i]不为空，转向③；
③.判断table[i]的首个元素是否和key一样，如果相同直接覆盖value，否则转向④，这里的相同指的是hashCode以及equals；
④.判断table[i] 是否为treeNode，即table[i] 是否是红黑树，如果是红黑树，则直接在树中插入键值对，否则转向⑤；
⑤.遍历table[i]，判断链表长度是否大于8，大于8的话把链表转换为红黑树，在红黑树中执行插入操作，否则进行链表的插入操作；遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可；
⑥.插入成功后，判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold，如果超过，进行扩容。
HashMap的扩容操作是怎么实现的？
①.在jdk1.8中，resize方法是在hashmap中的键值对大于阀值时或者初始化时，就调用resize方法进行扩容；
②.每次扩展的时候，都是扩展2倍；
③.扩展后Node对象的位置要么在原位置，要么移动到原偏移量两倍的位置。
在1.7中，扩容之后需要重新去计算其Hash值，根据Hash值对其进行分发.
但在1.8版本中，则是根据在同一个桶的位置中进行判断(e.hash & oldCap)是否为0，0 -表示还在原来位置，否则就移动到原数组位置 + oldCap。
重新进行 hash 分配后，该元素的位置要么停留在原始位置，要么移动到原始位置+增加的数组大小这个位置上。
任何类都可以作为 Key 么？
可以使用任何类作为 Map 的 key，然而在使用之前，需要考虑以下几点：
- 如果类重写了 equals() 方法，也应该重写 hashCode() 方法。
- 类的所有实例需要遵循与 equals() 和 hashCode() 相关的规则。
- 如果一个类没有使用 equals()，不应该在 hashCode() 中使用它。
- 用户自定义 Key 类最佳实践是使之为不可变的，这样 hashCode() 值可以被缓存起来，拥有更好的性能。
不可变的类也可以确保 hashCode() 和 equals() 在未来不会改变，这样就会解决与可变相关的问题了。
为什么HashMap中String、Integer这样的包装类适合作为K？
String、Integer等包装类的特性能够保证Hash值的不可更改性和计算准确性，能够有效的减少Hash碰撞的几率。
- 都是final类型，即不可变性，保证key的不可更改性，不会存在获取hash值不同的情况
- 内部已重写了
equals()、hashCode()等方法，遵守了HashMap内部的规范（不清楚可以去上面看看putValue的过程），不容易出现Hash值计算错误的情况；
HashMap为什么不直接使用hashCode()处理后的哈希值直接作为table的下标？
hashCode()方法返回的是int整数类型，其范围为-(2 ^ 31)~(2 ^ 31 - 1)，约有40亿个映射空间，而HashMap的容量范围是在16（初始化默认值）~2 ^ 30，HashMap通常情况下是取不到最大值的，并且设备上也难以提供这么多的存储空间，从而导致通过hashCode()计算出的哈希值可能不在数组大小范围内，进而无法匹配存储位置；
HashMap 的长度为什么是2的幂次方
为了能让 HashMap 存取高效，尽量较少碰撞，也就是要尽量把数据分配均匀，每个链表/红黑树长度大致相同。这个实现就是把数据存到哪个链表/红黑树中的算法。
这个算法应该如何设计呢？
我们首先可能会想到采用 % 取余的操作来实现。
但是，重点来了：取余(%)操作中如果除数是2的幂次则等价于与其除数减一的与(&)操作（也就是说 hash%length==hash&(length-1)的前提是 length 是2的 n 次方；）。
并且采用二进制位操作 &，相对于 % 能够提高运算效率，这就解释了 HashMap 的长度为什么是2的幂次方。
那为什么是两次扰动呢？
答：这样就是加大哈希值低位的随机性，使得分布更均匀，从而提高对应数组存储下标位置的随机性&均匀性，最终减少Hash冲突，两次就够了，已经达到了高位低位同时参与运算的目的；
HashMap 和 ConcurrentHashMap 的区别
- ConcurrentHashMap对整个桶数组进行了分割分段(Segment)，每一个分段上都用lock锁进行保护，相对于HashTable的synchronized锁的粒度更精细了一些，并发性能更好，而HashMap没有锁机制，不是线程安全的。（JDK1.8之后ConcurrentHashMap启用了一种全新的方式实现,利用 synchronized + CAS算法。）
- HashMap的键值对允许有null，但是ConCurrentHashMap都不允许。
