Map

Map（存放KEY-VALUE的容器）

HashMap

HashMap是一种无序的KV存储结构。
1.存储结构
a.基本存储结构是一个可以扩容的动态数组，初始默认大小16，扩容的时机是，当数组的中的元素到达数组当前的0.75倍，就会扩容到当前数组长度的2倍。

b.数组中存的每个元素都是一个Node，他的属性有：当前位置的hash值，key，value，执向下一个节点的指针next。

2.put流程：
a.当插入一个Node节点的时候，首先会计算出当前要插入的KEY的hash值，计算规则：如果KEY为null，哈希值为0，所以HashMap只允许存在一个Key为NULL的值。计算的时候，先用通用的hashCode方法计算出一个值，然后右移16位，相当于把高16位移动到低位，高位补0，低位舍弃，最后将新值和原本的值做异或运算（0^0=0， 1^0=1， 0^1=1， 1^1=0）最后得到的值就是hash，这样就可以将高低位二进制特征混合起来。

b.计算完hash值后，开始调用put方法，首先会判断当前数组是否是null，然后初始化数组。因为HashMap应用到懒加载的机制，只有在第一次插入数据的时候才会初始化数组，这样的好处是防止初始化后不用造成的内存浪费。

c.然后开始计算Node要放入的槽位，计算的方法是(n - 1) & hash，当前数组的槽位减一然后和hash值做与运算（0&0=0， 0&1=0， 1&0=0， 1&1=1），因为我们平时用到的HashMap大小的这个值。一般来说高16位的值都是0，与运算只有在两个值都是1的时候才会得到1，所以这里就存在一个二进制码锁屏蔽的问题，也就是hash值得高16位参与不到运算中来，这也就是之前为什么计算hash值的时候要先右移然后做异或运算，这样把高低位的二进制特征混合起来的好处就是，让数据分布的更为均匀，减少哈希碰撞的几率。

e.当获取到Node要存放的槽位后，如果这个槽位上没有Node，那就直接放进去。如果这个槽位上已经有值，那么会判断当前KEY是否一致，如果一致，则进行覆盖操作，如果不一致则判断当前节点是TreeNode，如果是按照红黑树的方法插入，如果不是按照链表的方法插入，完成后会判断当前链表上的节点是否达到8个，到达8个，链表会转化位红黑树。

3.HashMap在多线程环境下会出现什么问题？
a.在多线程执行put操作时，如果出现哈希碰撞，导致两个线程算出来的槽位是相同的，就可能会出现数据的覆盖和丢失。

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
    //多个线程操作数组的同一个位置
    Entry e = table[bucketIndex];
        table[bucketIndex] = new Entry(hash, key, value, e);
        if (size++ >= threshold)
            resize(2 * table.length);
    }
 

b.在JDK1.7中，在发生哈希冲突，插入链表时使用的是头插法。在触发扩容条件下，当把整个链表的元素迁移到新数组中，会发生指针顺序的反转，在多个线程扩容的时候，会出现环形链表。当get方法查询到此链表的时候，就会发生死循环。JDK1.8改为尾插法，解决了此问题。

4.为什么建议声明hashMap的大小是2的N次方？
因为在计算槽位的时候，(n - 1) & hash，如果是2的N次方的话，n-1的二进制位上会出现更多的0，在进行与运算的时候会被更多位的0屏蔽，导致计算结果大大趋同，导致大量的哈希碰撞。反之，能让数据分布的更均匀。

5.HashMap的扩容机制为什么是2倍？
HashMap的扩容分为两步，第一先创建一个长度是原来两倍的数据，第二将原来的数据重新计算槽位，分配到新的数组中去，这一步需要消耗很大的计算资源。如果长度是两倍的话，按照计算方法(n - 1) & hash这里n-1实际也变成了原来的2倍，在二进制位上的表现就是在最高位上多了一个1，此时在进行与运算的时候，就不用计算其他位，只需要判断在在高位上的hash是0或者1，大大减少了计算量，降低了计算成本。

TreeMap

TreeMap是一种有序的KV存储结构。
1.存储结构
TreeMap底层是一颗红黑树，创建时需要定义比较器，如果没有定义则按照传入的类重写的比较器进行排序。
2.put流程
a.首先会判断当前root节点是否为null，如果为null，设置root节点。
b.如果不为NULL，会跟节点比较大小，小的继续跟左节点比较，大的继续跟右节点比较，然后循环直到找到自己的节点。
c.插入完成后会调整树的结构使其满足红黑树的规则。
红黑树规则：
节点分为红色或者黑色；
根节点必为黑色；
叶子节点都为黑色，且为null；
连接红色节点的两个子节点都为黑色（红黑树不会出现相邻的红色节点）；
从任意节点出发，到其每个叶子节点的路径中包含相同数量的黑色节点；

HashTable
和HashMap差不多，只是对集合的操作都是synchronized的，效率极低。