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JDK1.8之前
JDK1.8 之前 HashMap 底层是 数组和链表 结合在一起使用也就是 链表散列。
HashMap 通过 key 的 hashcode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值，然后通过
(n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置（这里的 n 指的是数组的长度），如果当前位置存在元素的话，就判断该元素与要存入的元素的 hash 值以及 key 是否相同，如果相同的话，直接覆盖，不相同就通过拉链法解决冲突。
JDK1.7的hash方法源码
static int hash(int h) {// This function ensures that hashCodes that differ only by// constant multiples at each bit position have a bounded// number of collisions (approximately 8 at default load factor).h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);
}JDK1.8之后的hash方法源码
static final int hash(Object key) {int h;// key.hashCode()：返回散列值也就是hashcode// ^：按位异或// >>>:无符号右移，忽略符号位，空位都以0补齐return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);}JDK 1.7使用更复杂的哈希算法（9次扰动处理），而JDK 1.8简化了哈希算法（1次扰动处理）。此外，JDK 1.7在扩容时先进行扩容再插入新元素，重新计算所有元素的位置，而JDK 1.8则先插入新元素再判断是否需要扩容，优化了重新计算位置的算法。
Hashmap解决哈希冲突的方法为拉链法：将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组，数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突，则将冲突的值加到链表中即可。
jdk1.7数组+链表，1.8之后数据+链表或红黑树
假设我们有一个 HashMap，其桶数组的大小为 16（即有 16 个桶）。以下是一个简单的示意图：
HashMap
+-------------------+
| 0 -> (K1, V1) -> (K2, V2) -> (K3, V3) [Red-Black Tree]
| 1 -> (K4, V4)
| 2 -> (K5, V5) -> (K6, V6) [Red-Black Tree]
| 3 -> null
| 4 -> (K7, V7)
| 5 -> null
| 6 -> (K8, V8) -> (K9, V9)
| 7 -> null
| 8 -> (K10, V10)
| 9 -> null
| 10 -> (K11, V11)
| 11 -> null
| 12 -> (K12, V12)
| 13 -> null
| 14 -> (K13, V13)
| 15 -> null
+-------------------+JDK1.8之后
相比于之前的版本， JDK1.8 之后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值
（默认为 8）（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）时，将链表转化为红黑树。
这样做的目的是减少搜索时间：链表的查询效率为 O(n)（n 是链表的长度），红黑树是一种自平衡二叉搜索树，其查询效率为 O(log n)。当链表较短时，O(n) 和 O(log n) 的性能差异不明显。但当链表变长时，查询性能会显著下降。
为什么优先扩容而非直接转为红黑树？
数组扩容能减少哈希冲突的发生概率（即将元素重新分散到新的、更大的数组中），这在多数情况下比直接转换为红黑树更高效。
红黑树需要保持自平衡，维护成本较高。并且，过早引入红黑树反而会增加复杂度。
为什么选择阈值 8 和 64？
- 泊松分布表明，链表长度达到 8 的概率极低（小于千万分之一）。在绝大多数情况下，链表长度都不会超过 8。阈值设置为 8，可以保证性能和空间效率的平衡。
- 数组长度阈值 64 同样是经过实践验证的经验值。在小数组中扩容成本低，优先扩容可以避免过早引入红黑树。数组大小达到 64 时，冲突概率较高，此时红黑树的性能优势开始显现。
TreeMap、TreeSet 以及 JDK1.8 之后的 HashMap 底层都用到了红黑树。红黑树就是为了解决二叉查找树的缺陷，因为二叉查找树在某些情况下会退化成一个线性结构。
我们来结合源码分析一下 HashMap 链表到红黑树的转换。
1、 putVal 方法中执行链表转红黑树的判断逻辑。
链表的长度大于 8 的时候，就执行 treeifyBin （转换红黑树）的逻辑。
// 遍历链表
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {// 遍历到链表最后一个节点if ((e = p.next) == null) {p.next = newNode(hash, key, value, null);// 如果链表元素个数大于TREEIFY_THRESHOLD（8）if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st// 红黑树转换（并不会直接转换成红黑树）treeifyBin(tab, hash);break;}if (e.hash == hash &&((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))break;p = e;
}2、treeifyBin 方法中判断是否真的转换为红黑树。
final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab, int hash) {int n, index; Node<K,V> e;// 判断当前数组的长度是否小于 64if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)// 如果当前数组的长度小于 64，那么会选择先进行数组扩容resize();else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {// 否则才将列表转换为红黑树TreeNode<K,V> hd = null, tl = null;do {TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e, null);if (tl == null)hd = p;else {p.prev = tl;tl.next = p;}tl = p;} while ((e = e.next) != null);if ((tab[index] = hd) != null)hd.treeify(tab);}
}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。