1.7是 數(shù)組+鏈表 1.8是 數(shù)組+鏈表【超過閾值會變成紅黑樹】

1. 鏈表長度超過8
2. 元素個數(shù)超過數(shù)組個數(shù)的75%

1. 鏈表長度超過8
2. 此時看看數(shù)組長度是否超過64，超過就進(jìn)行樹化，否則只是單純擴(kuò)容

其實(shí)一般正常的元素，都是不會超過閾值的，只有插入一堆重復(fù)的元素，hash值一樣，才可能達(dá)到閾值，這個簡稱Dos攻擊 而元素一旦多起來，鏈表查找的效率就遠(yuǎn)不及紅黑樹了

不是的，維護(hù)紅黑樹需要占用比鏈表更多的空間，而且當(dāng)鏈表長度足夠短的時候，鏈表查找的效率反而比紅黑樹更高？？

root、root.left、root.right、root.left.left 有一個為 null ，也會退化為鏈表（看的是移除之前的情況）

先獲得key的hashCode的值 h，然后 h 和 h右移16位 做異或運(yùn)算。
實(shí)質(zhì)上是把一個數(shù)的末x位低16位與他的高16位做異或運(yùn)算，因為在前面 (n - 1) & hash 的計算中，hash變量只有末x位會參與到運(yùn)算。使高16位也參與到hash的運(yùn)算能減少沖突

只有2的n次方，去-1，才能用 & 替代 %

擴(kuò)容時重新計算索引效率更高： hash & oldCap == 0 的元素留在原來位置 否則新位置 = 舊位置 + oldCap （oldCap：原始的容量）

因為HashMap的初始容量是2的次冪，擴(kuò)容之后的長度是原來的二倍，新的容量也是2的次冪，所以，元素，要么在原位置，要么在原位置再移動2的次冪。

看下這張圖，n為table的長度 圖a表示擴(kuò)容前的key1和key2兩種key確定索引的位置 圖b表示擴(kuò)容后key1和key2兩種key確定索引位置。

元素在重新計算hash之后，因為n變?yōu)?倍，那么n-1的mask范圍在高位多1bit(紅色)，因此新的index就會發(fā)生這樣的變化：

所以在擴(kuò)容時，只需要看原來的hash值新增的那一位是0還是1就行了【直接 hash & oldCap，就能知道是0還是1了】 是0的話索引沒變，是1的話就變成原索引+oldCap

可以的，因為2的n次方也會有缺陷，比如給定的值全是偶數(shù)，無論如何hash之后取模，都是偶數(shù)，分布就不均勻

此時如果用質(zhì)數(shù)作為容量的話，就會分布得比較均勻

二次 hash 是為了配合 容量是 2 的 n 次冪 這一設(shè)計前提，如果 hash 表的容量不是 2 的 n 次冪，則不必二次 hash

容量是 2 的 n 次冪 這一設(shè)計計算索引效率更好，但 hash 的分散性就不好，需要二次 hash 來作為補(bǔ)償，沒有采用這一設(shè)計的典型例子是 Hashtable

主要是第一個節(jié)點(diǎn)才會吧？因為第一個是new Node出來的

jdk1.7中，采用的是頭插法，用一個e指針表示當(dāng)前要擴(kuò)容的節(jié)點(diǎn)，next表示接下來要擴(kuò)容的節(jié)點(diǎn)，一直頭插e更新e為next，直到e為null

假設(shè)現(xiàn)在有兩個線程1和2，要擴(kuò)容一個Map

1. 線程1的局部變量e，指向了a節(jié)點(diǎn)，next指向b節(jié)點(diǎn)
2. 線程2的局部變量也是如此，此時線程2先進(jìn)行擴(kuò)容，由于是頭插法，最終結(jié)果變成了 b->a
3. 但此時來到線程1先進(jìn)行，局部變量不會受改變，e還是指向a，next還是b，所以把a(bǔ)頭插，并且更新e為next，也就變成了b
4. 線程1繼續(xù)頭插b，沒問題，結(jié)果變成了[b->a]，看起來是沒問題了，但是接下來判斷e還沒有next：
5. 發(fā)現(xiàn)e的next是a，又要繼續(xù)頭插a，插完a之后，發(fā)現(xiàn)a的next又是b，寄了這下，無限循環(huán)了

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