1、HashMap
1.1 HashMap结构
JDK1.7和JDK1.8的结构不同
在JDK1.7中，key和value构成Entry节点，所有的Entry节点构建一个数组，数组的下标是key的HashCode取模。另外，对于hashCode一样但是key值不一样的元素，会放在同一个Entry节点中，并且他们在这个Entry节点内部会构成一个单向链表。
在JDK1.8中，key和value组成Node节点，所有的Node节点构建一个数组，数组的下标是key的HashCode取模。这个跟JDK1.7一样。但是在Node节点内部就不一样了，如果Node节点内的元素小于等于8个，还是跟JDK1.7一样是单向链表结构，如果大于8个元素，就会自动变成红黑树结构。红黑树结构比链表结构的时间复杂度要低，直接提升了性能。
1.2 HashMap细节
HashMap允许有一条空数据。
HashMap中Node数组的初始长度是16，并且后面自动扩容的长度也是2的幂数。
HashMap中元素放在数组的哪个位置（下标）是计算出来的：
1）先把元素的key取hashcode，得到一个值；
2）然后把这个值用hashMap自己的HashCode()方法再取一遍Hash值，目的是为了让这个值的0和1尽量分散；
3）最后把这个值跟（数组长度-1，也就是11111111111）做&运算，得到一个小于数组长度的值。这个值就是放的位置。
1.3 HashMap扩容机制
HashMap必须同时满足两个条件才会扩容：
1）存放新值的时候当前已有元素的个数必须大于等于阈值（数组长度*负载因子0.75）
2）存放新值的时候当前存放数据发生hash碰撞（当前key计算的hash值换算出来的数组下标位置已经存在值）
1.4 HashMap Resize
Resize()方法用来给hashMap扩容，扩容的时机在上面讲了，下面讲的是扩容的方法：
1）首先，计算需要扩容的新NODE数组的长度，是扩容2倍，还是几倍。
2）然后，重新申明一个新的NODE数组，长度是计算好的值 ；
3）所有元素重新计算hashcode，复制到新的位置。不仅包括NODE数组的位置移位，还包括单向链表和红黑树节点的数据移位。
1.5 HashMap死锁原因
HashMap死锁，体现了HashMap的线程不安全性，是无法避免的，原因是：
如果两个线程都刚好同时碰到了HashMap需要扩容的时机，扩容时HashMap需要做rehash，重新生成新数据，那么两个线程分别往新的Node数组里放元素的时候，由于多线程并发执行的原因，可能出现链表中元素的next节点互相是对方节点的情况，导致死锁。
1.6 ConCurrentHashMap
JDK1.7与JDK1.8实现方式完全不同，一个是分段锁，一个是对node加锁。
1）JDK1.7实现：
是线程安全的，区别于hashtable，concurrenthashmap是将数据分成多个段，每个段分别加锁，也就是段锁。而hashtable是对数据整个加锁，两者效率明显不一样，对segment加锁的话，其它segment的数据还能继续操作。
Concurrenthashmap的put操作、get操作、remove操作都下放到每一个segment里面去操作的。我们通过对插入数据的key的hashcode再进行一次hash，得到segment的值，从而确定每一个key所在的segment。
至于Count计数方法，则是把每个segment里面的count相关，得到全部值的和。
2）JDK1.8实现
相对于JDK1.7进行了两点改变，分别是：
——取消了segmant，而是采用transient volatile HashEntry
——同JDK1.8Hashmap的改变，Node内部结构支持单向链表+红黑树两种存储结构，提高查询效率。
2、 LinkedhashMap
是双向链表的hashmap，也是有序的hashmap。HashMap存进去的数据取出来是没顺序的，但是linkedHashMap是有顺序的。
LinkedHashMap的顺序可以有两种，一种是按插入顺序排序的，一种是按照操作顺序排序的。
因此，如果需要实现LRU（最近最少使用），只需要使用LinkedHashMap的按操作顺序排序方式，最近使用的在LinkedHashMap的链表头位置，最久没使用的在链表尾位置。
2.1 ConcurrentLinkedHashMap
是LinkedHashMap的线程安全变种类。
3、TreeMap
Entry节点组成的红黑树，红黑树是一个自平衡的排序二叉树，节点值比左边所有子节点的值都大，比右边所有子节点的值都小。
4、HashMap、TreeMap和LinkedHashMap使用场景
首先，这三种数据结构的主要特点如下：
HashMap：增删改查时间复杂度O(1)，统计最大最小值时间复杂度O(N)
TreeMap：增删改查统计的时间复杂度O(logN)
LinkedHashMap：时间复杂度同HashMap，但插入顺序和读出顺序一致
所以，使用场景分别如下：
HashMap：适合不要求顺序的增删改查操作
TreeMap：适合基于大小排序的统计操作
LinkedHashMap：适合要求顺序的增删改查操作
5、HashTable
是线程安全的，功能类似于HashMaP，出现的比HashMap要早，现在已经不用了。现在线程安全的都是concurrentHashMap，比Hashtable效率高多了