谈一下HashMap的特性
1.HashMap存储键值对实现快速存取，允许为null。key值不可重复，若key值重复则覆盖。
2.非同步，线程不安全。
3.底层是hash表，不保证有序
HashMap的JDK7和JDK8底层结构是什么
JDK7采用的是数组+链表
JDK8采用的数组+链表+红黑树
链表的作用是什么？为什么JDK8引入了红黑树？
链表主要是为了解决数组中的key发生hash冲突时，将发生碰撞的key存到链表中
红黑树主要是为了解决链表过长，的查询速度太慢问题，链表查询时间复杂度为O(n)
当链表长度大于等于8时，就会转变成红黑树，时间复杂度为O(logn)
当链表长度小于等于6时，由红黑树转变回链表，因为链表过短时引入红黑树反而会降低查询速度
hash冲突
当两个不同的输入值，根据同一散列函数计算出相同的散列值的现象，我们就把它叫做碰撞（哈希碰撞）。
减少hash冲突
1. 使用链地址法（使用散列表）来链接拥有相同hash值的数据，就是我们上面说的链表；
2. 使用2次扰动函数（hash函数）来降低哈希冲突的概率，使得数据分布更平均；
3. 引入红黑树进一步降低遍历的时间复杂度，使得遍历更快；
HashMap什么时候会进行扩容？扩容多大
HashMap有个参数叫负载因子，其实就是一个小数值0.75，也可以理解成75%
比如map的默认大小是16，当填满了75%的空间大小时就该扩容了
16乘以0.75等于12，也就是说集合里存到12个了，就该进行提前扩容了，
要不然过一会没地方存了，扩容成原来大小的2倍
hashmap插入数据过程
ConcurrentHashMap1.7和1.8的区别；
jdk1.7：分段锁Segment来进行实现的，Segment继承了ReentrantLock锁；
jdk1.8：放弃了Segment臃肿的设计，采用volatile+Node+CAS+Synchronized来保证线程安全；
JDK1.7版本的CurrentHashMap的实现原理
ConcurrentHashMap中采用了分段锁保证了线程安全
分段锁称为Segment，它即类似于HashMap的结构，即内部拥有一个Entry数组，
数组中的每个元素又是一个链表,同时又是一个ReentrantLock
因为Segment继承了ReentrantLock。
ReentrantLock就是实现多线程锁的关键
所谓的分段锁就是将数据分成一段一段的存储，
然后给每一段数据配一把锁，
当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，
其他段的数据也能被其他线程访问，能够实现真正的并发访问。
下面给大家展示他的结构图
JDK1.8版本的CurrentHashMap的实现原理
采用了volatile+CAS+ synchronized来保证并发安全性
HashTable
数组 + 链表方式存储 默认容量：11（质数为宜） put操作：首先进行索引计算 （key.hashCode() & 0x7FFFFFFF）% table.length；若在链表中找到了，则替换旧值，若未找到则继续；当总元素个数超过 容量 * 加载因子 时，扩容为原来 2 倍并重新散列；将新元素加到链表头部 对修改 Hashtable 内部共享数据的方法添加了 synchronized，保证线程安全
HashMap 与 HashTable 区别
默认容量不同，扩容不同
线程安全性：HashTable 安全
效率不同：HashTable 要慢，因为加锁
可以使用 CocurrentHashMap 来代替 Hashtable 吗
我们知道 Hashtable 是 synchronized 的，但是 ConcurrentHashMap 同步性能更好，因为它仅仅根据同步级别对 map 的一部分进行上锁 ConcurrentHashMap 当然可以代替 HashTable，但是 HashTable 提供更强的线程安全性 它们都可以用于多线程的环境，但是当 Hashtable 的大小增加到一定的时候，性能会急剧下降，因为迭代时需要被锁定很长的时间。由于 ConcurrentHashMap 引入了分割（segmentation），不论它变得多么大，仅仅需要锁定 Map 的某个部分，其它的线程不需要等到迭代完成才能访问 Map。简而言之，在迭代的过程中，ConcurrentHashMap 仅仅锁定 Map 的某个部分，而 Hashtable 则会锁定整个 Map
说说你对红黑树的见解
每个节点非红即黑
根节点总是黑色的
如果节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的（反之不一定）
每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL节点）
从根节点到叶节点或空子节点的每条路径，必须包含相同数目的黑色节点（即相同的黑色高度）
链表过深问题为什么不用二叉查找树代替，而选择红黑树？为什么不一直使用红黑树
之所以选择红黑树是为了解决二叉查找树的缺陷，二叉查找树在特殊情况下会变成一条线性结构（这就跟原来使用链表结构一样了，造成很深的问题），遍历查找会非常慢。
而红黑树在插入新数据后可能需要通过左旋，右旋、变色这些操作来保持平衡，引入红黑树就是为了查找数据快，解决链表查询深度的问题
我们知道红黑树属于平衡二叉树，但是为了保持“平衡”是需要付出代价的，但是该代价所损耗的资源要比遍历线性链表要少
所以当长度大于8的时候，会使用红黑树，如果链表长度很短的话，根本不需要引入红黑树，引入反而会慢。
