背景：hashmap面試基礎必考內容，需要深入了解，並學習其中的相關原理。此處還要明白1.7和1.8不通版本的優化點。
Java 8系列之重新認識HashMap
鑒於JDK1.8做了多方面的優化，總體性能優於JDK1.7，下面我們從兩個方面用例子證明這一點(在hash均勻和不均勻的情況下性能都有明顯的提升)
不管增加、刪除、查找鍵值對，定位到哈希桶數組的位置都是很關鍵的第一步。前面說過HashMap的數據結構是數組和鏈表的結合，所以我們當然希望這個HashMap里面的元素位置盡量分布均勻些，盡量使得每個位置上的元素數量只有一個，那么當我們用hash算法求得這個位置的時候，馬上就可以知道對應位置的元素就是我們要的，不用遍歷鏈表，大大優化了查詢的效率。HashMap定位數組索引位置，直接決定了hash方法的離散性能。先看看源碼的實現(方法一+方法二):
方法一： static final int hash(Object key) { //jdk1.8 & jdk1.7 int h; // h = key.hashCode() 為第一步 取hashCode值 // h ^ (h >>> 16) 為第二步 高位參與運算 return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } 方法二： static int indexFor(int h, int length) { //jdk1.7的源碼，jdk1.8沒有這個方法，但是實現原理一樣的 return h & (length-1); //第三步 取模運算 }
這里的Hash算法本質上就是三步：取key的hashCode值、高位運算、取模運算。
對於任意給定的對象，只要它的hashCode()返回值相同，那么程序調用方法一所計算得到的Hash碼值總是相同的。我們首先想到的就是把hash值對數組長度取模運算，這樣一來，元素的分布相對來說是比較均勻的。但是，模運算的消耗還是比較大的，在HashMap中是這樣做的：調用方法二來計算該對象應該保存在table數組的哪個索引處。
這個方法非常巧妙，它通過h & (table.length -1)來得到該對象的保存位，而HashMap底層數組的長度總是2的n次方，這是HashMap在速度上的優化。當length總是2的n次方時，h& (length-1)運算等價於對length取模，也就是h%length，但是&比%具有更高的效率。
在JDK1.8的實現中，優化了高位運算的算法，通過hashCode()的高16位異或低16位實現的：(h = k.hashCode()) ^ (h >>> 16)，主要是從速度、功效、質量來考慮的，這么做可以在數組table的length比較小的時候，也能保證考慮到高低Bit都參與到Hash的計算中，同時不會有太大的開銷。
Java源碼分析：HashMap 1.8 相對於1.7 到底更新了什么？
Java源碼分析：HashMap 1.8 相對於1.7 到底更新了什么？
ps超詳細的 太牛逼了 好好讀讀
1.8不會出現1.7的多線程環形鏈死循環情況，但是還不是線程安全的，因為沒有同步鎖。
jdk1.8與1.7之間 hashmap的不同，優化點！！
所有處理的根本目的，都是為了提高 存儲key-value的數組下標位置 的隨機性 & 分布均勻性，盡量避免出現hash值沖突。即：對於不同key，存儲的數組下標位置要盡可能不一樣
JDK 1.8 的優化目的主要是：減少 Hash沖突 & 提高哈希表的存、取效率