使用HashMap优化代码，你得学我这样做

我并没有和HashMap杠上，想着重新开始写点技术的东西，就拿HashMap开头了。最近开始重新学习数据结构和算法，其中有些东西学完之后，对于HashMap的理解和运用又有新的认识。虽然之前运用HashMap也有这样用过，但是知道了方法论，才发现这样使用的好处。
上一期我写过HashMap ，写的是JDK8之前的Hash ，现在都JDK15了，大家有兴趣可以去看一下源计划之从HashMap认识数据结构
JDK8的HashMap
现在大家基本上使用的JDK版本都是8以上，所以JDK8的HashMap更有实用价值，那么JDK8之后，针对HashMap做了哪些优化呢？
【使用HashMap优化代码，你得学我这样做】hash方法变化：
JDK8之后的Hash算法：
JDK7的hash算法：
可以发现， JDK8之后使用了三元运算符，计算了2次，一次右移运算，一次异或运算。
而JDK7中的进行了4次右移运算，进行了四次扰动， JDK在Hash算法上提高了性能。
存储数据结构的变化：
JDK8之前，发生了Hash碰撞之后，同一个node节点，将存储在链表中。

本文插图
JDK8之后发生的变化

本文插图
当同一个node节点存储数据大小达到8之后，存储结构会将链表变成红黑树。
那么node节点存储数据大小一开始达到了8 ，后来map数据减少，该node数据大小小于8 ， node节点的存储结构是否还是红黑树？
答案：node有可能是红黑树，也有可能会退化到链表结构，因为退化阈值并不是8 ，而是6 。
下面的HashMap源码可以发现，当node节点数据大小小于6的时候，才会将红黑树转化为链表结构。
退化阀值为什么会是6 ，而不是8？
答案：虽然在查询效率上，链表结构的时间复杂度是O(n)O(n)O(n)红黑树时间复杂度是O(logn)O(logn)O(logn),但是红黑树就是一种特殊的二叉树，红黑树在极端的情况下，其实是会变成像链表一样，数据量小的情况下，也最容易发生这种情况，在这种情况下，红黑树的查询时间复杂度和链表是一样的，趋近于O(n),但是红黑树的树节点比普通节点内存大2倍，在空间上是不如链表的，而以后阀值为6 ，而不和转化为红黑树的阀值一样，是为了避免反复转化。（这些源码是有参考意义的，在我们的业务代码中也可以用这种方式来避免反复的转换）
HashMap扩容时，将头插法改为了尾插法：
为什么会出现这种变化呢？在JDK8之前的版本中，多线程操作下， HashMap会出现死循环的问题，而这种问题的导致原因就是因为， HashMap在扩容的时候，头插法，在链表头部插入，导致原有数据的链表位置发生的改变，就会出现下面的情况，形成环形链表，导致死循环。