JDK1.7中

使用一个Entry数组来存储数据，用key的hashcode取模来决定key会被放到数组里的位置，如果hashcode相同，或者hashcode取模后的结果相同（hash collision），那么这些key会被定位到Entry数组的同一个格子里，这些key会形成一个链表。

在hashcode特别差的情况下，比方说所有key的hashcode都相同，这个链表可能会很长，那么put/get操作都可能需要遍历这个链表

也就是说时间复杂度在最差情况下会退化到O(n)

JDK1.8中

使用一个Node数组来存储数据，但这个Node可能是链表结构，也可能是红黑树结构

如果插入的key的hashcode相同，那么这些key也会被定位到Node数组的同一个格子里。

如果同一个格子里的key不超过8个，使用链表结构存储。

如果超过了8个，那么会调用treeifyBin函数，将链表转换为红黑树。

那么即使hashcode完全相同，由于红黑树的特点，查找某个特定元素，也只需要O(log n)的开销

也就是说put/get的操作的时间复杂度最差只有O(log n)

听起来挺不错，但是真正想要利用JDK1.8的好处，有一个限制：

key的对象，必须正确的实现了Compare接口

如果没有实现Compare接口，或者实现得不正确（比方说所有Compare方法都返回0）

那JDK1.8的HashMap其实还是慢于JDK1.7的

简单的测试数据如下：

向HashMap中put/get 1w条hashcode相同的对象

JDK1.7: put 0.26s，get 0.55s

JDK1.8（未实现Compare接口）：put 0.92s，get 2.1s

但是如果正确的实现了Compare接口，那么JDK1.8中的HashMap的性能有巨大提升，这次put/get 100W条hashcode相同的对象

JDK1.8（正确实现Compare接口，）：put/get大概开销都在320ms左右

为什么要这么操作呢？

我认为应该是为了避免Hash Collision DoS攻击

Java中String的hashcode函数的强度很弱，有心人可以很容易的构造出大量hashcode相同的String对象。

如果向服务器一次提交数万个hashcode相同的字符串参数，那么可以很容易的卡死JDK1.7版本的服务器。

但是String正确的实现了Compare接口，因此在JDK1.8版本的服务器上，Hash Collision DoS不会造成不可承受的开销。