HashMap 底层实现原理是什么？JDK8 做了哪些优化？

### 回答1：
HashMap 是一种哈希表实现的映射。它存储键值对，允许用户快速查找特定键对应的值。

HashMap 底层是通过数组和链表实现的。它将键哈希成一个整数，然后将键值对存储在数组中的对应位置。如果多个键值对映射到了同一个数组位置，它们就会按照链表的形式连接起来。

在 JDK8 中，HashMap 做了以下优化：

1. 当链表长度大于某个阈值（默认为 8）时，会自动转换为红黑树。这样可以使查询的时间复杂度从 O(n) 降低到 O(log n)。

2. 当哈希表中的实际大小（键值对数量）超过哈希表数组的大小时，会自动将哈希表数组的大小增加一倍。这样可以减少碰撞的次数，提高查询效率。

3. 引入了“红色哈希码”（fusing hash code）技术，可以通过一个状态位来标识一个节点是否被搬迁过。这样可以在查询时避免对节点的额外访问，提高查询效率。

### 回答2：
HashMap底层实现原理是基于哈希表的数据结构，使用了数组和链表（或者红黑树）的组合。具体原理如下：

1. 首先，HashMap会创建一个固定大小的数组作为桶（bucket）来存储元素。
2. 当向HashMap中添加元素时，首先计算元素的哈希码（hashCode），通过哈希函数将其映射到对应的桶中。
3. 如果一个桶中已经存在元素，则通过链表（或红黑树）将新的元素添加到桶中。如果桶中的元素数量超过一定阈值（默认为8），则将链表转换为红黑树，以提高查找、插入和删除的性能。
4. 当需要查找或移除元素时，HashMap会根据元素的哈希码找到对应的桶，并在链表（或红黑树）中进行查找或操作。

JDK8针对HashMap做了以下优化：

1. 数组+链表+红黑树的优化：当一个桶中链表的长度超过一定阈值（默认为8），将链表转换为红黑树，以提高查找、插入和删除的性能。
2. 扩容优化：在JDK8中，HashMap的扩容机制进行了优化。在扩容时，会先判断链表长度是否大于阈值（默认为8），如果小于，则使用链表进行复制；如果大于，则使用红黑树进行复制，这样可以减少红黑树的创建和转换次数，提高性能。
3. 并发安全性：JDK8中，对HashMap的并发操作进行了优化，通过使用synchronized关键字对并发操作进行同步处理，提高了HashMap的并发安全性。
4. 高位运算优化：JDK8中，对元素的哈希码进行了增强，通过使用高位运算来增加哈希值的随机性，减少哈希冲突，提高性能。

总的来说，JDK8在HashMap的链表转红黑树和扩容机制上进行了优化，提高了HashMap的性能和并发安全性。

### 回答3：
HashMap 底层实现原理是基于哈希表（Hash Table）。在HashMap中，每个元素由键值对（Key-Value Pair）组成，其中Key用于计算哈希值，Value用于存储实际的数据。

JDK8对HashMap的底层实现进行了一些优化。其中最主要的改进是引入了红黑树（Red-Black Tree）来解决哈希冲突问题。在哈希冲突发生时，原先的链表结构会转换为红黑树结构，从而提高了查找和插入操作的效率。这种优化主要体现在以下几个方面：

1. 链表转为红黑树：当链表长度超过一定阈值时，HashMap会将该链表转换为红黑树，提高了在大数据量情况下的查找效率。

2. 红黑树转为链表：当红黑树的节点数量减少到一定阈值以下时，HashMap会将红黑树重新转换为链表结构，从而减少内存消耗。

3. 引入扩容阈值：在JDK8中，引入了一个新的扩容机制，即当HashMap的大小达到一定阈值时，会进行自动扩容。扩容过程中，哈希表的大小会变为原来的两倍，并重新计算每个元素在新的哈希表中的位置，以保证哈希值分布的均匀性。

4. 使用红黑树替代链表：在JDK8中，当链表长度超过一定阈值时，HashMap会将该链表转换为红黑树。这样可以减少链表长度对查找性能的影响，提高了HashMap在高并发场景下的性能表现。

综上所述，JDK8对HashMap底层实现进行了优化，主要包括链表转为红黑树、红黑树转为链表、引入扩容阈值和使用红黑树替代链表等方面的改进。这些优化使得HashMap在处理大数据集和高并发场景下具有更好的性能和稳定性。