JDK源码分析——HashMap类

哈希表（hash table）也叫散列表，是一种非常重要的数据结构，应用场景及其丰富，许多缓存技术（比如memcached、redis）的核心其实就是在内存中维护一张大的哈希表，而HashMap的实现原理也常常出现在各类的面试题中，重要性可见一般。本文将深入源码，分析HashMap实现原理。源码基于JDk1.8。

必备知识

HashMap的底层原理基于哈希表，如果你还未了解哈希表原理，请参考《浅谈算法和数据结构: 十一 哈希表》。

常量

/**
 * The default initial capacity - MUST be a power of two.
 */
static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16

/**
 * The maximum capacity, used if a higher value is implicitly specified
 * by either of the constructors with arguments.
 * MUST be a power of two <= 1<<30.
 */
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;

/**
 * The load factor used when none specified in constructor.
 */
static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

/**
 * The bin count threshold for using a tree rather than list for a
 * bin.  Bins are converted to trees when adding an element to a
 * bin with at least this many nodes. The value must be greater
 * than 2 and should be at least 8 to mesh with assumptions in
 * tree removal about conversion back to plain bins upon
 * shrinkage.
 */
static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

/**
 * The bin count threshold for untreeifying a (split) bin during a
 * resize operation. Should be less than TREEIFY_THRESHOLD, and at
 * most 6 to mesh with shrinkage detection under removal.
 */
static final int UNTREEIFY_THRESHOLD = 6;

/**
 * The smallest table capacity for which bins may be treeified.
 * (Otherwise the table is resized if too many nodes in a bin.)
 * Should be at least 4 * TREEIFY_THRESHOLD to avoid conflicts
 * between resizing and treeification thresholds.
 */
static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;

• DEFAULT_INITIAL_CAPACITY: 默认初始化容量为16，必须是2的幂；
• MAXIMUM_CAPACITY: 最大容量；
• DEFAULT_LOAD_FACTOR: 默认装载因子0.75；
• TREEIFY_THRESHOLD: 一个桶的树化阈值。当桶中元素个数超过这个值时，链表进化为红黑树；
• UNTREEIFY_THRESHOLD: 一个树的链表还原阈值。当扩容时，桶中元素个数小于这个值，就会把树形的桶元素还原为链表结构；
• MIN_TREEIFY_CAPACITY: 哈希表的最小树形化容量。当哈希表中的容量大于这个值时，表中的桶才能进行树形化，否则桶内元素太多时会扩容，而不是树形化。

成员变量

/**
 * The table, initialized on first use, and resized as
 * necessary. When allocated, length is always a power of two.
 * (We also tolerate length zero in some operations to allow
 * bootstrapping mechanics that are currently not needed.)
 */
transient Node<K,V>[] table;

/**
 * Holds cached entrySet(). Note that AbstractMap fields are used
 * for keySet() and values().
 */
transient Set<Map.Entry<K,V>> entrySet;

/**
 * The number of key-value mappings contained in this map.
 */
transient int size;

/**
 * The number of times this HashMap has been structurally modified
 * Structural modifications are those that change the number of mappings in
 * the HashMap or otherwise modify its internal structure (e.g.,
 * rehash).  This field is used to make iterators on Collection-views of
 * the HashMap fail-fast.  (See ConcurrentModificationException).
 */
transient int modCount;

/**
 * The next size value at which to resize (capacity * load factor).
 *
 * @serial
 */
// (The javadoc description is true upon serialization.
// Additionally, if the table array has not been allocated, this
// field holds the initial array capacity, or zero signifying
// DEFAULT_INITIAL_CAPACITY.)
int threshold;

/**
 * The load factor for the hash table.
 *
 * @serial
 */
final float loadFactor;

• table: 存放KV数据的数组。第一次使用的时候被初始化，根据需要可以重新resize。分配的长度总是2的幂；
• entrySet: 当被调用entrySet时被赋值。通过keySet()方法可以得到map key的集合，通过values方法可以得到map value的集合；
• size: 存放在map中的KV映射的总数；
• modCount: HashMap被结构性修改的次数。（结构性修改是指改变了KV映射数量的操作或者修改了HashMap的内部结构（如 rehash）。这个用于fail-fast；
• threshold: 当需要resize时的阈值。即当HashMap中KV映射的数量（即size）超过了threshold就会resize。threshold=capacity*loadFactor；
• loadFactor: 装载因子。

注意：在成员变量中并没有capacity这个数据，当然capacity可以通过threshold和loadFactor计算得来。

内部类

Node

/**
 * Basic hash bin node, used for most entries.  (See below for
 * TreeNode subclass, and in LinkedHashMap for its Entry subclass.)
 */
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
    final int hash; // 节点的哈希值
    final K key; // 节点的键
    V value; // 节点的值
    Node<K,V> next; // 节点的后继节点

    Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
        this.hash = hash;
        this.key = key;
        this.value = value;
        this.next = next;
    }

    public final K getKey()        { return key; }
    public final V getValue()      { return value; }
    public final String toString() { return key + "=" + value; }

    // 返回 Hash 值
    public final int hashCode() {
        return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
    }

    // 修改当前结点的value为传进入newvalue,返回值为之前的oldvalue值
    public final V setValue(V newValue) {
        V oldValue = value;
        value = newValue;
        return oldValue;
    }　　

    // 重写equals方法
    // 判断两个node是否相等,若key和value都相等，返回true。可以与自身比较为true
    public final boolean equals(Object o) {
        if (o == this)
            return true;
        if (o instanceof Map.Entry) {
            Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
            if (Objects.equals(key, e.getKey()) &&
                Objects.equals(value, e.getValue()))
                return true;
        }
        return false;
    }
}

TreeNode

/**
 * Entry for Tree bins. Extends LinkedHashMap.Entry (which in turn
 * extends Node) so can be used as extension of either regular or
 * linked node.
 */
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
    TreeNode<K,V> parent;  // red-black tree links
    TreeNode<K,V> left;
    TreeNode<K,V> right;
    TreeNode<K,V> prev;    // needed to unlink next upon deletion
    boolean red;
    TreeNode(int hash, K key, V val, Node<K,V> next) {
        super(hash, key, val, next);
    }
}

重要方法解析

构造方法

/**
 * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the specified initial
 * capacity and load factor.
 *
 * @param  initialCapacity the initial capacity
 * @param  loadFactor      the load factor
 * @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
 *         or the load factor is nonpositive
 */
 // 指定初始化容量和加载因子
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
    // 校验初始化容量的合法性
    if (initialCapacity < 0)
        throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: " +
                                           initialCapacity);
    // 初始化容量超过最大限制，默认为最大值
    if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)
        initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;
    // 负载因子合法性校验
    if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
        throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: " +
                                           loadFactor);
    this.loadFactor = loadFactor;
    // tableSizeFor(initialCapacity)返回大于等于initialCapacity的最小的二次幂数值。
    // 注意此种方法创建的 hashMap 初始容量的值存在　threshold 中
    this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}

/**
 * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the specified initial
 * capacity and the default load factor (0.75).
 *
 * @param  initialCapacity the initial capacity.
 * @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative.
 */
// 指定初始化容量，负载因子采用默认
public HashMap(int initialCapacity) {
    this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR);
}

/**
 * Constructs an empty <tt>HashMap</tt> with the default initial capacity
 * (16) and the default load factor (0.75).
 */
 // 无参构造方法：初始化容量、负载因子都是默认值
public HashMap() {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted
}

/**
 * Constructs a new <tt>HashMap</tt> with the same mappings as the
 * specified <tt>Map</tt>.  The <tt>HashMap</tt> is created with
 * default load factor (0.75) and an initial capacity sufficient to
 * hold the mappings in the specified <tt>Map</tt>.
 *
 * @param   m the map whose mappings are to be placed in this map
 * @throws  NullPointerException if the specified map is null
 */
public HashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
    this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR;
    putMapEntries(m, false);
}

hash()方法

// 散列值优化函数
static final int hash(Object key) {
    int h;
    return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

这里通过key.hashCode()计算出key的哈希值，然后将哈希值h右移16位，再与原来的h做异或^运算——这一步是高位运算。设想一下，如果没有高位运算，那么hash值将是一个int型的32位数。而从2的-31次幂到2的31次幂之间，有将近几十亿的空间，如果我们的HashMap的table有这么长，内存早就爆了。所以这个散列值不能直接用来最终的取模运算，而需要先加入高位运算，将高16位和低16位的信息”融合”到一起，也称为”扰动函数”。这样才能保证hash值所有位的数值特征都保存下来而没有遗漏，从而使映射结果尽可能的松散。最后，根据 n-1 做与操作的取模运算。这里也能看出为什么HashMap要限制table的长度为2的n次幂，因为这样，n-1可以保证二进制展示形式是（以16为例）0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111。在做”与”操作时，就等同于截取hash二进制值得后四位数据作为下标。这里也可以看出”扰动函数”的重要性了，如果高位不参与运算，那么高16位的hash特征几乎永远得不到展现，发生hash碰撞的几率就会增大，从而影响性能。

put()方法

/**
 * Associates the specified value with the specified key in this map.
 * If the map previously contained a mapping for the key, the old
 * value is replaced.
 *
 * @param key key with which the specified value is to be associated
 * @param value value to be associated with the specified key
 * @return the previous value associated with <tt>key</tt>, or
 *         <tt>null</tt> if there was no mapping for <tt>key</tt>.
 *         (A <tt>null</tt> return can also indicate that the map
 *         previously associated <tt>null</tt> with <tt>key</tt>.)
 */
public V put(K key, V value) {
    // 倒数第二个参数false：表示允许旧值替换
    // 最后一个参数true：表示HashMap不处于创建模式
    return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}

/**
 * Implements Map.put and related methods
 *
 * @param hash hash for key
 * @param key the key
 * @param value the value to put
 * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value 如果为true，表示不允许替换旧值
 * @param evict if false, the table is in creation mode. 如果为false，b小时hashmap处于创建模式
 * @return previous value, or null if none
 */
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
               boolean evict) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
    // 桶数组未初始化或者未扩容，先调用resize()扩容
    if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
        n = (tab = resize()).length;
    // i = (n - 1) & hash，计算桶的位置
    // p节点为链表头节点
    if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
        // 空桶，创建新的键值对节点，放入桶中
        tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
    else { // 当前桶不为空，说明至少存在一个节点元素
        // e: 
        Node<K,V> e; K k;
        // 插入节点和p比较，相等，则只需要更新value
        // 等价条件：hash值相等，并且key相等
        if (p.hash == hash &&
            ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            e = p;
        // 插入节点和头节点不相等，并且桶中是红黑树,按照红黑树插入
        else if (p instanceof TreeNode)
            e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
        // 插入节点和头节点不相等，且桶是链表结构，按照链表结构插入到尾部
        else {
            // 遍历到链表
            for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
                // 遍历到链表尾部
                if ((e = p.next) == null) {
                    // 创建新节点，并插入到链表尾部
                    p.next = newNode(hash, key, value, null);
                    // 检查链表长度是否达到阈值，达到将该桶内节点转为红黑树
                    if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
                        // 树化方法
                        treeifyBin(tab, hash);
                    break;
                }
                // 链表中存在和新节点相等的节点，跳出循环
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    break;
                p = e;
            }
        }
        // 找到 or 新建一个key和hashCode与插入元素相等的键值对，进行put操作
        if (e != null) { // existing mapping for key
            V oldValue = e.value;
            if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
                e.value = value;
            afterNodeAccess(e);
            return oldValue;
        }
    }
    // 更新结构化修改次数
    ++modCount;
    // size加1，b比较容量阈值，进行rehash
    if (++size > threshold)
        resize();
    afterNodeInsertion(evict);
    return null;
}

resize()方法

/**
 * Initializes or doubles table size.  If null, allocates in
 * accord with initial capacity target held in field threshold.
 * Otherwise, because we are using power-of-two expansion, the
 * elements from each bin must either stay at same index, or move
 * with a power of two offset in the new table.
 *
 * @return the table
 */
final Node<K,V>[] resize() {
    Node<K,V>[] oldTab = table; // 保存旧table
    int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; // 旧容量
    int oldThr = threshold; // 旧阈值
    int newCap, newThr = 0;
    if (oldCap > 0) {
        // 旧table容量已超过最大容量，更新阈值为Integer.MAX_VALUE
        if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
            threshold = Integer.MAX_VALUE;
            return oldTab;
        }
        // 调整新容量为旧容量2倍，左移一位实现
        else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&
                 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
            newThr = oldThr << 1; // double threshold
    }
    // 表示在实例化HashMap时，调用了HashMap的带参构造方法，初始化了threshold，
    // 这时将阈值赋值给newCap，因为在构造方法 中是将capacity赋值给了threshold。
    else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold
        newCap = oldThr;
    // 表示实例化HashMap是，调用的是HashMap的默认构造方法，则newCap和newThr都使用默认值
    else {               // zero initial threshold signifies using defaults
        newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
        newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
    }
    // else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)
    // 这一步判断失败，有可能是扩容后大于了MAXIMUM_CAPACITY，也有可能oldCap小于DEFAULT_INITIAL_CAPACITY导致的。
    if (newThr == 0) {
        float ft = (float)newCap * loadFactor;
        newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?
                  (int)ft : Integer.MAX_VALUE);
    }
    // 设置新的阀值
    threshold = newThr;
    @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})
        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap];
    table = newTab;
    // table初始化,bucket copy到新bucket，分链表和红黑树
    if (oldTab != null) {
        // 遍历老桶
        for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {
            Node<K,V> e;
            if ((e = oldTab[j]) != null) { // 先赋值再判断 
                oldTab[j] = null; // 置null，主动GC
                // 如果该桶只有一个元素，重新计算桶位，则直接赋到新的桶里面
                if (e.next == null) 
                    // 1.6的indexFor，计算key;tableSizeFor性能优化
                    newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; // hash&(length-1)  
                else if (e instanceof TreeNode)  // 该桶中红黑树
                    ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap);
                // 链表，preserve order保持顺序 
                else { // preserve order
                    // 一个桶中有多个元素，遍历将它们移到新的bucket或原bucket
                    Node<K,V> loHead = null, loTail = null; // lo原bucket的链表指针
                    Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; // hi新bucket的链表指针
                    Node<K,V> next;
                    do {
                        next = e.next;
                        if ((e.hash & oldCap) == 0) { // 还放在原来的桶
                            if (loTail == null)
                                loHead = e;
                            else
                                loTail.next = e;
                            loTail = e; // 更新尾指针
                        }
                        else { // 放在新桶
                            if (hiTail == null)
                                hiHead = e;
                            else
                                hiTail.next = e;
                            hiTail = e;
                        }
                    } while ((e = next) != null);
                    if (loTail != null) { // 原bucket位置的尾指针不为空(即还有node) 
                        loTail.next = null; // 链表最后得有个null
                        newTab[j] = loHead; // 链表头指针放在新桶的相同下标(j)处
                    }
                    if (hiTail != null) { // 放在桶 j+oldCap
                        hiTail.next = null;
                        newTab[j + oldCap] = hiHead; // j+oldCap见下
                    }
                }
            }
        }
    }
    return newTab;
}

get()方法

/**
 * Returns the value to which the specified key is mapped,
 * or {@code null} if this map contains no mapping for the key.
 *
 * <p>More formally, if this map contains a mapping from a key
 * {@code k} to a value {@code v} such that {@code (key==null ? k==null :
 * key.equals(k))}, then this method returns {@code v}; otherwise
 * it returns {@code null}.  (There can be at most one such mapping.)
 *
 * <p>A return value of {@code null} does not <i>necessarily</i>
 * indicate that the map contains no mapping for the key; it's also
 * possible that the map explicitly maps the key to {@code null}.
 * The {@link #containsKey containsKey} operation may be used to
 * distinguish these two cases.
 *
 * @see #put(Object, Object)
 */
public V get(Object key) {
    Node<K,V> e;
    return (e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value;
}

/**
 * Implements Map.get and related methods
 *
 * @param hash hash for key
 * @param key the key
 * @return the node, or null if none
 */
final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
    Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
    // 校验哈希表的合法性，并获取桶的位置
    if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
        (first = tab[(n - 1) & hash]) != null) {
        // 桶内第一个节点是否和key匹配
        if (first.hash == hash && // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
            // 匹配，直接返回
            return first;
        // 不匹配，继续查找
        if ((e = first.next) != null) {
            // first 是 TreeNode 类型，则调用黑红树查找方法
            if (first instanceof TreeNode) 
                return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
            // 以链表的方式查找
            do {
                if (e.hash == hash &&
                    ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
                    return e;
            } while ((e = e.next) != null);
        }
    }
    return null;
}

其他细节

被transient所修饰table变量

如果大家细心阅读 HashMap 的源码，会发现桶数组 table 被申明为 transient。transient 表示易变的意思，在 Java 中，被该关键字修饰的变量不会被默认的序列化机制序列化。我们再回到源码中，考虑一个问题：桶数组 table 是 HashMap 底层重要的数据结构，不序列化的话，别人还怎么还原呢？

这里简单说明一下吧，HashMap 并没有使用默认的序列化机制，而是通过实现readObject/writeObject两个方法自定义了序列化的内容。这样做是有原因的，试问一句，HashMap 中存储的内容是什么？不用说，大家也知道是键值对。所以只要我们把键值对序列化了，我们就可以根据键值对数据重建 HashMap。有的朋友可能会想，序列化 table 不是可以一步到位，后面直接还原不就行了吗？这样一想，倒也是合理。但序列化 talbe 存在着两个问题：

1. table 多数情况下是无法被存满的，序列化未使用的部分，浪费空间；
2. 同一个键值对在不同 JVM 下，所处的桶位置可能是不同的，在不同的 JVM 下反序列化 table 可能会发生错误。

以上两个问题中，第一个问题比较好理解，第二个问题解释一下。HashMap 的get/put/remove等方法第一步就是根据 hash 找到键所在的桶位置，但如果键没有覆写 hashCode 方法，计算 hash 时最终调用 Object 中的 hashCode 方法。但 Object 中的 hashCode 方法是 native 型的，不同的 JVM 下，可能会有不同的实现，产生的 hash 可能也是不一样的。也就是说同一个键在不同平台下可能会产生不同的 hash，此时再对在同一个 table 继续操作，就会出现问题。

综上所述，大家应该能明白HashMap不序列化table的原因了。

HashMap为什么线程不安全

一直以来只是知道HashMap是线程不安全的，但是到底HashMap为什么线程不安全，多线程并发的时候在什么情况下可能出现问题？

javadoc中关于hashmap的一段描述如下：

此实现不是同步的。如果多个线程同时访问一个哈希映射，而其中至少一个线程从结构上修改了该映射，则它必须保持外部同步。（结构上的修改是指添加或删除一个或多个映射关系的任何操作；仅改变与实例已经包含的键关联的值不是结构上的修改。）这一般通过对自然封装该映射的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象，则应该使用 Collections.synchronizedMap() 方法来“包装”该映射。最好在创建时完成这一操作，以防止对映射进行意外的非同步访问，如下所示：

Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap(...));

1. 如果多个线程同时使用put方法添加元素，而且假设正好存在两个put的key发生了碰撞(hash值一样)，那么根据HashMap的实现，这两个key会添加到数组的同一个位置，这样最终就会发生其中一个线程的put的数据被覆盖；
2. 如果多个线程同时检测到元素个数超过数组大小*loadFactor，这样就会发生多个线程同时对Node数组进行扩容，都在重新计算元素位置以及复制数据，但是最终只有一个线程扩容后的数组会赋给table，也就是说其他线程的都会丢失，并且各自线程put的数据也丢失；
3. jdk 1.7中resize()导致死循环。

如何线程安全的使用HashMap

• Hashtable
• ConcurrentHashMap
• Synchronized Map

//Hashtable
Map<String, String> hashtable = new Hashtable<>();
 
//synchronizedMap
Map<String, String> synchronizedHashMap = Collections.synchronizedMap(new HashMap<String, String>());
 
//ConcurrentHashMap
Map<String, String> concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap<>();

1. Hashtable

HashTable源码中是使用synchronized来保证线程安全的，比如下面的get方法和put方法：

public synchronized V get(Object key) {
    // 省略实现
}
public synchronized V put(K key, V value) {
    // 省略实现
}

所以当一个线程访问HashTable的同步方法时，其他线程如果也要访问同步方法，会被阻塞住。举个例子，当一个线程使用put方法时，另一个线程不但不可以使用put方法，连get方法都不可以。所以，效率很低，现在基本不会选择它了。

2. ConcurrentHashMap

ConcurrentHashMap(以下简称CHM)是JUC包中的一个类。jdk 1.7和1.8有区别,在1.8中CHM摒弃了Segment（锁段）的概念，而是启用了一种全新的方式实现,利用CAS算法。

3. SynchronizedMap

调用synchronizedMap()方法后会返回一个SynchronizedMap类的对象，而在SynchronizedMap类中使用了synchronized同步关键字来保证对Map的操作是线程安全的。

各JDK版本中HashMap的区别

1. 确定哈希桶数组索引位置区别：JDK1.8优化了高位运算的算法，通过hashCode()的高16位异或低16位实现；
2. 新节点插入位置的区别：JDK1.7新节点插入在链表头部，JDK1.8新节点插入在链表尾部；
3. resize的区别：JDK1.7重新计算所有节点位置，一个个的插入新HashMap中，JDK1.8一个桶中的元素，只会在新桶或原桶；
4. 哈希冲突解决方法区别：JDK1.8引入红黑树，当链表节点个数达到8将进行树化。

参考博客

• HashMap 源码详细分析(JDK1.8)
• 浅谈算法和数据结构: 十一 哈希表