HashMap，HashTable，ConcurrentHashMap的实现原理及区别
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一.哈希表
哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。
链式哈希表从根本上说是由一组链表构成。每个链表都可以看做是一个“桶”，我们将所有的元素通过散列的方式放到具体的不同的桶中。插入元素时，首先将其键传入一个哈希函数（该过程称为哈希键），函数通过散列的方式告知元素属于哪个“桶”，然后在相应的链表头插入元素。查找或删除元素时，用同们的方式先找到元素的“桶”，然后遍历相应的链表，直到发现我们想要的元素。因为每个“桶”都是一个链表，所以链式哈希表并不限制包含元素的个数。然而，如果表变得太大，它的性能将会降低。
HashMap就是通过链式哈希表实现。
链式哈希表的其他应用场景，比如我们熟知的缓存技术（比如redis、memcached）
二.HashMap，HashTable，ConcurrentHashMap的区别
HashMap是线程不安全的，在多线程环境下，使用Hashmap进行put操作会引起死循环，因为多线程会导致HashMap的Entry链表形成环形数据结构(扩容时 ，造成next往回指)，查找时会陷入死循环。，所以在并发情况下不能使用HashMap。
HashTable和HashMap的实现原理几乎一样，差别无非两点
1.HashTable不允许key和value为null
2.HashTable是线程安全的
但是HashTable线程安全的策略实现代价却太大了，简单粗暴，get/put所有相关操作都是synchronized的，这相当于给整个哈希表加了一把大锁。
多线程访问时候，只要有一个线程访问或操作该对象，那其他线程只能阻塞，相当于将所有的操作串行化，在竞争激烈的并发场景中性能就会非常差。
主要就是为了应对hashmap在并发环境下不安全而诞生的，ConcurrentHashMap避免了对全局加锁改成了局部加锁操作，极大地提高了并发环境下的操作速度，但是ConcurrentHashMap在JDK1.7和1.8中的实现非常不同。
在JDK1.7中ConcurrentHashMap采用了数组+Segment分段锁的方式实现。
ConcurrentHashMap中的分段锁称为Segment，它即类似于HashMap的结构，即内部拥有一个Entry数组，数组中的每个元素又是一个链表，ConcurrentHashMap使用分段锁技术，将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问，能够实现真正的并发访问。
优劣：
这一种结构的带来的副作用是Hash的过程要比普通的HashMap要长，ConcurrentHashMap定位一个元素的过程需要进行两次Hash操作。第一次Hash定位到Segment，第二次Hash定位到元素所在的链表的头部。
写操作的时候可以只对元素所在的Segment进行加锁即可，不会影响到其他的Segment，这样，在最理想的情况下，ConcurrentHashMap可以最高同时支持Segment数量大小的写操作（刚好这些写操作都非常平均地分布在所有的Segment上），并发能力可以大大的提高。
JDK1.8版本的ConcurrentHashMap采用了数组+链表+红黑树的实现方式来设计，内部大量采用CAS和synchronized操作。
CAS是compare and swap的缩写，即我们所说的比较交换。cas是一种基于乐观锁的操作，CAS 操作包含三个操作数 —— 内存位置（V）、预期原值（A）和新值(B)。如果内存地址里面的值和A的值是一样的，那么就将内存里面的值更新成B。如果a线程获取地址里面的值被b线程修改了，那么a线程需要自旋，到下次循环才有可能机会执行。
CAS是compare and swap的缩写，即我们所说的比较交换。cas是一种基于锁的操作，而且是乐观锁。在java中锁分为乐观锁和悲观锁。悲观锁是将资源锁住，等一个之前获得锁的线程释放锁之后，下一个线程才可以访问。而乐观锁采取了一种宽泛的态度，通过某种方式不加锁来处理资源，比如通过给记录加version来获取数据，性能较悲观锁有很大的提高。
1.数据结构：取消了Segment分段锁的数据结构，取而代之的是数组+链表+红黑树的结构。
2.保证线程安全机制：JDK1.7采用segment的分段锁机制实现线程安全，其中segment继承自ReentrantLock。JDK1.8采用CAS+Synchronized保证线程安全。
3.锁的粒度：原来是对需要进行数据操作的Segment加锁，现调整为对每个数组元素加锁（Node）。
4.链表转化为红黑树:定位结点的hash算法简化会带来弊端,Hash冲突加剧,因此在链表节点数量大于8时，会将链表转化为红黑树进行存储。
5.查询时间复杂度：从原来的遍历链表O(n)，变成遍历红黑树O(logN)。
