基于JDK1.7.0_80与JDK1.8.0_66做的分析
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。
参考资料：
jdk1.7.0_80的HashMap源码
jdk1.8.0_66的HashMap源码
来源：https://www.cnblogs.com/stevenczp/p/7028071.html