HashMap使用数组+链表的形式存储，初始化的时候，会根据传入的数组大小，找到一个最接近且大于当前值的2的幂，源码中方法如下：
问尤龙の时光
/**
* Returns a power of two size for the given target capacity.
*/
static final int tableSizeFor(int cap) {
int n = cap - 1;
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
}
对传入的值做无符号右移，然后经行一个或操作，最终得到一个大于传入的值的2的幂。
hashmap是通过数组+链表或红黑树的形式存储数据的
transient Node<K,V>[] table;
存储一个数据时，会调用putVal方法
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash &&
((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
e = p;
else if (p instanceof TreeNode)
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
if ((e = p.next) == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null);
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st
treeifyBin(tab, hash);
break;
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))
break;
p = e;
}
}
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e);
return oldValue;
}
}
++modCount;
if (++size > threshold)
resize();
afterNodeInsertion(evict);
return null;
}
根据key的hash值计算在数组中存储的下标，如果存在相同的hash值和key就做更新操作，如果hash值相同，key不同，就将这个值加入数组中存储的红黑树或者链表中，如果链表的元素个数大于8就会将链表转换为一棵红黑树存储（平衡二叉树的查询效率是高于红黑树的，使用红黑树是因为红黑树的增删效率比平衡二叉树高）。
hashtable在方法上加了synchronized关键字。牺牲了运行效率来保证线程安全
treeMap内部使用红黑树来存储数据节点。
HashMap的key和value可以为null,TreeMap的key不能为null；
频繁的插入删除建议选择hashsMap,因为treemap删除，插入元素需要经行再排序
concurrentHashMap是hashmap和hashtable的改进版，存储结构和hashmap基本相同，之前我们提到了hashtable是同步的，但是运行效率低，因为他在操作的时候，会锁定所有的数据，而concurrenthashmap再检测到hash冲突的时候，会使用synchronized锁定数组里存储的链表或红黑树的头节点，然后再进行插入、更新操作，这样就在保证线程安全的基础上尽可能提高了运行效率。
/** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}