遇到的一个问题，之前没有好好思考过这个问题，现在研究一下
区别
- 最重要的一点是底层结构不一样，1.7是数组 链表，1.8则是数组 链表 红黑树结构;
- jdk1.7中当哈希表为空时，会先调用inflateTable()初始化一个数组；而1.8则是直接调用resize()扩容;
- 插入键值对的put方法的区别，1.8中会将节点插入到链表尾部，而1.7中是采用头插； 1.7采用头插法，会引发环形链表死循环；1.8采用尾插法；
- jdk1.7中的hash函数对哈希值的计算直接使用key的hashCode值，而1.8中则是采用key的hashCode异或上key的hashCode进行无符号右移16位的结果，避免了只靠低位数据来计算哈希时导致的冲突，计算结果由高低位结合决定，使元素分布更均匀；
- 扩容时1.8会保持原链表的顺序，而1.7会颠倒链表的顺序；而且1.8是在元素插入后检测是否需要扩容，1.7则是在元素插入前；
- jdk1.8是扩容时通过hash&cap==0将链表分散，无需改变hash值，而1.7是通过更新hashSeed来修改hash值达到分散的目的；
- 扩容策略：1.7中是只要不小于阈值就直接扩容2倍；而1.8的扩容策略会更优化，当数组容量未达到64时，以2倍进行扩容，超过64之后若桶中元素个数不小于7就将链表转换为红黑树，但如果红黑树中的元素个数小于6就会还原为链表，当红黑树中元素不小于32的时候才会再次扩容。
关于红黑树相关知识：https://www.jianshu.com/p/e136ec79235c
JDK8中HashMap链表转红黑树的阈值为什么选8？为什么用红黑树做优化？
为什么会引入红黑树做查询优化呢？
在平常我们用HashMap的时候，HashMap里面存储的key是具有良好的hash算法的key（比如String、Integer等包装类），冲突几率自然微乎其微，此时链表几乎不会转化为红黑树，但是当key为我们自定义的对象时，我们可能采用了不好的hash算法，使HashMap中key的冲突率极高，但是这时 HashMap为了保证高速的查找效率，就引入了红黑树来优化查询了。
为什么树化的临界值为8？
源码中的介绍如下：
通过源码我们得知 HashMap源码作者通过泊松分布算出，当桶中结点个数为8时，出现的几率是亿分之6的，因此常见的情况是桶中个数小于8的情况，此时链表的查询性能和红黑树相差不多，因为转化为树还需要时间和空间，所以此时没有转化成树的必要。
既然个数为8时发生的几率这么低，我们为什么还要当链表个数大于8时来树化来优化这几乎不会发生的场景呢？
首先我们要知道亿分之6这个几乎不可能的概率是建立在什么情况下的 答案是：建立在良好的hash算法情况下，例如String，Integer等包装类的hash算法、如果一旦发生桶中元素大于8，说明是不正常情况，可能采用了冲突较大的hash算法，此时桶中个数出现超过8的概率是非常大的，可能有n个key冲突在同一个桶中，此时再看链表的平均查询复杂度和红黑树的时间复杂度，就知道为什么要引入红黑树了，
举个例子，若hash算法写的不好，一个桶中冲突1024个key，使用链表平均需要查询512次，但是红黑树仅仅10次， 红黑树的引入保证了在大量hash冲突的情况下，HashMap还具有良好的查询性能
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