ConcurrentHashMap 的底层结果如下：
学过 ConcurrentHashMap 小伙伴都知道，ConcurrentHashMap 开始时是链表结构，当链表长度为 8 时，就开始由链表转换为红黑树。
这里我们要回答两个问题：
- 1、为什么要转为红黑树
主要原因还是性能。
我们知道链表的查询元素时间复杂度为 O(n)，这就意味着随着链表长度的增加，查找效率会逐步降低。而红黑树是一种平衡二叉树，时间复杂度为 O(log n)，查询效率明显高于链表。
- 2、为什么是 8 的时候转换为红黑树
在 ConcurrentHashMap 中，要满足两个条件才会由链表转换为红黑树：
ConcurrentHashMap总结点数大于 64
这是为了避免在哈希表较小的情况下就进行转换，当哈希表较小的时候，链表的查询效率通常是可以接受的。同时红黑树中的 TreeNode 是链表中的 Node 所占空间的 2 倍，如果过早地转换会浪费空间。同时，红黑树的数据结构相比链表要复杂得多，维护成本较高。
ConcurrentHashMap一个桶（bucket）中的节点数量大于 8
当链表长度达到 8 时，链表会转换为红黑树，而当其降为 6 时，红黑树又会转换回去。这体现的是时间和空间平衡的思想。
刚刚开始使用链表是因为链表占用空间小，数据量少，所以查询效率也没太大问题。但是当链表越来越长时，就需要用红黑树的形式来保证查询的效率。那什么时候转换为红黑树呢？这个阈值的确认是基于经验和实验。
源码中有这样一段描述：
Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we use them only when bins contain enough nodes to warrant use (see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to removal or resizing) they are converted back to plain bins. In usages with well-distributed user hashCodes, tree bins are rarely used. Ideally, under random hashCodes, the frequency of nodes in bins follows a Poisson distribution (http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) with a parameter of about 0.5 on average for the default resizing threshold of 0.75, although with a large variance because of resizing granularity. Ignoring variance, the expected occurrences of list size k are (exp(-pow(0.5, k) / factorial(k)). The first values are:
0: 0.60653066
1: 0.30326533
2: 0.07581633
3: 0.01263606
4: 0.00157952
5: 0.00015795
6: 0.00001316
7: 0.00000094
8: 0.00000006
more: less than 1 in ten million
这段话的大致意思是：当 hashCode 离散性很好的时候，红黑树使用的概率会非常小，因为各个值都均匀分布，很少会出现链表很长的情况，在理想情况下，桶中节点数概率（链表长度）符合泊松分布（如上），只有0.00000006 的概率才会出现桶中节点数节点为 8 的情况。所以，在理想情况下，我们一般都不会用到红黑树。
但是，每个人的算法水平参差不齐，无法保证实现的 Hash 算法就是理想的，如果出现数据分布不均匀的情况，就可以利用红黑树来提升查询性能。
所以，链表长度超过 8 就转换为红黑树的设计，更多的一种防御措施，防止用户实现了不好的 Hash 算法，导致链表过长而使查询效率低下。所以，在平时开发过程中，如果遇到 HashMap 或是 ConcurrentHashMap内部出现了红黑树的结构，有可能是你 hash 算法不够优秀，需要进行优化！
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