底层数据结构
1.7及之前，数组+链表
1.8及之后，数组+链表+红黑树
初始容量指是table的大小， 负载系数决定了自动扩容的临界值。
插入元素是怎么操作的
对插入的key通过hash函数获得hash值，然后hash值与数组长度length减一进行与运算，即hash &（length-1），获得数组的插入位置，然后开始遍历链表或者红黑树节点，先判断key是否存在，若存在，则直接返回。
如果不存在，进行链表的插入（头插法）或者红黑树的插入操作。
为什么数组的长度是2的整数次幂
加快哈希计算和减少哈希冲突，因为取模操作不如与操作速度快， 而2的整数次幂减1，一定是个奇数，奇数转换成二进制最低位一定是1， 所以hash值与它进行与操作，最低一位可能是1或者0，这样保证了散列的均匀性。
什么时候扩容，扩容后数组的大小是原来的多少倍
当entry或者链表的长度超过了初始容量*负载系数的时候，开始要扩容了，扩容后是原来的2倍，然后开始进行数据迁移，从旧数组拷贝到新数组里。
为什么链表的长度达到8的时候，会转换为红黑树？（数组的长度大于64，否则进行扩容）
链表的时间复杂度是O（N）， 红黑树的时间复杂度是O（logN）， 且树化的过程需要时间和空间的代价。这里选择8作为转换的临界值，是参考了珀松分布，在一个良好的hash算法里，冲突链表的长度达到8的概率只有亿分之6，这是极低的概率。
所以通过上面的结论，当长度达到8的时候，链表的平均查找长度是8/2 = 4，红黑树是log2(8) = 3 4 > 3
红黑树虽然查询效率高于链表，但是节点占用空间大，只有达到一定树木才有树化的意义，基于时间和空间的平衡考虑。链表过长而数组过短，导致hash碰撞发生的可能性越大，这个时候树化治标不治本，所以如果长度小于64，对数组进行扩容，而不是树化。阈值是默认数组大小乘以负载因子，如果声明了大小，则把阈值设定为刚大于设定值的2的次方（比如说设定的大小是1000，那阈值就是1024），然后在resize方法中，先把阈值赋给容量大小，然后在把容量大小*0.75在赋值给阈值。
