HashMap树化的门槛
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链表长度大于8
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数组长度大于64
HashMap树化的作用
Hashmap里面的bucket出现了单链表的形式，散列表要解决的一个问题就是散列值的冲突问题，通常是两种方法：链表法和开放地址法。链表法就是将相同hash值的对象组织成一个链表放在hash值对应的槽位；开放地址法是通过一个探测算法，当某个槽位已经被占据的情况下继续查找下一个可以使用的槽位。java.util.HashMap采用的链表法的方式，链表是单向链表。形成单链表的核心代码如下：
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<K,V>(hash, key, value, e);
if (size++ >= threshold)
resize(2 * table.length);
}
上面方法的代码很简单，但其中包含了一个设计：系统总是将新添加的 Entry 对象放入 table 数组的 bucketIndex 索引处——如果 bucketIndex 索引处已经有了一个 Entry 对象，那新添加的 Entry 对象指向原有的 Entry 对象(产生一个 Entry 链)，如果 bucketIndex 索引处没有 Entry 对象，也就是上面程序代码的 e 变量是 null，也就是新放入的 Entry 对象指向 null，也就是没有产生 Entry 链。 HashMap里面没有出现hash冲突时，没有形成单链表时，hashmap查找元素很快,get()方法能够直接定位到元素，但是出现单链表后，单个bucket 里存储的不是一个 Entry，而是一个 Entry 链，系统只能必须按顺序遍历每个 Entry，直到找到想搜索的 Entry 为止——如果恰好要搜索的 Entry 位于该 Entry 链的最末端(该 Entry 是最早放入该 bucket 中)，那系统必须循环到最后才能找到该元素。
通过上面可知如果多个hashCode()的值落到同一个桶内的时候，这些值是存储到一个链表中的。最坏的情况下，所有的key都映射到同一个桶中，这样hashmap就退化成了一个链表——查找时间从O(1)到O(n)。也就是说我们是通过链表的方式来解决这个Hash碰撞问题的。
为什么树化会有这么大的性能提升，尽管这里用的是大O符号（大O描述的是渐近上界）？
其实这个优化在JEP-180中已经提到了。如果某个桶中的记录过大的话（当前是TREEIFY_THRESHOLD = 8），HashMap会动态的使用一个专门的treemap实现来替换掉它。这样做的结果会更好，是O(logn)，而不是糟糕的O(n)。它是如何工作的？前面产生冲突的那些KEY对应的记录只是简单的追加到一个链表后面，这些记录只能通过遍历来进行查找。但是超过这个阈值后HashMap开始将列表升级成一个二叉树，使用哈希值作为树的分支变量，如果两个哈希值不等，但指向同一个桶的话，较大的那个会插入到右子树里。如果哈希值相等，HashMap希望key值最好是实现了Comparable接口的，这样它可以按照顺序来进行插入。这对HashMap的key来说并不是必须的，不过如果实现了当然最好。
如果没有实现这个接口，在出现严重的哈希碰撞的时候，你就并别指望能获得性能提升了。这个性能提升有什么用处？比方说恶意的程序，如果它知道我们用的是哈希算法，它可能会发送大量的请求，导致产生严重的哈希碰撞。然后不停的访问这些key就能显著的影响服务器的性能，这样就形成了一次拒绝服务攻击（DoS）。JDK 8中从O(n)到O(logn)的飞跃，可以有效地防止类似的攻击，同时也让HashMap性能的可预测性稍微增强了一些。
为什么要实现树化
主要是为了避免哈希碰撞拒绝服务攻击。
从性能角度来看：解决哈希冲突时使用链表，插入和删除的效率很高，只需O(1)的时间复杂度，但对于查询而言，则需要O(n)的时间负责度。但红黑树的插入，删除，查询的最差时间复杂度为O(logn)。恶意代码可以利用大量数据与服务器交互，比如String的hashcode函数的强度很弱，有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，服务器的查询时间过长，让服务器的CPU被大量占用，当有其他更多的请求时服务器会拒绝服务。而使用红黑树可以将查询时间降低到一定的数量级，可以有效避免哈希碰撞拒绝服务攻击。
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