【Java】为什么1.8中HashMap链表转换成红黑树的阈值是8，红黑树转链表的阈值是6？
通过本文，可以学到如下知识点：
① 全面地了解为什么HashMap链表转红黑树的阈值是8？
② 为什么红黑树还原成链表的阈值是6？
一、为什么链表转换成红黑树的阈值是8？
红黑树的插入、删除、查询的最坏时间复杂度都是O(logN)的，因此在hash函数处于极端条件下（散列效果非常不好，生成的哈希值非常不均匀），性能下降的程度是可以接受的。
由于红黑树节点TreeNode的大小是常规链表节点Node的两倍，所以只有桶中包含足够多的元素时（说明哈希冲突比较多），我们才会使用树。那为什么这个转换阈值是8呢？
在HashMap的源码中有这样一段注释：
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(-0.5) * 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
解释一下上面这段的意思。理想情况下，在随机hashcode下，一个桶中的节点出现的个数服从参数λ=0.5的泊松分布，文中给出了桶长度k的概率表。
由表可以看出，桶的长度为8的概率都已经非常小了。
同时，红黑树的平均查找长度是O(logN)，长度为8，查找长度为log(8)=3，链表的平均查找长度为n/2，当长度为8时，平均查找长度为8/2=4，这才有转换成红黑树的必要。
所以JDK作者综合以上因素选择了8作为阀值。
二、为什么红黑树转换成链表的阈值是6？
当桶中元素个数小于等于6时，红黑树节点又会还原成链表节点。这个阈值为什么是6呢？这个值也是一个trade-off之后的值。
链表长度如果是小于等于6，平均查找长度是 6/2=3，虽然速度也挺快的，但是插入和移除元素时转化为树结构和平衡树的时间并不会太短。
中间有个差值7可以防止链表和树之间频繁的转换。想象一下，如果设计成链表个数超过8则链表转换成树结构，链表个数小于8则树结构转换成链表，如果一个HashMap不停的插入、删除元素，链表个数在8左右徘徊，就会频繁的发生树转链表、链表转树，效率会很低。