[docs update]完善补充HashMap、并发集合相关的内容

Author: Snailclimb

docs/database/redis/redis-data-structures-02.md

@@ -125,7 +125,7 @@ HyperLogLog 相关的命令非常少，最常用的也就 3 个。
 
 **数量巨大（百万、千万级别以上）的计数场景**
 
-- 举例：热门网站每日/每周/每月访问 ip 数统计、热门帖子 uv 统计、
+- 举例：热门网站每日/每周/每月访问 ip 数统计、热门帖子 uv 统计。
 - 相关命令：`PFADD`、`PFCOUNT` 。
 
 ## Geospatial (地理位置)

docs/database/redis/redis-questions-01.md

@@ -146,7 +146,7 @@ Redis 从 4.0 版本开始，支持通过 Module 来扩展其功能以满足特
 - **消息队列**：Redis 自带的 List 数据结构可以作为一个简单的队列使用。Redis 5.0 中增加的 Stream 类型的数据结构更加适合用来做消息队列。它比较类似于 Kafka，有主题和消费组的概念，支持消息持久化以及 ACK 机制。
 - **延时队列**：Redisson 内置了延时队列（基于 Sorted Set 实现的）。
 - **分布式 Session** ：利用 String 或者 Hash 数据类型保存 Session 数据，所有的服务器都可以访问。
-- **复杂业务场景**：通过 Redis 以及 Redis 扩展（比如 Redisson）提供的数据结构，我们可以很方便地完成很多复杂的业务场景比如通过 Bitmap 统计活跃用户、通过 Sorted Set 维护排行榜。
+- **复杂业务场景**：通过 Redis 以及 Redis 扩展（比如 Redisson）提供的数据结构，我们可以很方便地完成很多复杂的业务场景比如通过 Bitmap 统计活跃用户、通过 Sorted Set 维护排行榜、通过 HyperLogLog 统计网站 UV 和 PV。
 - ……
 
 ### 如何基于 Redis 实现分布式锁？

docs/java/collection/java-collection-questions-02.md

@@ -222,10 +222,23 @@ static int hash(int h) {
 
 #### JDK1.8 之后
 
-相比于之前的版本， JDK1.8 之后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为 8）（将链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于 64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。
+相比于之前的版本， JDK1.8 之后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为 8）（将链表转换成红黑树前会判断，如果当前数组的长度小于 64，那么会选择先进行数组扩容，而不是转换为红黑树）时，将链表转化为红黑树。
+
+这样做的目的是减少搜索时间：链表的查询效率为 O(n)（n 是链表的长度），红黑树是一种自平衡二叉搜索树，其查询效率为 O(log n)。当链表较短时，O(n) 和 O(log n) 的性能差异不明显。但当链表变长时，查询性能会显著下降。
 
 ![jdk1.8之后的内部结构-HashMap](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/java/collection/jdk1.8_hashmap.png)
 
+**为什么优先扩容而非直接转为红黑树？**
+
+数组扩容能减少哈希冲突的发生概率（即将元素重新分散到新的、更大的数组中），这在多数情况下比直接转换为红黑树更高效。
+
+红黑树需要保持自平衡，维护成本较高。并且，过早引入红黑树反而会增加复杂度。
+
+**为什么选择阈值 8 和 64？**
+
+1. 泊松分布表明，链表长度达到 8 的概率极低（小于千万分之一）。在绝大多数情况下，链表长度都不会超过 8。阈值设置为 8，可以保证性能和空间效率的平衡。
+2. 数组长度阈值 64 同样是经过实践验证的经验值。在小数组中扩容成本低，优先扩容可以避免过早引入红黑树。数组大小达到 64 时，冲突概率较高，此时红黑树的性能优势开始显现。
+
 > TreeMap、TreeSet 以及 JDK1.8 之后的 HashMap 底层都用到了红黑树。红黑树就是为了解决二叉查找树的缺陷，因为二叉查找树在某些情况下会退化成一个线性结构。
 
 我们来结合源码分析一下 `HashMap` 链表到红黑树的转换。

docs/java/concurrent/java-concurrent-collections.md

@@ -15,13 +15,19 @@ JDK 提供的这些容器大部分在 `java.util.concurrent` 包中。
 
 ## ConcurrentHashMap
 
-我们知道 `HashMap` 不是线程安全的，在并发场景下如果要保证一种可行的方式是使用 `Collections.synchronizedMap()` 方法来包装我们的 `HashMap`。但这是通过使用一个全局的锁来同步不同线程间的并发访问，因此会带来不可忽视的性能问题。
+我们知道，`HashMap` 是线程不安全的，如果在并发场景下使用，一种常见的解决方式是通过 `Collections.synchronizedMap()` 方法对 `HashMap` 进行包装，使其变为线程安全。不过，这种方式是通过一个全局锁来同步不同线程间的并发访问，会导致严重的性能瓶颈，尤其是在高并发场景下。
 
-所以就有了 `HashMap` 的线程安全版本—— `ConcurrentHashMap` 的诞生。
+为了解决这一问题，`ConcurrentHashMap` 应运而生，作为 `HashMap` 的线程安全版本，它提供了更高效的并发处理能力。
 
 在 JDK1.7 的时候，`ConcurrentHashMap` 对整个桶数组进行了分割分段(`Segment`，分段锁)，每一把锁只锁容器其中一部分数据（下面有示意图），多线程访问容器里不同数据段的数据，就不会存在锁竞争，提高并发访问率。
 
-到了 JDK1.8 的时候，`ConcurrentHashMap` 已经摒弃了 `Segment` 的概念，而是直接用 `Node` 数组+链表+红黑树的数据结构来实现，并发控制使用 `synchronized` 和 CAS 来操作。（JDK1.6 以后 `synchronized` 锁做了很多优化） 整个看起来就像是优化过且线程安全的 `HashMap`，虽然在 JDK1.8 中还能看到 `Segment` 的数据结构，但是已经简化了属性，只是为了兼容旧版本。
+![Java7 ConcurrentHashMap 存储结构](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/java/collection/java7_concurrenthashmap.png)
+
+到了 JDK1.8 的时候，`ConcurrentHashMap` 取消了 `Segment` 分段锁，采用 `Node + CAS + synchronized` 来保证并发安全。数据结构跟 `HashMap` 1.8 的结构类似，数组+链表/红黑二叉树。Java 8 在链表长度超过一定阈值（8）时将链表（寻址时间复杂度为 O(N)）转换为红黑树（寻址时间复杂度为 O(log(N))）。
+
+Java 8 中，锁粒度更细，`synchronized` 只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点，这样只要 hash 不冲突，就不会产生并发，就不会影响其他 Node 的读写，效率大幅提升。
+
+![Java8 ConcurrentHashMap 存储结构](https://oss.javaguide.cn/github/javaguide/java/collection/java8_concurrenthashmap.png)
 
 关于 `ConcurrentHashMap` 的详细介绍，请看我写的这篇文章：[`ConcurrentHashMap` 源码分析](./../collection/concurrent-hash-map-source-code.md)。