java8不是用红黑树来管理hashmap，而是在hash值相同的情况下（且重复数量大于8），用红黑树来管理数据。 红黑树相当于排序数据。可以自动的使用二分法进行定位。性能较高。
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一般情况下，hash值做的比较好的话基本上用不到红黑树。
跳表：是为一个有序的链表建立多级索引的数据结构叫做跳表。redis中zset数据量大时底层数据结构使用跳表。
redis中定时器使用的是无序的双向链表。时间复杂度为O(N),redis作者在定时器备注了可以适当优化的措施：
1 尽可能让数据有序，2 可以使用跳表完成
回归正题，跳表：
其他地方借图一张如下：
跳表是基于有序链表所实现的，为了实现快速的查找，在做节点比较的时候跳过一些节点以达到快速查找的目的，是一种空间换时间的思想。
如上图，此跳表总共三层（level = 3），redis中zset在数据量比较大时，采用的即是跳表实现 其最大层数是32，再插入节点的时候随机生成层数，最大不超过32；
如上图为例，头节点不保存数据，按照上图分析插入操作：
插入之前要先从上层到下层临时保存每一层的当前节点，然后随即生成新的newlevel，如果newlevel大于level，则对于（level-newlevel）层进行初始化头结点 。
插入14前，没有数据只有头结点 ，当前level默认是1，用temp[0]临时保存节点,
while循环是找到下一个节点，比如插入34时，while之后level1 层 x节点就是23；插入50时，while循环之后 level1层temp[0] = 43,level2层 temp[1]=34,level3层 temp[2]=14;
保存完临时节点后，随机生成新的层数，
14插入时随机层数是3，大于之前默认的level =1；对于level2 和level3就要进行头结点赋值，temp[1]=header；temp[2]=header；
然后进行新节点的插入，之前遍历都是从高层向底层扩展，插入操作要从底层向高层扩展。
插入操作之后，形成了temp[0]-next = 节点14，temp[1]-next = 节点14，temp[2]-next = 节点14即header[0]-next = 节点14，header[1]-next = 节点14，header[2]-next = 节点14；
14节点插入之后，链表长度+1（单指最底层的链表）；
接着插入节点23，临时变量temp值为temp[0]= 节点14，temp[1] = 节点14，temp[2] = 节点14； 随机新的newlevel =1，说明23 只出现在level1层，进行插入后temp[0]-next = 节点23,其他两个节点不变。
插入节点34后，各层链表为
header[2]-14
header[1]-14-34
header[0]-14-23-34
以上就是插入的大致逻辑分析。
删除操作类似，先从上层开始向后遍历然后向下，删除时从下层开始向上操作。
跳表实现定时器demo源码地址： 跳表实现定时器demo
红黑树：一颗节点非红即黑的平衡二叉树。epoll底层使用红黑树。
红黑树插入 查询，删除等基本操作时间复杂度为O（lgn），跳表搜索插入删除操作时间复杂度接近O（lgn），最坏情况下变成O（n）。
做范围查找的时候 ，平衡树比跳表操作要复杂，平衡树上，找到指定范围的小值之后，还需要以中序遍历的顺序继续寻找其他不超过大值的节点，相对而言，跳表的范围查询就比较简单，只要找到小值，在第一层链表进行若干层遍历就行。
从算法实现难度讲，跳表比红黑树要简单的多。
红黑树也是实现定时器的数据结构之一，具体实现不再详叙。
最近研究JDK源码的时候，发现TreeMap和TreeSet底层数据结构是红黑树，当然，TreeSet其实本质上就是Value为一个固定值的TreeMap。在JDK1.8以后，HashMap也用到了红黑树。
那红黑树到底是怎样的一种数据结构呢？相信大家都不是非常了解，我也去翻了好多的相关文章，发现一篇很有趣的漫画，可以帮助大家很快了解红黑树大概是怎样的一种数据结构，有哪些特点。 只是大概的介绍一下红黑树，详细的实现大家还是请参考相关的算法书籍。
以下内容转自： 漫画算法：什么是红黑树？
1.左子树上所有结点的值均小于或等于它的根结点的值。
2.右子树上所有结点的值均大于或等于它的根结点的值。
3.左、右子树也分别为二叉排序树。
下图中这棵树，就是一颗典型的二叉查找树：
1.查看根节点9：
3.由于10 13，因此查看左孩子11：
假设初始的二叉查找树只有三个节点，根节点值为9，左孩子值为8，右孩子值为12：
2.根节点是黑色。
3.每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL节点）。
4 每个红色节点的两个子节点都是黑色。(从每个叶子到根的所有路径上不能有两个连续的红色节点)
5.从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点。
下图中这棵树，就是一颗典型的红黑树：
什么情况下会破坏红黑树的规则，什么情况下不会破坏规则呢？我们举两个简单的栗子：
1.向原红黑树插入值为14的新节点：
为了重新符合红黑树的规则，尝试把红色节点变为黑色，或者把黑色节点变为红色。
下图所表示的是红黑树的一部分，需要注意节点25并非根节点。因为节点21和节点22连续出现了红色，不符合规则4，所以把节点22从红色变成黑色：
但这样并不算完，因为凭空多出的黑色节点打破了规则5，所以发生连锁反应，需要继续把节点25从黑色变成红色：
逆时针旋转红黑树的两个节点，使得父节点被自己的右孩子取代，而自己成为自己的左孩子。说起来很怪异，大家看下图：
图中，身为右孩子的Y取代了X的位置，而X变成了自己的左孩子。此为左旋转。
顺时针旋转红黑树的两个节点，使得父节点被自己的左孩子取代，而自己成为自己的右孩子。大家看下图：
图中，身为左孩子的Y取代了X的位置，而X变成了自己的右孩子。此为右旋转。
首先，我们需要做的是变色，把节点25及其下方的节点变色：
这时候我们需要把节点13看做X，节点8看做Y，像刚才的示意图那样进行右旋转：
如果想要详细了解红黑树算法，可以参考这篇文章： Java数据结构和算法（十一）——红黑树
树 是一种 抽象数据类型 ，或是实作这种抽象数据类型的数据结构，用来模拟具有树状结构性质的 数据集合 。
红黑树 是一种自平衡二叉查找树，典型的用途是实现 关联数组 ，它是复杂的，但它的操作有着良好的最坏情况运行时间,并且在实践中是高效的 O(log n ) 时间内做查找，插入和删除，这里的 n 是树中元素的数目。
一个由n个节点随机构成的二叉查找树的高度为(log n ).证明如下：
而时间复杂度是以某个基础数据操作的重复次数作为量度。红黑树的是二叉搜索树，左子树上所有节点的值均小于他的根节点的值，右子树上所有节点均大于根节点的值，左右子节树相对根节点按大小分布。如果把每次节点值的比较看成基础数据操作，那么最差的查找情况是一直查找到高度最大的根节点，那么查找的时间复杂度即与高度成正比，可表示成 O(log n ) 。
简单了解了红黑树的字面定义，下面动手感受下红黑树的相关操作。当你插入或者删除一个节点时，可能会破坏红黑树的性质，所以需要对树节点进行重新着色或者旋转，来保持红黑树的结构。首先看下二叉树的旋转。
假设pivot节点不为空，其右子树不为空，那么左旋即是：使pivot的右孩子Y为子树的根，pivot节点为子树根节点的左孩子，pivot左孩子、Y节点的右孩子不改变，Y节点左孩子变为pivot节点右孩子。
假设pivot节点不为空，其左子树不为空，那么右旋：使pivot的左孩子Y为子树的根，pivot节点为子树根节点的右孩子，pivot的右孩子、Y节点的左孩子不变，Y节点的右孩子变为pivot节点的左孩子。
实战演练之增加、删除节点时，如何保证红黑树的性质不被破坏。
往一个空的红黑树中，依次插入数据：12 1 9 2 0 11 7 19 4
节点为根节点，所以为黑色，两个null节点为黑色节点。
按照二叉搜索树的逻辑，9小于12、大于1，应该是1节点的右孩子。但，新增的两个NIL节点已经使得12，1，9，NI这条路径的黑色节点至少为两个，而12，NIL这条路径的黑色节点只有两个。所以要对1节点进行左旋，9节点变为12节点的左孩子，发现问题还是存在。继续，对12节点进行右旋，9节点为根节点，1、12分别为9节点的左右孩子。尝试着色，9节点必须为黑色，而1，12节点可以为红色，也可以为黑色。
0节点直接作为1节点的左孩子，保持跟2节点相同的颜色即可。左右子树依旧保持平衡。
从二叉查找树的性质看，7节点作为2节点的右孩子即可。这时来分析着色问题，我们先看最短路径的黑色分布，9，12，NIL这条路径，有三个黑色节点，以此为参考，尝试改变9节点左子树的着色。目前最长的路径是9，1，2，7，NIL这条路径。保持三个黑色节点的话，9跟NIL已经为黑色节点，而红色节点又不能挨着，所以只能是1为红色节点，2为黑色节点，7为红色节点。那么9，1，0，NIIL这条路径，0就要为黑色节点。调整完毕。
19节点作为12节点的右孩子，与左孩子保持一样的红色即可。
4节点应该作为7节点的左子树，无论着什么颜色，以1节点为根节点的子树，都要破坏红黑性质。所以应该进行旋转。先以7为根节点进行一次右旋，再以2为根节点进行一次左旋。尝试着色即可。
类似插入节点的分析、总结，删除节点也可以针对每种场景找到固定的着色方法，就像玩一个游戏，有自己的推理跟玩法。我先做个PPT，这块稍后补充。
所有的插入、删除都是有限个情况，基于插入、删除的情况分析，即可编写算法生成红黑树，使其在固定的业务场景中发挥红黑树稳定操作效率的特色了。
在 计算机科学 中， AVL树 是最先发明的 自平衡二叉查找树 。在AVL树中任何节点的两个 子树 的高度最大差别为一，所以它也被称为 高度平衡树 。查找、插入和删除在平均和最坏情况下都是 O （log n ）。增加和删除可能需要通过一次或多次 树旋转 来重新平衡这个树。
节点的 平衡因子 是它的左子树的高度减去它的右子树的高度（有时相反）。带有平衡因子1、0或 -1的节点被认为是平衡的。带有平衡因子 -2或2的节点被认为是不平衡的，并需要重新平衡这个树。平衡因子可以直接存储在每个节点中，或从可能存储在节点中的子树高度计算出来。
不提问题的码农不是好程序员。自己写完了红黑树的简单剖析，感觉还是只懂皮毛，没有从触碰到算法的核心内容。所以，不妨留几个小问题，担心自己脑子生锈或者没事想玩手机的时候，再提笔研究下红黑树。
教你初步了解红黑树
算法的时间复杂度和空间复杂度-总结
红黑树从头至尾插入和删除
AVL树
红黑树C源码实现与剖析
Echo
8 Nov，2016
参考资料的网页上有比较的代码,你可以仔细看下~~~
java中HashMap,LinkedHashMap,TreeMap，HashTable的区别
java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map;它有四个实现类,分别是HashMap Hashtable LinkedHashMap 和TreeMap
Map主要用于存储健值对，根据键得到值，因此不允许键重复(重复了覆盖了),但允许值重复。
Hashmap 是一个最常用的Map,它根据键的HashCode 值存储数据,根据键可以直接获取它的值，具有很快的访问速度，遍历时，取得数据的顺序是完全随机的。HashMap最多只允许一条记录的键为Null;允许多条记录的值为 Null;HashMap不支持线程的同步，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap;可能会导致数据的不一致。如果需要同步，可以用 Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有同步的能力，或者使用ConcurrentHashMap。
Hashtable与 HashMap类似,它继承自Dictionary类，不同的是:它不允许记录的键或者值为空;它支持线程的同步，即任一时刻只有一个线程能写Hashtable,因此也导致了 Hashtable在写入时会比较慢。
LinkedHashMap保存了记录的插入顺序，在用Iterator遍历LinkedHashMap时，先得到的记录肯定是先插入的.也可以在构造时用带参数，按照应用次数排序。在遍历的时候会比HashMap慢，不过有种情况例外，当HashMap容量很大，实际数据较少时，遍历起来可能会比LinkedHashMap慢，因为LinkedHashMap的遍历速度只和实际数据有关，和容量无关，而HashMap的遍历速度和他的容量有关。
TreeMap实现SortMap接口，能够把它保存的记录根据键排序,默认是按键值的升序排序，也可以指定排序的比较器，当用Iterator 遍历TreeMap时，得到的记录是排过序的。
一般情况下，我们用的最多的是HashMap,HashMap里面存入的键值对在取出的时候是随机的,它根据键的HashCode值存储数据,根据键可以直接获取它的值，具有很快的访问速度。在Map 中插入、删除和定位元素，HashMap 是最好的选择。
TreeMap取出来的是排序后的键值对。但如果您要按自然顺序或自定义顺序遍历键，那么TreeMap会更好。
LinkedHashMap 是HashMap的一个子类，如果需要输出的顺序和输入的相同,那么用LinkedHashMap可以实现,它还可以按读取顺序来排列，像连接池中可以应用。
