而且像这种二叉树结构比较常见的使用场景是Mysql二种引擎的索引，Myisam使用的是B树，InnoDB使用的是B+树。
首先B树它的每个节点都是Key.value的二元组，它的key都是从左到右递增的排序，value中存储数据。这种模式在读取数据方面的性能很高，因为有单独的索引文件，Myisam 的存储文件有三个.frm是表的结构文件，.MYD是数据文件，.MYI是索引文件。不过Myisam 也有些缺点它只支持表级锁，不支持行级锁也不支持事务，外键等，所以一般用于大数据存储。
然后是InnoDB，它的存储文件相比Myisam少一个索引文件，它是以 ID 为索引的数据存储，数据现在都被存在了叶子结点，索引在非叶结点上。而这些节点分散在索引页上。在InnoDB里，每个页默认16KB，假设索引的是8B的long型数据，每个key后有个页号4B，还有6B的其他数据，那么每个页的扇出系数为16KB/(8B+4B+6B)≈1000，即每个页可以索引1000个key。在高度h=3时，s=1000^3=10亿！！也就是说，InnoDB通过三次索引页的I/O，即可索引10亿的key，而非叶节点这一行存储的索引，数量就多了，I/O的次数就少了。而Myisam在每个节点都存储数据和索引，这样就减少了每页存储的索引数量。而且InnoDB它还支持行级，表级锁，也支持事务，外键.
另外对于HashMap实际使用过程中还是会出现一些线程安全问题：
HashMap是线程不安全的，在多线程环境下，使用Hashmap进行put操作会引起死循环，导致CPU利用率接近100%，而且会抛出并发修改异常，导致原因是并发争取线程资源，修改数据导致的，一个线程正在写，一个线程过来争抢，导致线程写的过程被其他线程打断，导致数据不一致。
HashTable是线程安全的，只不过实现代价却太大了，简单粗暴，get/put所有相关操作都是synchronized的，这相当于给整个哈希表加了一把大锁。多线程访问时候，只要有一个线程访问或操作该对象，那其他线程只能阻塞，相当于将所有的操作串行化，在竞争激烈的并发场景中性能就会非常差。
为了应对hashmap在并发环境下不安全问题可以使用，ConcurrentHashMap大量的利用了volatile，CAS等技术来减少锁竞争对于性能的影响。
在JDK1.7版本中ConcurrentHashMap避免了对全局加锁，改成了局部加锁（分段锁），分段锁技术，将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问，能够实现真正的并发访问。不过这种结构的带来的副作用是Hash的过程要比普通的HashMap要长。
所以在JDK1.8版本中CurrentHashMap内部中的value使用volatile修饰，保证并发的可见性以及禁止指令重排，只不过volatile不保证原子性，使用为了确保原子性，采用CAS（比较交换）这种乐观锁来解决。
CAS 操作包含三个操作数 —— 内存位置（V）、预期原值（A）和新值(B)。
如果内存地址里面的值和A的值是一样的，那么就将内存里面的值更新成B。CAS是通过无限循环来获取数据的，若果在第一轮循环中，a线程获取地址里面的值被b线程修改了，那么a线程需要自旋，到下次循环才有可能机会执行。
volatile有三个特性：可见性，不保证原子性，禁止指令重排。
可见性：线程1从主内存中拿数据1到自己的线程工作空间进行操作（假设是加1）这个时候数据1已经改为数据2了，将数据2写回主内存时通知其他线程（线程2，线程3），主内存中的数据1已改为数据2了，让其他线程重新拿新的数据（数据2）。