Java集合框架如何选择HashMap与Hashtable_Java集合框架哈希表的对比使用指南-java教程-PHP中文网

绝大多数情况下应选择hashmap，因为它在单线程环境下性能更优且设计更现代；2. hashtable所有方法均同步，导致多线程下性能差，且不支持null键和null值，已被视为过时；3. hashmap允许一个null键和多个null值，提供了更大的灵活性；4. 在多线程环境中，应优先使用concurrenthashmap而非hashtable，因其采用cas和细粒度锁机制，能显著提升并发性能；5. concurrenthashmap通过无锁读取和桶级加锁实现高效并发，是高并发场景下的首选线程安全map实现；6. hashtable继承自古老的dictionary类，而hashmap实现map接口，更好地融入现代java集合框架体系；7. 实际开发中，单线程用hashmap，高并发用concurrenthashmap，hashtable基本无需使用。

Java集合框架如何选择HashMap与Hashtable_Java集合框架哈希表的对比使用指南

在Java集合框架中，选择

HashMap

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还是

Hashtable

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，答案其实很明确：绝大多数情况下，你应该选择

HashMap

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。

Hashtable

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是Java早期API的产物，设计上带有明显的时代烙印，尤其是在并发处理和性能方面，已经远不如现代的

HashMap

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及其并发变体如

ConcurrentHashMap

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。

解决方案

简单来说，如果你需要一个键值对存储结构，并且不涉及多线程并发写入操作，或者你可以自行处理外部同步，那么

HashMap

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是你的首选。它在单线程环境下的性能表现优异，因为它没有额外的同步开销。

Hashtable

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之所以现在很少被直接使用，核心原因在于它的所有公共方法都被

synchronized

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关键字修饰，这意味着任何对

Hashtable

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的操作（无论是读还是写）都需要获取锁，这在多线程环境下会造成严重的性能瓶颈。即使是多个线程仅仅进行读取操作，也需要排队等待锁释放，效率非常低下。

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此外，

HashMap

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允许键和值都为

null

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，而

Hashtable

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不允许。这是另一个实际使用中需要注意的区别。

Hashtable

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在遇到

null

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键或

null

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值时会抛出

NullPointerException

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。从API设计角度看，

HashMap

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更灵活。

如果你确实需要在多线程环境下使用线程安全的Map，那么现代的选择是

ConcurrentHashMap

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。它通过更精细的锁机制（如分段锁或CAS操作）实现了更高的并发性能，而不是像

Hashtable

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那样简单粗暴地对整个Map加锁。

Java中HashMap和Hashtable在多线程环境下的性能差异与线程安全性考量

谈到多线程，

HashMap

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和

Hashtable

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的差异就变得非常显著。

Hashtable

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的设计初衷就是线程安全的，它的每个公共方法，比如

put()

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、

get()

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、

remove()

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等，都被

synchronized

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关键字修饰了。这意味着在任何时刻，只有一个线程能够访问

Hashtable

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的实例方法。这种“全同步”策略虽然保证了线程安全，但在高并发场景下，性能会急剧下降，因为所有线程都必须等待获取同一个锁。这就好比一个独木桥，一次只能过一个人，即使桥很宽，也只能排队。

// Hashtable的内部方法（简化示意）
public synchronized V put(K key, V value) {
    // ... 内部逻辑 ...
}

public synchronized V get(Object key) {
    // ... 内部逻辑 ...
}

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HashMap

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则完全不同，它从设计之初就没有考虑线程安全。它的方法没有

synchronized

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修饰，所以在多线程环境下，多个线程可以同时对

HashMap

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进行读写操作，这可能导致数据不一致、死循环（在

put

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操作扩容时）等问题。

// HashMap的内部方法（简化示意）
public V put(K key, V value) {
    // ... 内部逻辑 ...
}

public V get(Object key) {
    // ... 内部逻辑 ...
}

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在单线程环境中，

HashMap

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因为没有同步开销，性能自然比

Hashtable

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要好。而在多线程环境中，如果确实需要线程安全的Map，我们通常会选择

ConcurrentHashMap

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。

ConcurrentHashMap

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在Java 7及之前版本采用分段锁（Segment）的机制，允许多个线程同时访问不同的段，从而提高并发度。Java 8以后，它改用CAS（Compare-And-Swap）操作和

synchronized

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关键字（针对哈希桶的头部节点）来保证线程安全，进一步优化了性能，避免了整个Map的锁竞争。所以，当你面对并发问题时，

ConcurrentHashMap

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几乎总是优于

Hashtable

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的方案。

理解HashMap与Hashtable的Null键值特性及Java集合框架演进中的定位

关于

null

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键和

null

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值，这是

HashMap

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和

Hashtable

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在使用上一个非常直观的区别。

HashMap

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允许且仅允许一个

null

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键。这意味着你可以将

null

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作为键存储一个值。同时，

HashMap

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也允许存储多个

null

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值。

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HashMap<String, String> hashMap = new HashMap<>();
hashMap.put(null, "Value for null key"); // 允许
hashMap.put("Key1", null);              // 允许
hashMap.put("Key2", null);              // 允许
System.out.println(hashMap.get(null));  // Output: Value for null key

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而

Hashtable

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则不然。它不允许任何

null

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键或

null

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值。如果你尝试这样做，它会立即抛出

NullPointerException

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。

Hashtable<String, String> hashtable = new Hashtable<>();
try {
    hashtable.put(null, "Value for null key"); // 抛出 NullPointerException
} catch (NullPointerException e) {
    System.out.println("Hashtable cannot handle null key.");
}
try {
    hashtable.put("Key1", null);              // 抛出 NullPointerException
} catch (NullPointerException e) {
    System.out.println("Hashtable cannot handle null value.");
}

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这个差异其实也反映了它们在Java集合框架演进中的不同定位。

Hashtable

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是Java 1.0时期就存在的类，它继承自抽象类

Dictionary

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。

Dictionary

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是一个抽象类，旨在提供键值对映射的基本功能，但它本身并不是Java集合框架（Java 1.2引入）的正式成员。

Hashtable

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作为

Dictionary

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的唯一具体实现，是早期Java提供的一种映射结构。

HashMap

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则是在Java 1.2版本，随着集合框架的引入而诞生的。它实现了

Map

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接口，并且继承自

AbstractMap

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。

Map

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接口是集合框架的核心接口之一，定义了键值对映射的通用行为。

HashMap

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的设计更符合现代软件开发的理念，更注重性能和灵活性。可以说，

HashMap

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是

Hashtable

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的“升级版”或“替代品”，它在设计上解决了

Hashtable

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的一些局限性，并且更好地融入了整个Java集合框架的体系。从这个角度看，

Hashtable

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更多的是一个历史遗留的API，而

HashMap

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才是当前和未来开发的主流选择。

实际开发中何时选用HashMap或其并发替代品：ConcurrentHashMap详解

在实际的Java开发中，关于

HashMap

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和

Hashtable

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的选择，以及何时引入

ConcurrentHashMap

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，这几乎是一个必考的知识点，也是日常编码中经常需要做出的决策。

选择

HashMap

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的场景：

单线程环境： 这是
```
HashMap
```
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最典型的应用场景。如果你确定你的Map只会在一个线程中被操作，或者虽然在多线程环境中，但你通过其他外部机制（比如将Map作为局部变量，或者确保所有对Map的操作都在同一个线程中完成）保证了不会出现并发修改，那么
```
HashMap
```
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是性能最好的选择。
读多写少且外部同步： 即使在多线程环境下，如果你的Map主要是读取操作，写入操作非常少，并且你愿意通过
```
Collections.synchronizedMap(new HashMap<>())
```
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来手动提供外部同步（这种方式与
```
Hashtable
```
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类似，都是对整个Map加锁，性能瓶颈依然存在，但至少比
```
Hashtable
```
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灵活，可以按需同步），
```
HashMap
```
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依然可以考虑。不过，这通常不是最优解。

// 典型的HashMap使用
Map<String, Integer> scores = new HashMap<>();
scores.put("Alice", 95);
scores.put("Bob", 88);
System.out.println(scores.get("Alice")); // 95

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选择

ConcurrentHashMap

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的场景：

高并发读写环境： 这是
```
ConcurrentHashMap
```
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设计的核心目的。当你需要一个在多线程环境下能够安全、高效地进行读写操作的Map时，
```
ConcurrentHashMap
```
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是毫无疑问的首选。它通过精妙的内部机制，允许多个线程同时进行读操作，并且在写操作时也能保持较高的并发度。
性能要求高且需要线程安全： 如果你的应用对性能有严格要求，同时又不能牺牲线程安全性，那么
```
ConcurrentHashMap
```
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是最佳实践。它避免了
```
Hashtable
```
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和
```
Collections.synchronizedMap
```
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那种粗粒度的锁机制，显著减少了锁竞争。

ConcurrentHashMap

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的工作原理（Java 8为例）：

在Java 8中，

ConcurrentHashMap

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放弃了Java 7及以前的分段锁（Segment）机制，转而采用了一种更细粒度的锁策略：CAS（Compare-And-Swap）操作和synchronized
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关键字。

数据结构： 依然是数组加链表/红黑树的结构。
插入/更新操作： 当进行
```
put
```
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操作时，
```
ConcurrentHashMap
```
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会尝试使用CAS操作来更新节点。如果CAS失败（说明有其他线程同时修改了该位置），它会退化到使用
```
synchronized
```
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关键字来锁定该哈希桶的头部节点。这意味着只有发生哈希冲突的桶才会被锁住，而不是整个Map，大大提高了并发性。
读取操作： 读取操作通常不需要加锁，因为写操作会保证内存可见性（通过
```
volatile
```
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或
```
final
```
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字段，以及写操作完成后的内存屏障）。这使得读操作可以与写操作并行进行，效率极高。

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class ConcurrentMapExample {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ConcurrentHashMap<String, Integer> concurrentScores = new ConcurrentHashMap<>();
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5);

        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            final int index = i;
            executor.submit(() -> {
                concurrentScores.put("Student" + index, 60 + index);
                System.out.println("Put: Student" + index + " Score: " + concurrentScores.get("Student" + index));
            });
        }

        executor.shutdown();
        executor.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);
        System.out.println("Final Map Size: " + concurrentScores.size());
    }
}

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这个例子展示了