首选hashmap，因为它在单线程环境下性能更优且支持null键和null值；2. hashtable是线程安全但性能较差，因其方法全被synchronized修饰，导致高并发下锁竞争严重；3. hashmap允许一个null键和多个null值，而hashtable不允许任何null键或null值，否则抛出nullpointerexception；4. 多线程环境下更推荐concurrenthashmap，它采用分段锁机制，提供细粒度同步，显著提升并发性能；5. collections.synchronizedmap可将hashmap包装为线程安全，但性能与hashtable相近，不适用于高并发场景。因此，应根据线程安全需求、性能要求和null值处理选择合适实现，现代开发中优先使用hashmap或concurrenthashmap。
在Java中选择使用HashMap还是Hashtable，核心考量点主要集中在线程安全、性能表现以及对null值的处理上。简单来说，如果你不需要考虑多线程同步问题，或者可以自行处理同步，那么HashMap几乎总是更优的选择，因为它在单线程环境下性能更佳，并且对null键和null值有更灵活的支持。而Hashtable则是一个遗留的、线程安全的实现，但在现代多线程编程中，往往有更高效的替代方案。
解决方案
选择HashMap还是Hashtable，首先要明确你的应用场景对线程安全的需求。
如果你的代码是单线程环境，或者你已经通过外部机制（比如锁）确保了对Map访问的线程安全，那么毫不犹豫地选择HashMap。它的非同步特性意味着更少的开销和更高的执行效率。HashMap允许你使用一个null作为键，以及任意数量的null作为值，这在某些业务逻辑中提供了便利。例如，你可能需要一个映射来存储配置信息，其中某个配置项可能没有具体的值（null），或者某个键在特定情况下表示“无”（null键）。
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然而，如果你的程序涉及到多个线程同时读写同一个Map实例，并且你需要内置的线程安全性，那么Hashtable确实提供了这种保证。它的所有公共方法都被
synchronized
修饰，确保了同一时间只有一个线程可以访问Map。但这种“粗粒度”的同步会带来显著的性能开销，尤其是在高并发场景下。每个操作都需要获取锁，导致其他线程必须等待，这无疑会成为性能瓶颈。我个人在遇到需要线程安全的Map时，基本不会直接考虑Hashtable，因为它效率太低了，通常会转向更细粒度的并发集合，比如
ConcurrentHashMap
。Hashtable更多地出现在一些老旧的代码库中，作为一种历史遗留产物。
所以，一个大致的判断流程是：
是否需要线程安全？否：直接用
HashMap
。是：继续考虑。对性能要求高不高？很高：考虑
ConcurrentHashMap
，它提供了更好的并发性能。不高，且是老代码或简单场景：
Hashtable
可能勉强能用，但仍不推荐作为首选。是否允许null键或null值？
HashMap
允许一个null键和多个null值。
Hashtable
不允许null键或null值，如果尝试放入会抛出
NullPointerException
。
理解这些基本差异，就能做出一个相对合理的选择。
Java中HashMap和Hashtable的核心性能差异体现在哪里？
HashMap和Hashtable在性能上的核心差异，直接来源于它们的线程安全实现方式。HashMap是非同步的，这意味着在进行put、get等操作时，它不需要获取任何锁。这种“自由”的访问方式使得HashMap在单线程环境下的操作非常迅速，因为它省去了同步机制带来的额外开销，比如锁的竞争、上下文切换等。你把数据放进去，或者取出来，就像是直接从一个开放的抽屉里拿东西，没人管你，自然快。
而Hashtable则完全不同。它的每一个公开方法都被
synchronized
关键字修饰，这意味着任何时候，只有一个线程能够执行Hashtable的任何操作。想象一下，你家里的抽屉上了一把锁，每次有人要放东西或取东西，都必须先拿到钥匙开锁，用完再锁上。如果有很多人同时想用这个抽屉，他们就得排队等着。在高并发场景下，这种“全量同步”的机制会造成严重的性能瓶颈。线程为了获取锁而阻塞，导致CPU利用率下降，吞吐量也随之降低。这也就是为什么在我的开发实践中，Hashtable几乎被排除在高性能并发解决方案之外。这种性能上的牺牲，换来的是“绝对”的线程安全，但这种安全往往是以牺牲效率为代价的。
处理Null值：HashMap和Hashtable在键值对中如何对待空引用？
在Java的映射集合中，对null值的处理是HashMap和Hashtable之间一个非常重要的区别，这直接影响了它们在特定业务场景下的适用性。
HashMap的设计允许一个键为null，以及任意数量的值为null。这意味着你可以这样操作：
Map hashMap = new HashMap();hashMap.put(null, "这是null键的值"); // 允许一个null键hashMap.put("key1", null); // 允许null值hashMap.put("key2", null); // 允许多个null值System.out.println(hashMap.get(null)); // 输出: 这是null键的值System.out.println(hashMap.get("key1")); // 输出: null
这种灵活性在很多实际开发中非常有用。比如，你可能有一个配置项，在某些情况下它就是没有具体的值（null），或者你用null来表示某种特殊状态。HashMap的这种特性，使得它在处理数据缺失或未定义状态时，显得更加自然和方便。
然而，Hashtable在这方面则非常严格。它不允许任何键或值为null。如果你尝试将null作为键或值放入Hashtable，它会立即抛出
NullPointerException
。
Hashtable hashtable = new Hashtable();try { hashtable.put(null, "尝试null键"); // 抛出NullPointerException} catch (NullPointerException e) { System.out.println("Hashtable不允许null键: " + e.getMessage());}try { hashtable.put("key", null); // 抛出NullPointerException} catch (NullPointerException e) { System.out.println("Hashtable不允许null值: " + e.getMessage());}
这种限制反映了Hashtable作为早期Java集合的设计理念，它可能更倾向于一种“所有元素都必须是有效对象”的严格模式。但在现代编程实践中，null作为一种有效的状态或缺失的表示，其使用场景非常广泛。因此，Hashtable的这个特性，在一定程度上限制了它的应用范围，尤其是在需要处理不确定或缺失数据的场景下。
多线程环境下，除了Hashtable，Java还有哪些更高效的映射选择？
在多线程环境下，如果Hashtable因其粗粒度同步和性能问题不被推荐，那么Java提供了哪些更高效的映射选择呢？这其实是Java并发编程中一个非常重要的议题。我个人在处理并发Map时，首选几乎总是
ConcurrentHashMap
。
ConcurrentHashMap
是Java并发包（
java.util.concurrent
）中的一个明星类。它与Hashtable最大的不同在于，它采用了“分段锁”（在Java 8及以后版本中，实现方式有所变化，但核心思想是减少锁的粒度）的机制，而不是对整个Map进行同步。这意味着，当一个线程在修改Map的某个部分时，其他线程仍然可以访问或修改Map的其他部分，从而大大提高了并发性能。例如，当一个线程正在向Map的一个桶（bucket）写入数据时，另一个线程可以同时向另一个桶写入数据，或者从任何桶读取数据。这种细粒度的并发控制，使得
ConcurrentHashMap
在高并发场景下表现出远超Hashtable的吞吐量。它也支持null值和null键，和HashMap一样。
除了
ConcurrentHashMap
，还有一种“退而求其次”的选择，那就是使用
Collections.synchronizedMap()
方法。这个方法可以将任何非同步的Map（比如HashMap）包装成一个线程安全的Map。它的实现原理和Hashtable类似，也是通过在每个方法上加锁来实现同步。
Map syncMap = Collections.synchronizedMap(new HashMap());// 现在syncMap是线程安全的，但性能与Hashtable类似，甚至可能更差
然而，
Collections.synchronizedMap()
的性能瓶颈与Hashtable相似，都是“全量同步”，因此在高并发下性能并不理想。它更适用于那些并发访问频率不高，或者你只是想快速地给一个现有Map加上线程安全保护的场景。
在我看来，如果你确实需要一个线程安全的Map，并且对性能有一定要求，那么
ConcurrentHashMap
几乎是唯一的，也是最明智的选择。它代表了Java并发集合的先进设计理念，能够很好地平衡线程安全与性能效率。
以上就是java怎样利用HashMap与HashTable的区别选择使用 java映射选择的基础入门技巧的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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