Java的HashMap和HashTable有什么用

这篇文章主要讲解了"Java的HashMap和HashTable有什么用"，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习"Java的HashMap和HashTable有什么用"吧！

HashMap

HashMap也是我们使用非常多的Collection，它是基于哈希表的 Map 接口的实现，以key-value的形式存在。在HashMap中，key-value总是会当做一个整体来处理，系统会根据hash算法来来计算key-value的存储位置，我们总是可以通过key快速地存、取value。

定义

HashMap实现了Map接口，继承AbstractMap。其中Map接口定义了键映射到值的规则，而AbstractMap类提供 Map 接口的骨干实现，以最大限度地减少实现此接口所需的工作，其实AbstractMap类已经实现了Map，这里标注Map LZ觉得应该是更加清晰吧！

public class HashMap    extends AbstractMap    implements Map, Cloneable, Serializable

构造函数

  HashMap提供了三个构造函数：  HashMap()：构造一个具有默认初始容量 (16) 和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。  HashMap(int initialCapacity)：构造一个带指定初始容量和默认加载因子 (0.75) 的空 HashMap。  HashMap(int initialCapacity, float loadFactor)：构造一个带指定初始容量和加载因子的空 HashMap。

在这里提到了两个参数：初始容量，加载因子。

这两个参数是影响HashMap性能的重要参数，其中容量表示哈希表中桶的数量，初始容量是创建哈希表时的容量，加载因子是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度，它衡量的是一个散列表的空间的使用程度，负载因子越大表示散列表的装填程度越高，反之愈小。

对于使用链表法的散列表来说，查找一个元素的平均时间是O(1+a)，因此如果负载因子越大，对空间的利用更充分，然而后果是查找效率的降低；如果负载因子太小，那么散列表的数据将过于稀疏，对空间造成严重浪费。系统默认负载因子为0.75，一般情况下我们是无需修改的。

HashMap是一种支持快速存取的数据结构，要了解它的性能必须要了解它的数据结构。

数据结构

我们知道在Java中最常用的两种结构是数组和模拟指针(引用)，几乎所有的数据结构都可以利用这两种来组合实现，HashMap也是如此。实际上HashMap是一个"链表散列"，如下是它的数据结构：

HashMap数据结构图

下图的table数组的每个格子都是一个桶。负载因子就是map中的元素占用的容量百分比。比如负载因子是0.75，初始容量（桶数量）为16时，那么允许装填的元素最大个数就是16*0.75 = 12，这个最大个数也被成为阈值，就是map中定义的threshold。超过这个阈值时，map就会自动扩容。

从上图我们可以看出HashMap底层实现还是数组，只是数组的每一项都是一条链。其中参数initialCapacity就代表了该数组的长度。下面为HashMap构造函数的源码：

public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {        //初始容量不能<0        if (initialCapacity < 0)            throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: "                    + initialCapacity);        //初始容量不能 > 最大容量值，HashMap的最大容量值为2^30        if (initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY)            initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY;        //负载因子不能 < 0        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))            throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: "                    + loadFactor);        // 计算出大于 initialCapacity 的最小的 2 的 n 次方值。        int capacity = 1;        while (capacity < initialCapacity)            capacity <<= 1;                this.loadFactor = loadFactor;        //设置HashMap的容量极限，当HashMap的容量达到该极限时就会进行扩容操作        threshold = (int) (capacity * loadFactor);        //初始化table数组，也就是桶数组。        table = new Entry[capacity];        init();    }      从源码中可以看出，每次新建一个HashMap时，都会初始化一个table数组。table数组的元素为Entry节点。static class Entry implements Map.Entry {        final K key;        V value;        Entry next;        final int hash;        /**         * Creates new entry.         */        Entry(int h, K k, V v, Entry n) {            value = v;            next = n;            key = k;            hash = h;        }        .......    }      其中Entry为HashMap的内部类，它包含了键key、值value、下一个节点next，以及hash值，这是非常重要的，正是由于Entry才构成了table数组的项为链表。      上面简单分析了HashMap的数据结构，下面将探讨HashMap是如何实现快速存取的。

存储实现：put(key,vlaue)

  首先我们先看源码public V put(K key, V value) {        //当key为null，调用putForNullKey方法，保存null与table第一个位置中，这是HashMap允许为null的原因        if (key == null)            return putForNullKey(value);        //计算key的hash值，此处对原来元素的hashcode进行了再次hash        int hash = hash(key.hashCode());                  ------(1)        //计算key hash 值在 table 数组中的位置        int i = indexFor(hash, table.length);             ------(2)        //从i出开始迭代 e,找到 key 保存的位置        for (Entry e = table[i]; e != null; e = e.next) {            Object k;            //判断该条链上是否有hash值相同的(key相同)            //若存在相同，则直接覆盖value，返回旧value            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {                V oldValue = e.value;    //旧值 = 新值                e.value = value;                e.recordAccess(this);                return oldValue;     //返回旧值            }        }        //修改次数增加1        modCount++;        //将key、value添加至i位置处        addEntry(hash, key, value, i);        return null;    }

通过源码我们可以清晰看到HashMap保存数据的过程为：首先判断key是否为null，若为null，则直接调用putForNullKey方法。

若不为空则先计算key的hash值，然后根据hash值搜索在table数组中的索引位置，如果table数组在该位置处有元素，则通过比较是否存在相同的key，若存在则覆盖原来key的value，==否则将该元素保存在链头（最先保存的元素放在链尾）==。

若table在该处没有元素，则直接保存。这个过程看似比较简单，其实深有内幕。有如下几点：

1、 先看迭代处。此处迭代原因就是为了防止存在相同的key值，若发现两个hash值（key）相同时，HashMap的处理方式是用新value替换旧value，这里并没有处理key，这就解释了HashMap中没有两个相同的key。

2、 在看（1）、（2）处。这里是HashMap的精华所在。首先是hash方法，该方法为一个纯粹的数学计算，就是计算h的hash值。

static int hash(int h) {        h ^= (h >>> 20) ^ (h >>> 12);        return h ^ (h >>> 7) ^ (h >>> 4);    }

我们知道对于HashMap的table而言，数据分布需要均匀（最好每项都只有一个元素，这样就可以直接找到），不能太紧也不能太松，太紧会导致查询速度慢，太松则浪费空间。计算hash值后，怎么才能保证table元素分布均与呢？我们会想到取模，但是由于取模的消耗较大，HashMap是这样处理的：调用indexFor方法。

static int indexFor(int h, int length) {        return h & (length-1);    }

HashMap的底层数组长度总是2的n次方，在构造函数中存在：capacity <<= 1;这样做总是能够保证HashMap的底层数组长度为2的n次方。当length为2的n次方时，h&(length - 1)就相当于对length取模，而且速度比直接取模快得多，这是HashMap在速度上的一个优化。

这是因为他们在与14进行&运算时，得到的结果最后一位永远都是0，即0001、0011、0101、0111、1001、1011、1101、1111位置处是不可能存储数据的，空间减少，进一步增加碰撞几率，这样就会导致查询速度慢。

而当length = 16时，length - 1 = 15 即1111，那么进行低位&运算时，值总是与原来hash值相同，而进行高位运算时，其值等于其低位值。所以说当length = 2^n时，不同的hash值发生碰撞的概率比较小，这样就会使得数据在table数组中分布较均匀，查询速度也较快。

这里我们再来复习put的流程：当我们想一个HashMap中添加一对key-value时，系统首先会计算key的hash值，然后根据hash值确认在table中存储的位置。若该位置没有元素，则直接插入。否则迭代该处元素链表并依此比较其key的hash值。

如果两个hash值相等且key值相等(e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))),则用新的Entry的value覆盖原来节点的value。如果两个hash值相等但key值不等 ，则将该节点插入该链表的链头。具体的实现过程见addEntry方法，如下：

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {        //获取bucketIndex处的Entry        Entry e = table[bucketIndex];        //将新创建的 Entry 放入 bucketIndex 索引处，并让新的 Entry 指向原来的 Entry         table[bucketIndex] = new Entry(hash, key, value, e);        //若HashMap中元素的个数超过极限了，则容量扩大两倍        if (size++ >= threshold)            resize(2 * table.length);    }

这个方法中有两点需要注意：

后面添加的entry反而会接到前面。

一、是链的产生。

这是一个非常优雅的设计。系统总是将新的Entry对象添加到bucketIndex处。如果bucketIndex处已经有了对象，那么新添加的Entry对象将指向原有的Entry对象，形成一条Entry链，但是若bucketIndex处没有Entry对象，也就是e==null,那么新添加的Entry对象指向null，也就不会产生Entry链了。

二、扩容问题。

随着HashMap中元素的数量越来越多，发生碰撞的概率就越来越大，所产生的链表长度就会越来越长，这样势必会影响HashMap的速度，为了保证HashMap的效率，系统必须要在某个临界点进行扩容处理。

该临界点在当HashMap中元素的数量等于table数组长度*加载因子。但是扩容是一个非常耗时的过程，因为它需要重新计算这些数据在新table数组中的位置并进行复制处理。所以如果我们已经预知HashMap中元素的个数，那么预设元素的个数能够有效的提高HashMap的性能。

JDK1.8的hashmap：put方法

final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,                   boolean evict) {        Node[] tab; Node p; int n, i;        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)            n = (tab = resize()).length;        if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)            tab[i] = newNode(hash, key, value, null);        else {            Node e; K k;            if (p.hash == hash &&                ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                e = p;                //如果p是红黑树节点，则用另外的处理方法            else if (p instanceof TreeNode)                e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);            else {                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {                    if ((e = p.next) == null) {                        p.next = newNode(hash, key, value, null);                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st                        //当链表节点数超过8个，则直接进行红黑树化。                            treeifyBin(tab, hash);                        break;                    }                    if (e.hash == hash &&                        ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))                        break;                    p = e;                }            }            if (e != null) { // existing mapping for key                V oldValue = e.value;                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)                    e.value = value;                afterNodeAccess(e);                return oldValue;            }        }        ++modCount;        if (++size > threshold)            resize();        afterNodeInsertion(evict);        return null;    }

JDK1.8在链表长度超过8时会转换为红黑树。 转换方法如下：

final void treeifyBin(Node[] tab, int hash) {        int n, index; Node e;        if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY)        //如果节点数变小小于红黑树的节点数阈值时，调整空间            resize();        else if ((e = tab[index = (n - 1) & hash]) != null) {            TreeNode hd = null, tl = null;            do {            //该方法直接返回一个红黑树结点。                TreeNode p = replacementTreeNode(e, null);                if (tl == null)                    hd = p;                else {                //从链表头开始依次插入红黑树                    p.prev = tl;                    tl.next = p;                }                tl = p;            } while ((e = e.next) != null);            if ((tab[index] = hd) != null)                hd.treeify(tab);        }    }            // For treeifyBinTreeNode replacementTreeNode(Node p, Node next) {    return new TreeNode<>(p.hash, p.key, p.value, next);}

扩容

final Node[] resize() {        Node[] oldTab = table;        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;        int oldThr = threshold;        int newCap, newThr = 0;        if (oldCap > 0) {            //如果原容量大于最大空间，则让阈值为最大值。因为不能再扩容了，最大容量就是整数最大值。            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {                threshold = Integer.MAX_VALUE;                return oldTab;            }            //两倍扩容，阈值也跟着变为两倍            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY &&                     oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)                newThr = oldThr << 1; // double threshold        }        else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold            newCap = oldThr;        else {               // zero initial threshold signifies using defaults            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;            newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);        }        if (newThr == 0) {            float ft = (float)newCap * loadFactor;            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?                      (int)ft : Integer.MAX_VALUE);        }        threshold = newThr;        @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"})            Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap];        table = newTab;        if (oldTab != null) {            for (int j = 0; j < oldCap; ++j) {                Node e;                if ((e = oldTab[j]) != null) {                    oldTab[j] = null;                    if (e.next == null)                        //当后面没有节点时，直接插入即可 //每个元素重新计算索引位置，此处的hash值并没有变，只是改变索引值                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;                    else if (e instanceof TreeNode)                        ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap);                    else { // preserve order                    //否则，就从头到尾依次将节点进行索引然后插入新数组，这样插入后的链表顺序会和原来的顺序相反。                        Node loHead = null, loTail = null;                        Node hiHead = null, hiTail = null;                        Node next;                        do {                            next = e.next;                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {                                if (loTail == null)                                    loHead = e;                                else                                    loTail.next = e;                                loTail = e;                            }                            else {                                if (hiTail == null)                                    hiHead = e;                                else                                    hiTail.next = e;                                hiTail = e;                            }                        } while ((e = next) != null);                        if (loTail != null) {                            loTail.next = null;                            newTab[j] = loHead;                        }                        if (hiTail != null) {                            hiTail.next = null;                            newTab[j + oldCap] = hiHead;                        }                    }                }            }        }        return newTab;    }

读取实现：get(key)

        相对于HashMap的存而言，取就显得比较简单了。通过key的hash值找到在table数组中的索引处的Entry，然后返回该key对应的value即可。public V get(Object key) {        // 若为null，调用getForNullKey方法返回相对应的value        if (key == null)            return getForNullKey();        // 根据该 key 的 hashCode 值计算它的 hash 码          int hash = hash(key.hashCode());        // 取出 table 数组中指定索引处的值        for (Entry e = table[indexFor(hash, table.length)]; e != null; e = e.next) {            Object k;            //若搜索的key与查找的key相同，则返回相对应的value            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))                return e.value;        }        return null;    }

在这里能够根据key快速的取到value除了和HashMap的数据结构密不可分外，还和Entry有莫大的关系，在前面就提到过，HashMap在存储过程中并没有将key，value分开来存储，而是当做一个整体key-value来处理的，这个整体就是Entry对象。

同时value也只相当于key的附属而已。在存储的过程中，系统根据key的hashcode来决定Entry在table数组中的存储位置，在取的过程中同样根据key的hashcode取出相对应的Entry对象。

在java中与有两个类都提供了一个多种用途的hashTable机制，他们都可以将可以key和value结合起来构成键值对通过put(key,value)方法保存起来，然后通过get(key)方法获取相对应的value值。

HashTable

一个是前面提到的HashMap，还有一个就是马上要讲解的HashTable。对于HashTable而言，它在很大程度上和HashMap的实现差不多，如果我们对HashMap比较了解的话，对HashTable的认知会提高很大的帮助。他们两者之间只存在几点的不同，这个后面会阐述。

定义

  HashTable在Java中的定义如下：public class Hashtable    extends Dictionary    implements Map, Cloneable, java.io.Serializable      从中可以看出HashTable继承Dictionary类，实现Map接口。其中Dictionary类是任何可将键映射到相应值的类（如 Hashtable）的抽象父类。每个键和每个值都是一个对象。在任何一个 Dictionary 对象中，每个键至多与一个值相关联。Map是"key-value键值对"接口。  HashTable采用"拉链法"实现哈希表，它定义了几个重要的参数：table、count、threshold、loadFactor、modCount。  table：为一个Entry[]数组类型，Entry代表了"拉链"的节点，每一个Entry代表了一个键值对，哈希表的"key-value键值对"都是存储在Entry数组中的。  count：HashTable的大小，注意这个大小并不是HashTable的容器大小，而是他所包含Entry键值对的数量。  threshold：Hashtable的阈值，用于判断是否需要调整Hashtable的容量。threshold的值="容量*加载因子"。  loadFactor：加载因子。  modCount：用来实现"fail-fast"机制的（也就是快速失败）。所谓快速失败就是在并发集合中，其进行迭代操作时，若有其他线程对其进行结构性的修改，这时迭代器会立马感知到，并且立即抛出ConcurrentModificationException异常，而不是等到迭代完成之后才告诉你（你已经出错了）。

构造方法

  在HashTabel中存在5个构造函数。通过这5个构造函数我们构建出一个我想要的HashTable。public Hashtable() {        this(11, 0.75f);    }      默认构造函数，容量为11，加载因子为0.75。public Hashtable(int initialCapacity) {        this(initialCapacity, 0.75f);    }      用指定初始容量和默认的加载因子 (0.75) 构造一个新的空哈希表。public Hashtable(int initialCapacity, float loadFactor) {        //验证初始容量        if (initialCapacity < 0)            throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+                                               initialCapacity);        //验证加载因子        if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))            throw new IllegalArgumentException("Illegal Load: "+loadFactor);        if (initialCapacity==0)            initialCapacity = 1;        this.loadFactor = loadFactor;        //初始化table，获得大小为initialCapacity的table数组        table = new Entry[initialCapacity];        //计算阀值        threshold = (int)Math.min(initialCapacity * loadFactor, MAX_ARRAY_SIZE + 1);        //初始化HashSeed值        initHashSeedAsNeeded(initialCapacity);    }

用指定初始容量和指定加载因子构造一个新的空哈希表。其中initHashSeedAsNeeded方法用于初始化hashSeed参数，其中hashSeed用于计算key的hash值，它与key的hashCode进行按位异或运算。这个hashSeed是一个与实例相关的随机值，主要用于解决hash冲突。

private int hash(Object k) {        return hashSeed ^ k.hashCode();    }

构造一个与给定的 Map 具有相同映射关系的新哈希表。

public Hashtable(Map t) {        //设置table容器大小，其值==t.size * 2 + 1        this(Math.max(2*t.size(), 11), 0.75f);        putAll(t);    }

主要方法

HashTable的API对外提供了许多方法，这些方法能够很好帮助我们操作HashTable，但是这里我只介绍两个最根本的方法：put、get。

  首先我们先看put方法：将指定 key 映射到此哈希表中的指定 value。注意这里键key和值value都不可为空。public synchronized V put(K key, V value) {        // 确保value不为null        if (value == null) {            throw new NullPointerException();        }        /*         * 确保key在table[]是不重复的         * 处理过程：         * 1、计算key的hash值，确认在table[]中的索引位置         * 2、迭代index索引位置，如果该位置处的链表中存在一个一样的key，则替换其value，返回旧值         */        Entry tab[] = table;        int hash = hash(key);    //计算key的hash值        int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;     //确认该key的索引位置        //迭代，寻找该key，替换        for (Entry e = tab[index] ; e != null ; e = e.next) {            if ((e.hash == hash) && e.key.equals(key)) {                V old = e.value;                e.value = value;                return old;            }        }        modCount++;        if (count >= threshold) {  //如果容器中的元素数量已经达到阀值，则进行扩容操作            rehash();            tab = table;            hash = hash(key);            index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;        }        // 在索引位置处插入一个新的节点        Entry e = tab[index];        tab[index] = new Entry<>(hash, key, value, e);        //容器中元素+1        count++;        return null;    }

put方法的整个处理流程是：计算key的hash值，根据hash值获得key在table数组中的索引位置，然后迭代该key处的Entry链表（我们暂且理解为链表），若该链表中存在一个这个的key对象，那么就直接替换其value值即可，否则在将改key-value节点插入该index索引位置处。如下：

首先我们假设一个容量为5的table，存在8、10、13、16、17、21。他们在table中位置如下：

然后我们插入一个数：put(16,22)，key=16在table的索引位置为1，同时在1索引位置有两个数，程序对该"链表"进行迭代，发现存在一个key=16,这时要做的工作就是用newValue=22替换oldValue16，并将oldValue=16返回。

在put(33,33)，key=33所在的索引位置为3，并且在该链表中也没有存在某个key=33的节点，所以就将该节点插入该链表的第一个位置。

在HashTabled的put方法中有两个地方需要注意：

1、HashTable的扩容操作，在put方法中，如果需要向table[]中添加Entry元素，会首先进行容量校验，如果容量已经达到了阀值，HashTable就会进行扩容处理rehash()，如下:

protected void rehash() {        int oldCapacity = table.length;        //元素        Entry[] oldMap = table;        //新容量=旧容量 * 2 + 1        int newCapacity = (oldCapacity << 1) + 1;        if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0) {            if (oldCapacity == MAX_ARRAY_SIZE)                return;            newCapacity = MAX_ARRAY_SIZE;        }        //新建一个size = newCapacity 的HashTable        Entry[] newMap = new Entry[];        modCount++;        //重新计算阀值        threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAX_ARRAY_SIZE + 1);        //重新计算hashSeed        boolean rehash = initHashSeedAsNeeded(newCapacity);        table = newMap;        //将原来的元素拷贝到新的HashTable中        for (int i = oldCapacity ; i-- > 0 ;) {            for (Entry old = oldMap[i] ; old != null ; ) {                Entry e = old;                old = old.next;                if (rehash) {                    e.hash = hash(e.key);                }                int index = (e.hash & 0x7FFFFFFF) % newCapacity;                e.next = newMap[index];                newMap[index] = e;            }        }    }

在这个rehash()方法中我们可以看到容量扩大两倍+1，同时需要将原来HashTable中的元素一一复制到新的HashTable中，这个过程是比较消耗时间的，同时还需要重新计算hashSeed的，毕竟容量已经变了。

这里对阀值啰嗦一下：比如初始值11、加载因子默认0.75，那么这个时候阀值threshold=8，当容器中的元素达到8时，HashTable进行一次扩容操作，容量 = 8 * 2 + 1 =17，而阀值threshold=17*0.75 = 13，当容器元素再一次达到阀值时，HashTable还会进行扩容操作，依次类推。

下面是计算key的hash值，这里hashSeed发挥了作用。

private int hash(Object k) {        return hashSeed ^ k.hashCode();    }

相对于put方法，get方法就会比较简单，处理过程就是计算key的hash值，判断在table数组中的索引位置，然后迭代链表，匹配直到找到相对应key的value,若没有找到返回null。

public synchronized V get(Object key) {        Entry tab[] = table;        int hash = hash(key);        int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;        for (Entry e = tab[index] ; e != null ; e = e.next) {            if ((e.hash == hash) && e.key.equals(key)) {                return e.value;            }        }        return null;    }

四、HashTable与HashMap的区别

HashTable和HashMap存在很多的相同点，但是他们还是有几个比较重要的不同点。

第一：我们从他们的定义就可以看出他们的不同，HashTable基于Dictionary类，而HashMap是基于AbstractMap。Dictionary是什么？它是任何可将键映射到相应值的类的抽象父类，而AbstractMap是基于Map接口的骨干实现，它以最大限度地减少实现此接口所需的工作。

第二：HashMap可以允许存在一个为null的key和任意个为null的value，但是HashTable中的key和value都不允许为null。如下：

当HashMap遇到为null的key时，它会调用putForNullKey方法来进行处理。对于value没有进行任何处理，只要是对象都可以。

if (key == null)            return putForNullKey(value);      而当HashTable遇到null时，他会直接抛出NullPointerException异常信息。if (value == null) {    throw new NullPointerException();}

第三：Hashtable的方法是同步的，而HashMap的方法不是。所以有人一般都建议如果是涉及到多线程同步时采用HashTable，没有涉及就采用HashMap，但是在Collections类中存在一个静态方法：synchronizedMap()，该方法创建了一个线程安全的Map对象，并把它作为一个封装的对象来返回，所以通过Collections类的synchronizedMap方法是可以我们你同步访问潜在的HashMap。

感谢各位的阅读，以上就是"Java的HashMap和HashTable有什么用"的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Java的HashMap和HashTable有什么用这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！