老生常谈的问题——Hashtable和HashMap有什么区别
大家一般都能说出几条，比如Hashtable是线程安全的，不支持null作为key和value值等等。那么，要仔细了解这个问题还是直接从Hashtable的源码入手。
先列一下我找到的区别：
- 继承类不同，Hashtable继承的是Dictionary这是一个废弃类，而HashMap继承的是AbstractMap
- 产生时间不同，Hashtable自JDK1.0版本就有了，而HashMap是JDK1.2才加入的，同时Hashtable可能因为历史原因并不是我们习惯的驼峰法命名的
- Hashtable比HashMap多提供了elments()方法用于返回此Hashtable中的value的枚举
- Hashtable既不支持null key也不支持null value
- Hashtable的默认大小是11，扩大的逻辑是*2+1，对于给定大小不会做扩展。而HashMap是16，扩大时*2，初始大小会转换成恰好大于等于的2的指数次幂
- Hashtable中的遍历操作是从高位开始的，而HashMap是从低位开始
- Hashtable处理冲突元素时插入到链表头部，而HashMap是插入到链表尾部
- Hashtable的hashcode方法计算所有entry的hashcode总和，HashMap没有这样的方法，同时HashMap在计算hash值时会用高位右移16位与低位异或来打散散列值，避免位与操作造成冲突过多
- Hashtable每一次定位都要做一次完整的除法取余数，而HashMap使用的是与数组大小-1的位与计算，效率高很多
- Hashtable的方法都加上了synchronized是线程安全的方法，而HashMap不是，所以单线程时前者额外开销很大。JDK8以后Hashtable也用了modCount来保证在遍历过程中其他线程修改对象的fast-fail机制。但是，即使是多线程环境下，依然应该优先选择对HashMap进行一些特殊处理而不是用Hashtable，因为所有方法都加上synchronized的程序并发性很差。实际上就我个人经验而言，在一些特定的具体情况下，比如大规模写入key值连续数据（出自今年的第四届阿里中间件性能挑战赛复赛题），链表法解决冲突性能可能不如开放地址法，即使加上了红黑树。所以说对于一些对极致压榨性能的情况下，适当的可以抛弃一些通用的集合而尝试自由发挥造轮子。
首先从最上方的注释中可以看到Hashtable自JDK1.0版本就有了，而HashMap是JDK1.2才加入的。观察一下类的声明，我们可以看到他们继承的类也是不同的，Hashtable继承的是Dictionary, Dictionary这个类从注释上写着已经是obsolete被废弃了，所以连带Hashtable也基本不用了 。 Hashtable 也有元素个数，数组大小，负载因子这些属性，不用元素个数用的是 count 不是 size 。也是使用链表法来解决冲突。
public class Hashtable<K,V>
extends Dictionary<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, java.io.Serializable
public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V>
implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable public Hashtable(int initialCapacity, float loadFactor) {
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+
initialCapacity);
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor))
throw new IllegalArgumentException("Illegal Load: "+loadFactor);
if (initialCapacity==0)
initialCapacity = 1;
this.loadFactor = loadFactor;
table = new Entry<?,?>[initialCapacity];
threshold = (int)Math.min(initialCapacity * loadFactor, MAX_ARRAY_SIZE + 1);
}
public Hashtable() {
this(11, 0.75f);
} public synchronized boolean contains(Object value) {
if (value == null) {
throw new NullPointerException();
}
Entry<?,?> tab[] = table;
for (int i = tab.length ; i-- > 0 ;) {
for (Entry<?,?> e = tab[i] ; e != null ; e = e.next) {
if (e.value.equals(value)) {
return true;
}
}
}
return false;
} public synchronized boolean containsKey(Object key) {
Entry<?,?> tab[] = table;
int hash = key.hashCode();
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 true;
}
}
return false;
} protected void rehash() {
int oldCapacity = table.length;
Entry<?,?>[] oldMap = table;
// overflow-conscious code
int newCapacity = (oldCapacity << 1) + 1;//新大小=旧大小*2+1
if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0) {
if (oldCapacity == MAX_ARRAY_SIZE)
// Keep running with MAX_ARRAY_SIZE buckets
return;
newCapacity = MAX_ARRAY_SIZE;
}
Entry<?,?>[] newMap = new Entry<?,?>[newCapacity];//创建一个新的数组
modCount++;
threshold = (int)Math.min(newCapacity * loadFactor, MAX_ARRAY_SIZE + 1);
table = newMap;
for (int i = oldCapacity ; i-- > 0 ;) {
for (Entry<K,V> old = (Entry<K,V>)oldMap[i] ; old != null ; ) {
Entry<K,V> e = old;
old = old.next;
int index = (e.hash & 0x7FFFFFFF) % newCapacity;//重新计算每一个元素的index
e.next = (Entry<K,V>)newMap[index];//前后元素有冲突时，后面的元素插入到前面元素的前面
newMap[index] = e;
}
}
} public synchronized V put(K key, V value) {
// Make sure the value is not null
if (value == null) {//value为null直接报错
throw new NullPointerException();
}
// Makes sure the key is not already in the hashtable.
Entry<?,?> tab[] = table;
int hash = key.hashCode();//若key为null这里会报错
int index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
@SuppressWarnings("unchecked")
Entry<K,V> entry = (Entry<K,V>)tab[index];
for(; entry != null ; entry = entry.next) {
if ((entry.hash == hash) && entry.key.equals(key)) {
V old = entry.value;
entry.value = value;
return old;
}
}
addEntry(hash, key, value, index);
return null;
}
private void addEntry(int hash, K key, V value, int index) {
modCount++;
Entry<?,?> tab[] = table;
if (count >= threshold) {
// Rehash the table if the threshold is exceeded
rehash();
tab = table;
hash = key.hashCode();
index = (hash & 0x7FFFFFFF) % tab.length;
}
// Creates the new entry.
@SuppressWarnings("unchecked")
Entry<K,V> e = (Entry<K,V>) tab[index];
tab[index] = new Entry<>(hash, key, value, e);
count++;
}public synchronized int hashCode() {
int h = 0;
if (count == 0 || loadFactor < 0)
return h; // Returns zero
loadFactor = -loadFactor; // Mark hashCode computation in progress
Entry<?,?>[] tab = table;
for (Entry<?,?> entry : tab) {
while (entry != null) {
h += entry.hashCode();
entry = entry.next;
}
}
loadFactor = -loadFactor; // Mark hashCode computation complete
return h;
} public synchronized Enumeration<V> elements() {
return this.<V>getEnumeration(VALUES);
}