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Java Map 详解：原理、实现与使用场景

一、介绍

Map 是 Java 集合框架（java.util）中键值对（Key-Value）形式的集合接口，与 List/Set 并列（继承自Collection的父接口Iterable，但不直接继承Collection）。核心特征是：键（Key）唯一且无序（部分实现有序），值（Value）可重复，通过键快速查找值，是日常开发中存储关联数据的核心工具。

特性：

1. 键值对映射：每个 Key 对应唯一的 Value，Key 不允许重复（若重复插入，新 Value 会覆盖旧 Value）；
2. Key 不可变性：作为 Key 的对象需重写hashCode()和equals()方法（保证哈希一致性），且建议使用不可变类型（如 String、Integer），避免修改后哈希值变化导致无法查找；
3. 支持 null：不同实现类对 null 的支持不同（如 HashMap 允许 1 个 null Key + 多个 null Value，Hashtable 不允许 null）；
4. 无序性（默认）：大部分 Map 实现（如 HashMap）不保证键值对的存储 / 遍历顺序，有序实现需显式指定（如 TreeMap、LinkedHashMap）。

二、Map 接口核心方法

Map 定义了键值对操作的核心方法，覆盖增删改查、遍历等场景：

三、Map 主要实现类

Java 提供了多款 Map 实现类，适配不同的性能、有序性、并发场景，核心如下：

1. HashMap（最常用）

底层实现：JDK 8 前 = 数组（哈希桶）+ 链表；JDK 8 后 = 数组 + 链表 / 红黑树（链表长度 ≥8 转红黑树，≤6 转回链表）。

补充：

HashMap 的底层由「哈希桶数组」+「链表 / 红黑树」组成，核心设计目标是：通过哈希算法将 Key 映射到数组下标，实现 O (1) 级别的快速存取；通过链表 / 红黑树解决「哈希冲突」（不同 Key 哈希值相同的情况）。

• 哈希桶数组（table）：默认初始长度 16（2 的幂），每个下标对应一个「桶」，桶内存储链表或红黑树；
• 链表：当多个 Key 哈希到同一桶时，先以链表形式存储；
• 红黑树：当链表长度 ≥8 且数组长度 ≥64 时，链表转为红黑树（查询性能从 O (n) 优化为 O (log n)）；当红黑树节点数 ≤6 时，转回链表（减少红黑树维护开销）。

红黑树：

红黑树是带红 / 黑颜色标记的自平衡二叉查找树，也是二叉树的一种，不过有5条规则对树的高度进行限制，增删改查的时间复杂度稳定在O(logn)

补充一下那5条规则：

（1）每个节点只能为黑色或者红色

（2）根节点必须为黑色

（3）所有“空叶子节点”都是黑色

（4）红色节点的父节点和子节点都必须为黑色（你也可以这样理解，不能连续俩红色节点）

（5）从任意节点到它自己所有叶子节点（在红黑树中这个叶子节点就是指的空叶子节点）的路径中，黑色节点的数量完全相同

规则是为了做什么？

保证树的结构不会退化成链表，同时保证增删查改始终是 O (log n)

（补：最长路径的长度 ≤ 2 × 最短路径的长度，两者的差值最大为 最短路径的长度）

什么是桶？

桶就是 HashMap 哈希桶数组里的一个存储单元，负责接收通过哈希计算分配过来的键值对节点，解决哈希冲突的链表 / 红黑树也都是在桶内部形成的。

简单举个例子：

把 HashMap 想象成一个带编号的快递柜，这个快递柜的每个独立格子就是一个桶。

1. 快递柜 = 哈希桶数组（table）快递柜有很多个格子，每个格子都有自己的编号（比如 0、1、2…15），对应 HashMap 数组的索引。
2. 桶 = 快递柜的单个格子每个格子（桶）的作用是存放 “属于自己” 的快递。在 HashMap 中，通过哈希计算，会把键值对节点分配到对应编号的桶里。
3. 哈希冲突 = 一个格子里放多个快递
   • 理想情况：一个快递（节点）对应一个格子（桶），取件时直接按编号找，速度飞快（对应 HashMap 的 O (1) 存取）。
   • 现实情况：可能出现多个快递被分配到同一个格子（不同 Key 计算出相同的数组索引），这就是哈希冲突。这时，HashMap 会在这个桶里用链表把这些节点串起来；如果链表太长（≥8），就会变成红黑树，提升查询效率。

核心特点：

• 存取效率高（平均 O (1) 时间复杂度），基于哈希表快速定位；
• 无序（存储顺序 ≠ 插入顺序）；
• 允许 1 个 null Key、多个 null Value；
• 非线程安全（多线程操作可能导致死循环、数据丢失）；
• 初始容量 16，负载因子 0.75（扩容阈值 = 容量 × 负载因子，默认 12），扩容时容量翻倍，且重新哈希。

机制详解：

哈希计算与索引定位：

HashMap 高效存取的核心是「将 Key 映射到数组下标」，分为两步：

1.Key 的哈希值计算

为了减少哈希冲突，HashMap 对 Key 的hashCode()做了二次哈希（扰动函数）：

staticfinalinthash(Objectkey){inth;// 核心逻辑：key.hashCode() ^ (h >>> 16)return(key==null)?0:(h=key.hashCode())^(h>>>16);}

• 作用：将 Key 的哈希值高 16 位与低 16 位异或，混合高低位特征，减少哈希冲突（尤其数组长度较小时，仅低几位参与取模，混合后能利用高位信息）；
• null Key 处理：hash 值固定为 0，因此 null Key 始终映射到数组索引 0。

2.数组索引计算

通过哈希值计算数组下标，利用「位运算替代取模」提升性能（仅当数组长度为 2 的幂时生效）：

java

// i = 哈希值 & (数组长度 - 1)intindex=hash&(table.length-1);

• 示例：数组长度 16（二进制 10000），table.length - 1 = 15（二进制 01111）；哈希值与 15 按位与，等价于hash % 16，但位运算更快。

• 为什么数组长度是 2 的幂？

  → 保证hash & (length-1)等价于取模，且位运算效率远高于取模；

  → 扩容时，节点新索引要么不变，要么 = 原索引 + 原数组长度（简化扩容迁移逻辑）。

扩容机制：

条件：

• 首次put时，table为 null，初始化数组（默认长度 16，threshold=16×0.75=12）；
• 后续put时，若size > threshold，触发扩容；
• 链表长度≥8 但数组长度 < 64 时，优先扩容（而非树化）。

步骤：

// 1. 计算新容量：原容量翻倍（始终保持2的幂）intnewCap=oldCap<<1;// 如16→32，32→64...// 2. 计算新扩容阈值：newThr = newCap × loadFactorintnewThr=oldThr<<1;// 3. 创建新数组（长度newCap）Node<K,V>[]newTab=(Node<K,V>[])newNode[newCap];table=newTab;// 4. 迁移原数组节点到新数组for(intj=0;j<oldCap;++j){Node<K,V>e;if((e=table[j])!=null){table[j]=null;// 释放原数组引用（帮助GC）// 情况1：桶内仅一个节点，直接计算新索引并放入if(e.next==null)newTab[e.hash&(newCap-1)]=e;// 情况2：桶内是红黑树，拆分红黑树并迁移elseif(einstanceofTreeNode)((TreeNode<K,V>)e).split(this,newTab,j,oldCap);// 情况3：桶内是链表，拆分链表（优化：无需重新哈希，仅判断高位）else{// 链表拆分规则：新索引 = 原索引 或 原索引 + oldCapNode<K,V>loHead=null,loTail=null;// 原索引节点Node<K,V>hiHead=null,hiTail=null;// 原索引+oldCap节点Node<K,V>next;do{next=e.next;// 核心判断：哈希值的第n位（oldCap的二进制位）是否为0if((e.hash&oldCap)==0){// 第n位为0 → 新索引=原索引if(loTail==null)loHead=e;elseloTail.next=e;loTail=e;}else{// 第n位为1 → 新索引=原索引+oldCapif(hiTail==null)hiHead=e;elsehiTail.next=e;hiTail=e;}}while((e=next)!=null);// 放入新数组if(loTail!=null){loTail.next=null;newTab[j]=loHead;}if(hiTail!=null){hiTail.next=null;newTab[j+oldCap]=hiHead;}}}}

使用示例：

Map<String,Integer>hashMap=newHashMap<>();hashMap.put("Java",1);hashMap.put("Python",2);Integervalue=hashMap.get("Java");// 获取值：1hashMap.put("Java",3);// 替换值，旧值 1 被覆盖

各操作逻辑：

1.存

先定位桶 → 无冲突则新增节点 → 有冲突则按链表 / 红黑树处理 → 替换重复 Key 的 Value → 检查扩容。

2.取

定位桶 → 桶头匹配直接返回 → 红黑树 / 链表遍历匹配 → 未找到返回 null。

3.删

定位待删除节点 → 按链表 / 红黑树规则删除 → 更新 size 和 modCount。

2. LinkedHashMap

底层实现：HashMap + 双向链表（维护插入 / 访问顺序）。

补充：

LinkedHashMap 完全复用 HashMap 的哈希桶数组、节点哈希 / 扩容 / 树化等逻辑，仅通过「双向链表」改造节点结构、新增头尾指针，实现有序性。

• 哈希桶层：和 HashMap 完全一致，负责通过哈希快速定位节点，解决哈希冲突（链表 / 红黑树）；
• 双向链表层：所有节点通过before/after指针串联，head指向最早节点，tail指向最新节点，专门维护遍历顺序；
• 节点复用：LinkedHashMap 的 Entry 继承 HashMap.Node，因此哈希桶里的节点同时属于「哈希链表 / 红黑树」和「双向链表」，一个节点两个 “身份”。

什么是节点？

在 LinkedHashMap（以及 HashMap）中，节点（Node/Entry）是存储「键值对（Key-Value）」的最小单元 —— 就像快递包裹本身，而桶是放包裹的格子、双向链表是串包裹的绳子。

举个具体的例子：

比如你往 LinkedHashMap 里存put("手机", 1999)、put("耳机", 299)、put("充电器", 99)：

• 每个键值对对应一个「节点」：

  节点 1：Key = 手机，Value=1999；

  节点 2：Key = 耳机，Value=299；

  节点 3：Key = 充电器，Value=99。

• 这些节点会按哈希规则被分配到不同的桶（比如手机→3 号格、耳机→5 号格、充电器→3 号格）：

  3 号桶里有两个节点（手机 + 充电器），用链表串起来；5 号桶只有耳机节点。

• 同时，这三个节点会被双向链表串成head→手机→耳机→充电器→tail（插入顺序）；如果调用get("手机")，节点 1 会被挪到尾部，链表变成head→耳机→充电器→手机→tail（访问顺序）。

核心特点：

• 继承 HashMap 的所有特性，额外保证「有序性」；
• 有序模式：
  • 插入顺序（默认）：遍历顺序 = 插入顺序；
  • 访问顺序：调用get()/put()后，该键值对移至链表尾部（可实现 LRU 缓存）；
• 非线程安全，性能略低于 HashMap（维护链表开销）。

使用示例（LRU 缓存）：

// 初始容量16，负载因子0.75，访问顺序模式Map<String,Integer>lruMap=newLinkedHashMap<>(16,0.75f,true);lruMap.put("a",1);lruMap.put("b",2);lruMap.get("a");// 访问后，"a" 移至尾部// 遍历顺序：b → a（访问顺序）for(Map.Entry<String,Integer>entry:lruMap.entrySet()){System.out.println(entry.getKey());}

3. TreeMap

底层实现：红黑树（自平衡的二叉查找树）。

核心特点：

• 有序：默认按 Key 的自然顺序（如 Integer 升序、String 字典序），或自定义 Comparator 排序；
• 无 null Key（会抛 NullPointerException），允许 null Value；
• 存取效率 O (log n)（红黑树查找 / 插入），低于 HashMap；
• 非线程安全；
• 适合需要排序的场景（如按 Key 范围查询）。

使用示例（自定义排序）：

// 按 Key 降序排序Map<Integer,String>treeMap=newTreeMap<>((k1,k2)->k2-k1);treeMap.put(3,"c");treeMap.put(1,"a");treeMap.put(2,"b");// 遍历顺序：3 → 2 → 1for(Integerkey:treeMap.keySet()){System.out.println(key);}

4. Hashtable（古老的线程安全实现）

底层实现：数组 + 链表（JDK 8 未优化红黑树）。

补充：

Hashtable 无红黑树优化（全程仅数组 + 链表），线程安全通过「方法级synchronized」实现，是典型的 “简单粗暴” 的线程安全哈希表设计。

• 哈希桶数组：默认初始长度 11（非 2 的幂，区别于 HashMap），每个下标对应一个桶，桶内存储链表；
• 链表：所有哈希冲突的节点（Key 哈希到同一桶）通过next指针串联，无红黑树优化，链表过长时查询性能退化至 O (n)；
• 线程安全：所有核心方法（put/get/remove）都加synchronized锁，锁粒度为整个 Hashtable 对象。

核心特点：

• 线程安全（方法级synchronized锁），但锁粒度大，性能差；
• 不允许 null Key/Value（抛 NullPointerException）；
• 初始容量 11，负载因子 0.75，扩容时容量 = 原容量 ×2 +1；
• 基本被 ConcurrentHashMap 替代，仅兼容旧代码时使用。

机制详解：

哈希计算与扩容：

1. Key 的哈希计算（无扰动优化）

   Hashtable 的哈希计算逻辑简单，无 HashMap 的 “高低位异或” 扰动优化，且直接使用key.hashCode()（不允许 null Key）：

   // 计算Key的哈希值（简化版）inthash=key.hashCode();// 计算数组索引（取模，而非位运算）intindex=(hash&0x7FFFFFFF)%table.length;

2. 扩容机制（区别于HashMap）：

   Hashtable 扩容触发后，新容量 = 原容量 × 2 + 1（而非 HashMap 的翻倍）

   // 1. 计算新容量：原容量 ×2 +1（如 11→23，23→47...）intnewCapacity=table.length*2+1;// 2. 计算新扩容阈值：newThr = (int)(newCapacity × loadFactor)intnewThreshold=(int)(newCapacity*loadFactor);// 3. 创建新数组（长度newCapacity）Entry<?,?>[]newTable=newEntry<?,?>[newCapacity];// 4. 迁移原数组节点到新数组（重新计算索引，拷贝链表）for(inti=0;i<table.length;i++){Entry<K,V>e=(Entry<K,V>)table[i];if(e!=null){table[i]=null;// 释放原数组引用do{Entry<K,V>next=e.next;// 重新计算新索引（取模）intindex=(e.hash&0x7FFFFFFF)%newCapacity;e.next=(Entry<K,V>)newTable[index];newTable[index]=e;e=next;}while(e!=null);}}// 5. 替换数组和阈值table=newTable;threshold=newThreshold;

   差异总结：

   • 容量增长规则：2n+1（保证素数，理论减少哈希冲突，但无实际性能优势），HashMap 是2n（2 的幂，位运算优化）；
   • 索引重计算：每次扩容都需对所有节点重新取模，无 HashMap 的 “高位判断” 优化，扩容开销更大；
   • 触发条件：count ≥ threshold（HashMap 是size > threshold），更早触发扩容。

5. ConcurrentHashMap（并发安全）

底层实现：JDK 8 前 = 分段锁（Segment 数组 + HashMap）；JDK 8 后 = 数组 + 链表 / 红黑树 + CAS + synchronized（锁哈希桶，粒度更细）。

补充：

• 哈希桶层：与 HashMap 一致（数组长度为 2 的幂，链表≥8 转红黑树），但数组 / 节点关键字段（table/val/next）用volatile保证多线程可见性；
• 并发控制层：
  • 无竞争时：用 CAS 操作新增节点（无锁）；
  • 有竞争时：对「单个哈希桶」加synchronized锁（仅锁住冲突的桶，其他桶可并行操作）；
  • 扩容时：用ForwardingNode标记桶状态，多线程协同扩容（避免单线程扩容瓶颈）；
• 节点特性：Node节点的val/next为volatile，保证修改后其他线程能立即感知。

核心特点：

• 线程安全（高并发）：JDK 8 后锁粒度为「单个哈希桶」，并发性能远高于 Hashtable；
• 支持 1 个 null Key（JDK 8 后）、多个 null Value；
• 存取效率接近 HashMap（并发场景下）；
• 迭代器是 “弱一致性”，不会抛ConcurrentModificationException；
• 适合高并发读写的场景（如分布式缓存、业务核心数据存储）。

扩容机制（多线程协同）

当size > 容量 × 负载因子（默认初始容量 16，负载因子 0.75，阈值 12），且当前数组（table）无其他扩容操作时触发。

ConcurrentHashMap 扩容由「触发线程 + 其他访问线程」协同完成，避免单线程扩容瓶颈：

1. 触发条件：size > sizeCtl（同 HashMap）；
2. 扩容流程：
   • 创建nextTable（容量翻倍）；
   • 遍历table桶，将桶节点迁移到nextTable；
   • 迁移时，将原桶头节点替换为ForwardingNode（标记扩容中）；
   • 其他线程访问该桶时，检测到ForwardingNode，会暂停当前操作，协助扩容；
3. 核心优势：多线程并行迁移不同桶，大幅提升扩容效率。

使用示例：

Map<String,String>concurrentMap=newConcurrentHashMap<>();// 多线程安全写入newThread(()->concurrentMap.put("thread1","data1")).start();newThread(()->concurrentMap.put("thread2","data2")).start();// 安全读取System.out.println(concurrentMap.get("thread1"));

6. Properties（配置文件专用）

底层实现：继承 Hashtable，Key/Value 均为 String 类型。

补充：

Properties 完全复用 Hashtable 的哈希表核心逻辑（数组 + 链表、方法级 synchronized 锁、禁止 null 值），仅在其基础上增加「Key/Value 强制为 String 类型」和「配置文件读写」的扩展方法。

核心存储层：完全复用 Hashtable 的table数组（初始容量 11，扩容规则 2n+1）、Entry 链表节点，线程安全通过方法级synchronized实现；

扩展层：

• 类型约束：Key/Value 实际使用时强制为 String（虽底层仍存储 Object，但setProperty()/getProperty()限定为 String）；
• 配置继承：通过defaults实现配置复用（当前配置无 Key 时，从默认配置集查找）；
• IO 能力：load()/store()方法解析 / 生成.properties格式的配置文件（键值对以key=value换行存储）。

核心特点：

• 专为读取配置文件（.properties）设计，支持load()/store()方法读写文件；
• 线程安全（继承 Hashtable 的 synchronized 方法）；
• 常用场景：读取系统配置、项目配置文件。

操作原理：

配置文件加载（load ()）

load()是 Properties 最核心的扩展方法，用于从.properties文件 / 输入流解析键值对：

// 示例：加载配置文件Propertiesprops=newProperties();props.load(newFileInputStream("config.properties"));

解析：

1. 按行读取输入流，忽略注释行（以#/!开头）和空行；
2. 解析每行的key=value格式（支持:/ 空格 作为分隔符），去除首尾空格；
3. 调用put(key, value)（继承 Hashtable）将键值对存入哈希表；
4. 全程加synchronized锁，保证线程安全。

配置获取（getProperty ()）

getProperty()是 String 专属的获取方法，支持默认配置集查找：

Stringurl=props.getProperty("db.url");// 带默认值：若Key不存在，返回默认值"jdbc:mysql://localhost"Stringurl=props.getProperty("db.url","jdbc:mysql://localhost");

查找逻辑：

1. 调用 Hashtable 的get(key)获取值，强转为 String；
2. 若值为 null 且defaults不为 null，递归从defaults中查找；
3. 若仍为 null，返回指定的默认值（或 null）。

配置存储（store ()）

store()用于将配置写入文件 / 输出流，生成标准.properties文件：

props.store(newFileOutputStream("config.properties"),"DB Config");

写入逻辑：

1. 先写入注释（可选）和当前时间戳；
2. 遍历哈希表的 Entry 链表，按key=value格式逐行写入；
3. 全程加synchronized锁，保证写入过程不被打断。

基础操作（put/remove）

Properties 未重写 Hashtable 的put()/remove()方法，完全复用其逻辑：

• setProperty(key, value)本质是调用put(key, value)，仅限定参数为 String；
• 所有操作均加synchronized锁，线程安全但并发性能差（同 Hashtable）。

使用示例：

Propertiesprops=newProperties();// 读取配置文件props.load(newFileInputStream("config.properties"));Stringurl=props.getProperty("db.url");// 获取配置值

四、Map 常见使用场景

五、Map 遍历方式（性能对比）

Map 遍历的核心是操作entrySet()/keySet()/values()，推荐优先级：

entrySet 遍历（最优）：直接获取键值对，无需二次查询，性能最高；

for(Map.Entry<String,Integer>entry:map.entrySet()){Stringkey=entry.getKey();Integervalue=entry.getValue();}

迭代器遍历（支持删除）：适合遍历中删除元素，避免ConcurrentModificationException；

Iterator<Map.Entry<String,Integer>>it=map.entrySet().iterator();while(it.hasNext()){Map.Entry<String,Integer>entry=it.next();if(entry.getValue()==2){it.remove();// 安全删除}}

keySet + get () 遍历（低效）：需二次哈希查询，性能最差，不推荐；

for(Stringkey:map.keySet()){Integervalue=map.get(key);// 额外哈希查询}

Lambda 遍历（简洁）：JDK 8+ 支持，代码简洁，性能接近 entrySet；

map.forEach((key,value)->System.out.println(key+":"+value));

六、注意事项

1. Key 的哈希与相等性：
   • 自定义对象作为 Key 时，必须重写hashCode()和equals()（保证相同对象哈希值相同，不同对象哈希值尽量不同）；
   • 避免使用可变对象作为 Key（如 ArrayList），修改后哈希值变化会导致无法查找。
2. HashMap 扩容优化：
   • 已知元素数量时，提前指定初始容量（如new HashMap<>(100)），避免频繁扩容（扩容需重新哈希，开销大）；
   • 负载因子默认 0.75 是性能与内存的平衡，无需轻易修改。
3. 并发安全：
   • HashMap/LinkedHashMap/TreeMap 非线程安全，多线程修改需手动加锁（如Collections.synchronizedMap()），或直接使用 ConcurrentHashMap；
   • ConcurrentHashMap 不支持null Key（JDK 7）/ 支持 1 个 null Key（JDK 8+），需注意空值处理。
4. TreeMap 排序：
   • 自定义对象作为 Key 时，需实现Comparable接口，或创建 TreeMap 时指定 Comparator，否则抛ClassCastException。

七、总结

Map 是 Java 中存储键值对的核心集合，核心实现类各有侧重：

• HashMap：性能均衡，适合绝大多数无排序、非并发场景；
• LinkedHashMap：有序 + HashMap 特性，适合缓存场景；
• TreeMap：排序 + 范围查询，适合有序键值对场景；
• ConcurrentHashMap：高并发安全，适合核心业务的并发存储；
• Properties：配置文件专用，简单易用。

七、总结

Map 是 Java 中存储键值对的核心集合，核心实现类各有侧重：

• HashMap：性能均衡，适合绝大多数无排序、非并发场景；
• LinkedHashMap：有序 + HashMap 特性，适合缓存场景；
• TreeMap：排序 + 范围查询，适合有序键值对场景；
• ConcurrentHashMap：高并发安全，适合核心业务的并发存储；
• Properties：配置文件专用，简单易用。

选择时需根据「有序性、并发要求、性能、业务场景」四大维度权衡，同时注意 Key 的不可变性和遍历方式的性能优化。

附表：