Hashtable ：不支持 null 键和值，线程安全
HashMap ：支持 null 键和值，线程不安全。put 或者 get 操作，可以达到常数时间的性能
TreeMap ：基于红黑树的一种提供顺序访问的 Map，具体顺序可以由指定的 Comparator 来决定，或者根据键的自然顺序来判断。get、put、remove 之类操作都是 O（log(n)）的时间复杂度
Map 虽然通常被包括在 Java 集合框架里，但是其本身并不是狭义上的集合类型（Collection）：
HashMap 等其他 Map 实现则是都扩展了 AbstractMap，里面包含了通用方法抽象。
HashMap 的性能表现非常依赖于哈希码的有效性，注意 hashCode 和 equals 的一些基本约定，比如：
-
equals 相等，hashCode 一定要相等。
-
重写了 hashCode 也要重写 equals。
-
hashCode 需要保持一致性，状态改变返回的哈希值仍然要一致。
-
equals 的对称、反射、传递等特性。
LinkedHashMap 和 TreeMap 都可以保证某种顺序，但二者还是非常不同的。LinkedHashMap 通常提供的是遍历顺序符合插入顺序，它的实现是通过为条目（键值对）维护一个双向链表。注意，通过特定构造函数，我们可以创建反映访问顺序的实例，所谓的 put、get、compute 等，都算作“访问”。LinkedHashMap 可以实现LRU功能。例如，我们构建一个空间占用敏感的资源池，希望可以自动将最不常被访问的对象释放掉，这就可以利用 LinkedHashMap 提供的机制来实现。 TreeMap，它的整体顺序是由键的顺序关系决定的，通过 Comparator 或 Comparable（自然顺序）来决定。
构建一个具有优先级的调度系统的问题，其本质就是个典型的优先队列场景，Java 标准库提供了基于二叉堆实现的 PriorityQueue，它们都是依赖于同一种排序机制，当然也包括 TreeMap 的马甲 TreeSet（TreeSet是基于TreeMap的）。 TreeMap 的 put 方法实现：
public V put(K key, V value) { Entry<K,V> t = … cmp = k.compareTo(t.key); if (cmp < 0) t = t.left; else if (cmp > 0) t = t.right; else // cmp = 0 ,认为插入的key和TreeMap中的key相同，则覆盖value值 return t.setValue(value); // ... }
HashMap 结构：
数组（Node<k,v>[] table）和链表结合组成的复合结构，数组被分为一个个桶（bucket），通过哈希值决定了键值对在这个数组的寻址；哈希值相同的键值对，则以链表形式存储。这里需要注意的是，如果链表大小超过阈值（TREEIFY_THRESHOLD, 8），图中的链表就会被改造为树形结构（单个链表长度超过8时会树化）。
HashMap 也许是按照 lazy-load 原则，在首次使用时被初始化。
HashMap的putVal方法(putVal 方法本身逻辑非常集中，从初始化、扩容到树化，全部都和它有关)：
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbent,
boolean evit) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int , i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) = 0) // 数组为空则初始化数组
n = (tab = resize()).legth; // 创建初始存储表格
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) // 具体键值对在哈希表中的位置（数组 index）i = (n - 1) & hash，p为链表头结点
tab[i] = newNode(hash, key, value, null); // 该链表还为空，new一个头结点放入数组中
else { // 在链表中插入该节点
// ...
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for first binCount为这个链表的长度
treeifyBin(tab, hash); // 链表结构（这里叫 bin），达到门限值是发生树化
// ...
}
// ...
if (++size > threshold)
resize(); // 放置新的键值对的过程中，HashMap中键值对数量超过阀值，就会发生扩容。}
如果表格是 null，resize 方法会负责初始化它，这从 tab = resize() 可以看出。
resize 方法兼顾两个职责，创建初始存储表格，或者在容量不满足需求的时候，进行扩容（resize）。
计算hash值的方法：
static final int hash(Object kye) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>>16; }
为什么这里需要将高位数据移位到低位进行异或运算呢？这是因为有些数据计算出的哈希值差异主要在高位，而 HashMap 里的哈希寻址是忽略容量以上的高位的，那么这种处理就可以有效避免类似情况下的哈希碰撞。
resize()方法：
final Node<K,V>[] resize() { // ... else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACIY && // 容量扩大2倍 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPAITY) newThr = oldThr << 1; // double there 门限值扩大2倍 // ... else if (oldThr > 0) // initial capacity was placed in threshold newCap = oldThr; else { // zero initial threshold signifies using defaultsfults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPAITY; newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_ATOR* DEFAULT_INITIAL_CAPACITY；// 门限阀值=负载因子(默认0.75)*默认容量(16) } if (newThr ==0) { float ft = (float)newCap * loadFator; newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ?(int)ft : Integer.MAX_VALUE); } threshold = neThr; Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newap]; table = n； // 移动到新的数组结构 e 数组结构 }
不考虑极端情况（容量理论最大极限由 MAXIMUM_CAPACITY 指定，数值为 1<<30，也就是 2 的 30 次方），我们可以归纳为：
-
门限值等于（负载因子，默认0.75）x（容量，默认16），如果构建 HashMap 的时候没有指定它们，那么就是依据相应的默认常量值。
-
门限通常是以倍数进行调整 （newThr = oldThr << 1），我前面提到，根据 putVal 中的逻辑，当元素个数超过门限大小时，则调整 Map 大小。
-
扩容后，需要将老的数组中的元素重新放置到新的数组，这是扩容的一个主要开销来源。
容量和负载因子决定了可用的桶的数量，空桶太多会浪费空间，如果使用的太满则会严重影响操作的性能。极端情况下，假设只有一个桶，那么它就退化成了链表，完全不能提供所谓常数时间存的性能。
如果能够知道 HashMap 要存取的键值对数量，可以考虑预先设置合适的容量大小。具体数值我们可以根据扩容发生的条件来做简单预估，根据前面的代码分析，我们知道它需要符合计算条件：负载因子 * 容量 > 元素数量(预估键值对数量)
所以，预先设置的容量需要满足，大于“预估元素数量 / 负载因子”，同时它是 2 的幂数。
而对于负载因子：
-
如果没有特别需求，不要轻易进行更改，因为 JDK 自身的默认负载因子是非常符合通用场景的需求的。
-
如果确实需要调整，建议不要设置超过 0.75 的数值，因为会显著增加冲突，降低 HashMap 的性能。
-
如果使用太小的负载因子，按照上面的公式，预设容量值也进行调整，否则可能会导致更加频繁的扩容，增加无谓的开销，本身访问性能也会受影响。