面试必备：HashMap源码解析（JDK8）
1 概述
本文将从几个常用方法下手，来阅读HashMap的源码。
按照从构造方法->常用API（增、删、改、查）的顺序来阅读源码，并会讲解阅读方法中涉及的一些变量的意义。了解HashMap的特点、适用场景。
如果本文中有不正确的结论、说法，请大家提出和我讨论，共同进步，谢谢。
2 概要
概括的说，HashMap是一个关联数组、哈希表，它是线程不安全的，允许key为null,value为null。遍历时无序。
其底层数据结构是数组称之为哈希桶，每个桶里面放的是链表，链表中的每个节点，就是哈希表中的每个元素。
在JDK8中，当链表长度达到8，会转化成红黑树，以提升它的查询、插入效率，它实现了Map, Cloneable, Serializable接口。
因其底层哈希桶的数据结构是数组，所以也会涉及到扩容的问题。
当HashMap的容量达到threshold域值时，就会触发扩容。扩容前后，哈希桶的长度一定会是2的次方。
这样在根据key的hash值寻找对应的哈希桶时，可以用位运算替代取余操作，更加高效。
而key的hash值，并不仅仅只是key对象的hashCode()方法的返回值，还会经过扰动函数的扰动，以使hash值更加均衡。
因为hashCode()是int类型，取值范围是40多亿，只要哈希函数映射的比较均匀松散，碰撞几率是很小的。
但就算原本的hashCode()取得很好，每个key的hashCode()不同，但是由于HashMap的哈希桶的长度远比hash取值范围小，默认是16，所以当对hash值以桶的长度取余，以找到存放该key的桶的下标时，由于取余是通过与操作完成的，会忽略hash值的高位。因此只有hashCode()的低位参加运算，发生不同的hash值，但是得到的index相同的情况的几率会大大增加，这种情况称之为hash碰撞。即，碰撞率会增大。
扰动函数就是为了解决hash碰撞的。它会综合hash值高位和低位的特征，并存放在低位，因此在与运算时，相当于高低位一起参与了运算，以减少hash碰撞的概率。（在JDK8之前，扰动函数会扰动四次，JDK8简化了这个操作）
扩容操作时，会new一个新的Node数组作为哈希桶，然后将原哈希表中的所有数据(Node节点)移动到新的哈希桶中，相当于对原哈希表中所有的数据重新做了一个put操作。所以性能消耗很大，可想而知，在哈希表的容量越大时，性能消耗越明显。
扩容时，如果发生过哈希碰撞，节点数小于8个。则要根据链表上每个节点的哈希值，依次放入新哈希桶对应下标位置。
因为扩容是容量翻倍，所以原链表上的每个节点，现在可能存放在原来的下标，即low位， 或者扩容后的下标，即high位。 high位= low位+原哈希桶容量
如果追加节点后，链表数量》=8，则转化为红黑树
由迭代器的实现可以看出，遍历HashMap时，顺序是按照哈希桶从低到高，链表从前往后，依次遍历的。属于无序集合。
整个HashMap示意图：图片来源于网络，侵删：
HashMap的源码中，充斥个各种位运算代替常规运算的地方，以提升效率：
与运算替代模运算。用hash & (table.length-1)替代hash % (table.length)
用if ((e.hash & oldCap) == 0)判断扩容后，节点e处于低区还是高区。
3 链表节点Node
在开始之前，我们先看一下挂载在哈希表上的元素，链表的结构：
static class Node implements Map.Entry { final inthash;//哈希值 final K key;//key V value;//value Node next;//链表后置节点 Node(inthash, K key, V value, Node next) { this.hash =hash; this.key = key; this.value = value; this.next = next; } public final KgetKey() {returnkey; } public final VgetValue() {returnvalue; } public final StringtoString() {returnkey +"="+ value; } //每一个节点的hash值，是将key的hashCode 和 value的hashCode 亦或得到的。 public final inthashCode() {returnObjects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value); } //设置新的value 同时返回旧value public final VsetValue(V newValue) { V oldValue = value; value = newValue;returnoldValue; } public final boolean equals(Object o) {if(o == this)returntrue;if(o instanceof Map.Entry) { Map.Entry e = (Map.Entry)o;if(Objects.equals(key, e.getKey()) && Objects.equals(value, e.getValue()))returntrue; }returnfalse; } }
由此可知，这是一个单链表~。
每一个节点的hash值，是将key的hashCode 和 value的hashCode 亦或得到的。
4 构造函数
//最大容量 2的30次方 static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30; //默认的加载因子 static finalfloatDEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; //哈希桶，存放链表。 长度是2的N次方，或者初始化时为0. transient Node[] table; //加载因子，用于计算哈希表元素数量的阈值。 threshold = 哈希桶.length * loadFactor; finalfloatloadFactor; //哈希表内元素数量的阈值，当哈希表内元素数量超过阈值时，会发生扩容resize()。 int threshold; publicHashMap() { //默认构造函数，赋值加载因子为默认的0.75f this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; // all other fields defaulted } public HashMap(int initialCapacity) { //指定初始化容量的构造函数 this(initialCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR); } //同时指定初始化容量 以及 加载因子， 用的很少，一般不会修改loadFactor public HashMap(int initialCapacity,floatloadFactor) { //边界处理if(initialCapacity < 0) throw new IllegalArgumentException("Illegal initial capacity: "+ initialCapacity); //初始容量最大不能超过2的30次方if(initialCapacity > MAXIMUM_CAPACITY) initialCapacity = MAXIMUM_CAPACITY; //显然加载因子不能为负数if(loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) throw new IllegalArgumentException("Illegal load factor: "+ loadFactor); this.loadFactor = loadFactor; //设置阈值为 》=初始化容量的 2的n次方的值 this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity); } //新建一个哈希表，同时将另一个map m 里的所有元素加入表中 public HashMap(Map m) { this.loadFactor = DEFAULT_LOAD_FACTOR; putMapEntries(m,false); }
//根据期望容量cap，返回2的n次方形式的 哈希桶的实际容量 length。 返回值一般会>=capstatic final int tableSizeFor(intcap) { //经过下面的 或 和位移 运算， n最终各位都是1。 int n =cap- 1; n |= n >>> 1; n |= n >>> 2; n |= n >>> 4; n |= n >>> 8; n |= n >>> 16; //判断n是否越界，返回 2的n次方作为 table（哈希桶）的阈值return(n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1; }
//将另一个Map的所有元素加入表中，参数evict初始化时为false，其他情况为truefinal void putMapEntries(Map m, boolean evict) { //拿到m的元素数量 int s = m.size(); //如果数量大于0if(s > 0) { //如果当前表是空的if(table == null) { // pre-size //根据m的元素数量和当前表的加载因子，计算出阈值floatft = ((float)s / loadFactor) + 1.0F; //修正阈值的边界 不能超过MAXIMUM_CAPACITY int t = ((ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY) ? (int)ft : MAXIMUM_CAPACITY); //如果新的阈值大于当前阈值if(t > threshold) //返回一个 》=新的阈值的 满足2的n次方的阈值 threshold = tableSizeFor(t); } //如果当前元素表不是空的，但是 m的元素数量大于阈值，说明一定要扩容。elseif(s > threshold) resize(); //遍历 m 依次将元素加入当前表中。for(Map.Entry e : m.entrySet()) { K key = e.getKey(); V value = e.getValue(); putVal(hash(key), key, value,false, evict); } } }
先看一下扩容函数： 这是一个重点！重点！重点！
初始化或加倍哈希桶大小。如果是当前哈希桶是null,分配符合当前阈值的初始容量目标。
否则，因为我们扩容成以前的两倍。
在扩容时，要注意区分以前在哈希桶相同index的节点，现在是在以前的index里，还是index+oldlength 里
final Node[]resize() { //oldTab 为当前表的哈希桶 Node[] oldTab = table; //当前哈希桶的容量 length int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; //当前的阈值 int oldThr = threshold; //初始化新的容量和阈值为0 int newCap, newThr = 0; //如果当前容量大于0if(oldCap > 0) { //如果当前容量已经到达上限if(oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { //则设置阈值是2的31次方-1 threshold = Integer.MAX_VALUE; //同时返回当前的哈希桶，不再扩容returnoldTab; }//否则新的容量为旧的容量的两倍。elseif((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)//如果旧的容量大于等于默认初始容量16 //那么新的阈值也等于旧的阈值的两倍 newThr = oldThr << 1; // double threshold }//如果当前表是空的，但是有阈值。代表是初始化时指定了容量、阈值的情况elseif(oldThr > 0) // initial capacity was placedinthreshold newCap = oldThr;//那么新表的容量就等于旧的阈值else{}//如果当前表是空的，而且也没有阈值。代表是初始化时没有任何容量/阈值参数的情况 // zero initial threshold signifies using defaults newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;//此时新表的容量为默认的容量 16 newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);//新的阈值为默认容量16 * 默认加载因子0.75f = 12 }if(newThr == 0) {//如果新的阈值是0，对应的是 当前表是空的，但是有阈值的情况floatft = (float)newCap * loadFactor;//根据新表容量 和 加载因子 求出新的阈值 //进行越界修复 newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int)ft : Integer.MAX_VALUE); } //更新阈值 threshold = newThr; @SuppressWarnings({"rawtypes","unchecked"}) //根据新的容量 构建新的哈希桶 Node[] newTab = (Node[])new Node[newCap]; //更新哈希桶引用 table = newTab; //如果以前的哈希桶中有元素 //下面开始将当前哈希桶中的所有节点转移到新的哈希桶中if(oldTab != null) { //遍历老的哈希桶for(int j = 0; j < oldCap; ++j) { //取出当前的节点 e Node e; //如果当前桶中有元素,则将链表赋值给eif((e = oldTab[j]) != null) { //将原哈希桶置空以便GC oldTab[j] = null; //如果当前链表中就一个元素，（没有发生哈希碰撞）if(e.next == null) //直接将这个元素放置在新的哈希桶里。 //注意这里取下标 是用 哈希值 与 桶的长度-1 。 由于桶的长度是2的n次方，这么做其实是等于 一个模运算。但是效率更高 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; //如果发生过哈希碰撞 ,而且是节点数超过8个，转化成了红黑树（暂且不谈 避免过于复杂， 后续专门研究一下红黑树）elseif(e instanceof TreeNode) ((TreeNode)e).split(this, newTab, j, oldCap); //如果发生过哈希碰撞，节点数小于8个。则要根据链表上每个节点的哈希值，依次放入新哈希桶对应下标位置。else{ // preserve order //因为扩容是容量翻倍，所以原链表上的每个节点，现在可能存放在原来的下标，即low位， 或者扩容后的下标，即high位。 high位= low位+原哈希桶容量 //低位链表的头结点、尾节点 Node loHead = null, loTail = null; //高位链表的头节点、尾节点 Node hiHead = null, hiTail = null; Node next;//临时节点 存放e的下一个节点do{ next = e.next; //这里又是一个利用位运算 代替常规运算的高效点： 利用哈希值 与 旧的容量，可以得到哈希值去模后，是大于等于oldCap还是小于oldCap，等于0代表小于oldCap，应该存放在低位，否则存放在高位if((e.hash & oldCap) == 0) { //给头尾节点指针赋值if(loTail == null) loHead = e;elseloTail.next = e; loTail = e; }//高位也是相同的逻辑else{if(hiTail == null) hiHead = e;elsehiTail.next = e; hiTail = e; }//循环直到链表结束 }while((e = next) != null); //将低位链表存放在原index处，if(loTail != null) { loTail.next = null; newTab[j] = loHead; } //将高位链表存放在新index处if(hiTail != null) { hiTail.next = null; newTab[j + oldCap] = hiHead; } } } } }returnnewTab; }
再看一下 往哈希表里插入一个节点的putVal函数,如果参数onlyIfAbsent是true，那么不会覆盖相同key的值value。如果evict是false。那么表示是在初始化时调用的
final V putVal(inthash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { //tab存放 当前的哈希桶， p用作临时链表节点 Node[] tab; Node p; int n, i; //如果当前哈希表是空的，代表是初始化if((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) //那么直接去扩容哈希表，并且将扩容后的哈希桶长度赋值给n n = (tab = resize()).length; //如果当前index的节点是空的，表示没有发生哈希碰撞。 直接构建一个新节点Node，挂载在index处即可。 //这里再啰嗦一下，index 是利用 哈希值 & 哈希桶的长度-1，替代模运算if((p = tab[i = (n - 1) &hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null);else{//否则 发生了哈希冲突。 //e Node e; K k; //如果哈希值相等，key也相等，则是覆盖value操作if(p.hash ==hash&& ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p;//将当前节点引用赋值给eelseif(p instanceof TreeNode)//红黑树暂且不谈 e = ((TreeNode)p).putTreeVal(this, tab,hash, key, value);else{//不是覆盖操作，则插入一个普通链表节点 //遍历链表for(int binCount = 0; ; ++binCount) {if((e = p.next) == null) {//遍历到尾部，追加新节点到尾部 p.next = newNode(hash, key, value, null); //如果追加节点后，链表数量》=8，则转化为红黑树if(binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1for1st treeifyBin(tab,hash);break; } //如果找到了要覆盖的节点if(e.hash ==hash&& ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))break; p = e; } } //如果e不是null，说明有需要覆盖的节点，if(e != null) { // existing mappingforkey //则覆盖节点值，并返回原oldValue V oldValue = e.value;if(!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; //这是一个空实现的函数，用作LinkedHashMap重写使用。 afterNodeAccess(e);returnoldValue; } } //如果执行到了这里，说明插入了一个新的节点，所以会修改modCount，以及返回null。 //修改modCount ++modCount; //更新size，并判断是否需要扩容。if(++size > threshold) resize(); //这是一个空实现的函数，用作LinkedHashMap重写使用。 afterNodeInsertion(evict);returnnull; }
newNode如下：构建一个链表节点
// Create a regular (non-tree) node Node newNode(inthash, K key, V value, Node next) {returnnew Node<>(hash, key, value, next); }
// Callbacks to allow LinkedHashMap post-actions
void afterNodeAccess(Node p) { }
void afterNodeInsertion(boolean evict) { }
小结：
运算尽量都用位运算代替，更高效。
对于扩容导致需要新建数组存放更多元素时，除了要将老数组中的元素迁移过来，也记得将老数组中的引用置null，以便GC
取下标 是用哈希值 与运算 （桶的长度-1）i = (n - 1) & hash。 由于桶的长度是2的n次方，这么做其实是等于 一个模运算。但是效率更高
扩容时，如果发生过哈希碰撞，节点数小于8个。则要根据链表上每个节点的哈希值，依次放入新哈希桶对应下标位置。
因为扩容是容量翻倍，所以原链表上的每个节点，现在可能存放在原来的下标，即low位， 或者扩容后的下标，即high位。 high位= low位+原哈希桶容量
利用哈希值 与运算 旧的容量，if ((e.hash & oldCap) == 0),可以得到哈希值去模后，是大于等于oldCap还是小于oldCap，等于0代表小于oldCap，应该存放在低位，否则存放在高位。这里又是一个利用位运算 代替常规运算的高效点
如果追加节点后，链表数量》=8，则转化为红黑树
插入节点操作时，有一些空实现的函数，用作LinkedHashMap重写使用。
5 增、改
1往表中插入或覆盖一个key-value
public V put(K key, V value) { //先根据key，取得hash值。 再调用上一节的方法插入节点returnputVal(hash(key), key, value,false,true); }
这个根据key取hash值的函数也要关注一下，它称之为“扰动函数”，关于这个函数的用处 开头已经总结过了：
static final inthash(Object key) { int h;return(key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); }
而key的hash值，并不仅仅只是key对象的hashCode()方法的返回值，还会经过扰动函数的扰动，以使hash值更加均衡。
因为hashCode()是int类型，取值范围是40多亿，只要哈希函数映射的比较均匀松散，碰撞几率是很小的。
但就算原本的hashCode()取得很好，每个key的hashCode()不同，但是由于HashMap的哈希桶的长度远比hash取值范围小，默认是16，所以当对hash值以桶的长度取余，以找到存放该key的桶的下标时，由于取余是通过与操作完成的，会忽略hash值的高位。因此只有hashCode()的低位参加运算，发生不同的hash值，但是得到的index相同的情况的几率会大大增加，这种情况称之为hash碰撞。即，碰撞率会增大。
扰动函数就是为了解决hash碰撞的。它会综合hash值高位和低位的特征，并存放在低位，因此在与运算时，相当于高低位一起参与了运算，以减少hash碰撞的概率。（在JDK8之前，扰动函数会扰动四次，JDK8简化了这个操作）
2往表中批量增加数据
public void putAll(Map m) { //这个函数上一节也已经分析过。//将另一个Map的所有元素加入表中，参数evict初始化时为false，其他情况为trueputMapEntries(m,true); }
3 只会往表中插入 key-value, 若key对应的value之前存在，不会覆盖。（jdk8增加的方法）
@Override public V putIfAbsent(K key, V value) {returnputVal(hash(key), key, value,true,true); }
6 删
以key为条件删除
如果key对应的value存在，则删除这个键值对。 并返回value。如果不存在 返回null。
public V remove(Object key) { Node e;return(e = removeNode(hash(key), key, null,false,true)) == null ? null : e.value; }
//从哈希表中删除某个节点， 如果参数matchValue是true，则必须key 、value都相等才删除。
//如果movable参数是false，在删除节点时，不移动其他节点
final Node removeNode(inthash, Object key, Object value, boolean matchValue, boolean movable) { // p 是待删除节点的前置节点 Node[] tab; Node p; int n, index; //如果哈希表不为空，则根据hash值算出的index下 有节点的话。if((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (p = tab[index = (n - 1) &hash]) != null) { //node是待删除节点 Node node = null, e; K k; V v; //如果链表头的就是需要删除的节点if(p.hash ==hash&& ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) node = p;//将待删除节点引用赋给nodeelseif((e = p.next) != null) {//否则循环遍历 找到待删除节点，赋值给nodeif(p instanceof TreeNode) node = ((TreeNode)p).getTreeNode(hash, key);else{do{if(e.hash ==hash&& ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { node = e;break; } p = e; }while((e = e.next) != null); } } //如果有待删除节点node， 且 matchValue为false，或者值也相等if(node != null && (!matchValue || (v = node.value) == value || (value != null && value.equals(v)))) {if(node instanceof TreeNode) ((TreeNode)node).removeTreeNode(this, tab, movable);elseif(node == p)//如果node == p，说明是链表头是待删除节点 tab[index] = node.next;else//否则待删除节点在表中间 p.next = node.next; ++modCount;//修改modCount --size;//修改size afterNodeRemoval(node);//LinkedHashMap回调函数returnnode; } }returnnull; }
void afterNodeRemoval(Node p) { }
以key value 为条件删除
@Override public boolean remove(Object key, Object value) { //这里传入了value 同时matchValue为truereturnremoveNode(hash(key), key, value,true,true) != null; }
7 查
以key为条件，找到返回value。没找到返回null
public V get(Object key) { Node e; //传入扰动后的哈希值 和 key 找到目标节点Nodereturn(e = getNode(hash(key), key)) == null ? null : e.value; }
//传入扰动后的哈希值 和 key 找到目标节点Node final Node getNode(inthash, Object key) { Node[] tab; Node first, e; int n; K k; //查找过程和删除基本差不多， 找到返回节点，否则返回nullif((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 && (first = tab[(n - 1) &hash]) != null) {if(first.hash ==hash&& // always check first node ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k))))returnfirst;if((e = first.next) != null) {if(first instanceof TreeNode)return((TreeNode)first).getTreeNode(hash, key);do{if(e.hash ==hash&& ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))returne; }while((e = e.next) != null); } }returnnull; }
判断是否包含该key
public boolean containsKey(Object key) {returngetNode(hash(key), key) != null; }
判断是否包含value
public boolean containsValue(Object value) { Node[] tab; V v; //遍历哈希桶上的每一个链表if((tab = table) != null && size > 0) {for(int i = 0; i < tab.length; ++i) {for(Node e = tab[i]; e != null; e = e.next) { //如果找到value一致的返回trueif((v = e.value) == value || (value != null && value.equals(v)))returntrue; } } }returnfalse; }
java8新增，带默认值的get方法
以key为条件，找到了返回value。否则返回defaultValue
@Override public V getOrDefault(Object key, V defaultValue) { Node e;return(e = getNode(hash(key), key)) == null ? defaultValue : e.value; }
遍历
//缓存 entrySet transient Set> entrySet; */ public Set>entrySet() { Set> es;return(es = entrySet) == null ? (entrySet = new EntrySet()) : es; }
final class EntrySet extends AbstractSet> { public final intsize() {returnsize; } public final voidclear() { HashMap.this.clear(); } //一般我们用到EntrySet，都是为了获取iterator public final Iterator>iterator() {returnnew EntryIterator(); } //最终还是调用getNode方法 public final boolean contains(Object o) {if(!(o instanceof Map.Entry))returnfalse; Map.Entry e = (Map.Entry) o; Object key = e.getKey(); Node candidate = getNode(hash(key), key);returncandidate != null && candidate.equals(e); } //最终还是调用removeNode方法 public final boolean remove(Object o) {if(o instanceof Map.Entry) { Map.Entry e = (Map.Entry) o; Object key = e.getKey(); Object value = e.getValue();returnremoveNode(hash(key), key, value,true,true) != null; }returnfalse; } //。。。 }
//EntryIterator的实现：
final class EntryIterator extends HashIterator implements Iterator> { public final Map.Entrynext() {returnnextNode(); } }
abstract class HashIterator { Node next; // next entry toreturnNode current; // current entry int expectedModCount; //forfast-fail int index; // current slotHashIterator() { //因为hashmap也是线程不安全的，所以要保存modCount。用于fail-fast策略 expectedModCount = modCount; Node[] t = table; current = next = null; index = 0; //next 初始时，指向 哈希桶上第一个不为null的链表头if(t != null && size > 0) { // advance to first entrydo{}while(index < t.length && (next = t[index++]) == null); } } public final booleanhasNext() {returnnext != null; } //由这个方法可以看出，遍历HashMap时，顺序是按照哈希桶从低到高，链表从前往后，依次遍历的。属于无序集合。 final NodenextNode() { Node[] t; Node e = next; //fail-fast策略if(modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException();if(e == null) throw new NoSuchElementException(); //依次取链表下一个节点，if((next = (current = e).next) == null && (t = table) != null) { //如果当前链表节点遍历完了，则取哈希桶下一个不为null的链表头do{}while(index < t.length && (next = t[index++]) == null); }returne; } public final voidremove() { Node p = current;if(p == null) throw new IllegalStateException(); ////fail-fast策略if(modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); current = null; K key = p.key; //最终还是利用removeNode 删除节点 removeNode(hash(key), key, null,false,false); expectedModCount = modCount; } }
8 总结
HashMap特点和精髓可以参看本文第二章【概要】 和第四章的【小结】部分。
后续会另开新篇聊一聊红黑树。
20170920 add,从网上转了一张图，据说来自美团，侵删：
20170920,从网上转了一张图，据说来自美团，侵删
9 与HashTable的区别
与之相比HashTable是线程安全的，且不允许key、value是null。
HashTable默认容量是11。
HashTable是直接使用key的hashCode(key.hashCode())作为hash值，不像HashMap内部使用static final int hash(Object key)扰动函数对key的hashCode进行扰动后作为hash值。
HashTable取哈希桶下标是直接用模运算%.（因为其默认容量也不是2的n次方。所以也无法用位运算替代模运算）
扩容时，新容量是原来的2倍+1。int newCapacity = (oldCapacity << 1) + 1;
Hashtable是Dictionary的子类同时也实现了Map接口，HashMap是Map接口的一个实现类；
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