总结对比表
特性
JDK 1.7
JDK 1.8
变化原因/优势
数据结构
数组 + 链表
数组 + 链表 + 红黑树
解决哈希冲突严重时查询慢的问题 (O(n) -> O(log n))
插入方式
头插法
尾插法
解决多线程扩容死循环问题
哈希扰动
9 次移位异或
1 次 移位异或
简化计算，提升性能
扩容逻辑
重新计算 Hash 并迁移
复用 Hash，仅判断高位
提升扩容速度 (O(n) -> 更快)
初始化时机
构造方法的 “伪初始化“，仅被赋值为一个空数组
懒加载 (第一次 put 时初始化)
节省内存，避免无用的数组分配
链表转树
无
有 (长度>8 且 容量>64)
平衡时间与空间复杂度
线程安全
不安全 (死循环 + 数据覆盖)
不安全 (仅修复死循环，仍会数据覆盖)
仍需使用 ConcurrentHashMap 处理并发
链表节点名 Entry<K,V> Node<K,V> (链表) / TreeNode<K,V> (树)
1. 底层数据结构（最核心的区别）
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JDK 1.7：仅由数组 + 单链表组成。当发生哈希冲突时，所有冲突的元素都挂在同一个链表上。
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缺陷
：当链表长度过长（例如极端情况下达到 1000），查询效率会从 O(1) 退化为 O(n)。
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-
JDK 1.8：引入了红黑树优化。
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当链表长度 >= 8 且 数组长度 >= 64 时，将链表转换为红黑树。
-
当红黑树节点数量 <= 6 时，退化为链表。
-
优势
：树化后，查询、插入、删除的时间复杂度稳定在 O(logn)，解决了哈希碰撞导致的性能问题。
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2. 链表插入方式（导致死循环的根源）
-
JDK 1.7 - 头插法 (Head Insert)：
-
新节点会插入到链表的头部。
-
目的
：设计者认为新插入的元素被查询的概率更高。
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致命缺陷
：在多线程并发扩容时，会导致链表形成环，进而引发死循环（
Infinite Loop）。
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-
JDK 1.8 - 尾插法 (Tail Insert)：
-
新节点插入到链表的尾部。
-
优势
：扩容时保持了链表元素的原始顺序，解决了多线程扩容死循环的问题（但 HashMap 依然不是线程安全的，并发修改仍可能导致数据丢失）。
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3. 扩容机制的优化（rehash 过程）
数组扩容时，需要重新计算元素在新数组中的下标（rehash）。
-
JDK 1.7：所有元素都必须重新计算哈希值，再进行取模运算，过程较为繁重。
-
JDK 1.8：利用扩容是原容量 2 倍的特性，做了位运算优化。
- 新下标 =
原下标或原下标 + 原容量。 - 只需判断哈希值的某一个特定二进制位是 0 还是 1，即可确定新位置，无需重新计算哈希，效率大幅提升。
- 新下标 =
4. 哈希扰动函数（hash 算法）
为了减少哈希冲突，需要将 hashCode() 的高 16 位和低 16 位混合（扰动）。
-
JDK 1.7：
hash()方法做了 4 次 位运算和 5 次 异或运算，扰动剧烈。 -
JDK 1.8：简化为 1 次 异或运算（
(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)）。-
原因
：引入红黑树后，即使发生冲突，性能也有保障，因此不再需要过度的扰动，以换取计算速度。
-
5. 初始化时机（细节补充）
-
JDK 1.7：在第一次调用
put()时，执行inflateTable()初始化数组。 -
JDK 1.8：在第一次调用
putVal()时初始化数组。逻辑更内聚，直接在核心方法中处理。
关键源码对比（伪代码）
1. 节点结构
JDK 1.7 (Entry)
java
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final K key;
V value;
Entry<K,V> next; // 单链表指针
int hash;
// ...
}
JDK 1.8 (Node & TreeNode)
java
// 链表节点
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { /* ... */ }
// 树节点，继承自 LinkedHashMap.Entry
static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // 父节点
TreeNode<K,V> left; // 左子树
TreeNode<K,V> right; // 右子树
TreeNode<K,V> prev; // 前驱节点
boolean red; // 红黑树颜色标记
// ...
}
2. 插入逻辑
JDK 1.7
java
// 头插法，newEntry.next = e;
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e); // 新节点指向旧头
// ...
}
JDK 1.8
java
// 尾插法
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
else {
// ...
if (e == null) {
p.next = newNode(hash, key, value, null); // 插入尾部
// 检查是否需要树化
if (++binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1)
treeifyBin(tab, hash);
}
// ...
}
总结与最佳实践
- 为什么 JDK 1.8 性能更好？ 红黑树解决了最坏情况的性能问题，尾插法避免了扩容死循环，简化的 hash 算法提升了计算速度。
- 线程安全问题：JDK 1.8 虽然修复了死循环，但依然线程不安全（可能出现数据覆盖）。并发场景请使用
ConcurrentHashMap。 - 开发建议：在使用 HashMap 时，尽量指定初始容量。特别是当你知道存储元素的大致数量时（初始容量 = 预计元素数 / 0.75 + 1），可以避免频繁扩容带来的性能损耗。
疑问与解答：
HashMap存储key、value是否可以为null的问题，以及与Hashtable、LinkedHashMap的区别?
答：HashMap 存储的 key 和 value 都可以为 null，但有明确约束（JDK 1.7 和 JDK 1.8 规则一致，无版本差异）
1. Value 可以为 null（无数量限制）
规则：value 允许为 null，且可以有多个 key 对应 null 值（只要这些 key 不重复）。
2. Key 可以为 null（仅允许 1 个）
-
规则：key 允许为 null，但全局仅能存在 1 个 null 键（HashMap 会将 null 键的哈希值视为 0，存入数组下标为 0 的位置，重复 put null 键会覆盖原有值）。
-
. 补充注意事项（避坑重点）
- 与 Hashtable 区别：Hashtable 是线程安全的，但禁止 key 和 value 为 null（会抛出 NullPointerException），这是 HashMap 与 Hashtable 的核心区别之一。
- 查询 null 键 / 值：可以直接通过
map.get(null)获取 null 键对应的值（若未存 null 键，返回 null）；无法通过get(null)区分 “不存在 null 键” 和 “null 键对应的值为 null”，需用map.containsKey(null)判断。 - 遍历影响：遍历 HashMap 时，null 键和 null 值会正常被遍历到（无过滤），需注意判空避免空指针异常。
简单总结：HashMap 对 null 友好，key 可存 1 个 null，value 可存多个 null；Hashtable 完全禁止 null，开发中需根据场景区分使用。
