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并发场景下的Map容器使用场景
如果对数据有强一致要求，则需使用Hashtable；
在大部分场景通常都是弱一致性的情况下，使用ConcurrentHashMap即可；
如果数据量在千万级别，且存在大量增删改操作，则可以考虑使用ConcurrentSkipListMap。
ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap在保证线程安全的基础上兼具了更好的并发性能。
在JDK1.7中，ConcurrentHashMap就使用了分段锁Segment减小了锁粒度，最终优化了锁的并发操作。
在JDK1.8中，ConcurrentHashMap做了大量的改动，摒弃了Segment的概念。由于Synchronized锁在Java6之后的性能已经得到了很大的提升，所以在JDK1.8中，Java重新启用了Synchronized同步锁，通过Synchronized实现HashEntry作为锁粒度。这种改动将数据结构变得更加简单了，操作也更加清晰流畅。与JDK1.7的put方法一样，JDK1.8在添加元素时，在没有哈希冲突的情况下，会使用CAS进行添加元素操作；如果有冲突，则通过Synchronized将链表锁定，再执行接下来的操作。
ConcurrentSkipListMap
ConcurrentHashMap容器在数据量比较大的时候，链表会转换为红黑树。红黑树在并发情况下，删除和插入过程中有个平衡的过程，会牵涉到大量节点，因此竞争锁资源的代价相对比较高。
而跳跃表的操作针对局部，需要锁住的节点少，因此在并发场景下的性能会更好一些。但是在非线程安全的Map容器中，并没有看到基于跳跃表实现的SkipListMap，这是因为在非线程安全的Map容器中，基于红黑树实现的TreeMap在单线程中的性能表现得并不比跳跃表差。
因此就实现了在非线程安全的Map容器中，用TreeMap容器来存取大数据；在线程安全的Map容器中，用SkipListMap容器来存取大数据。
Hashtable
Hashtable是早期Java类库提供的一个哈希表实现，本身是同步的，不支持null键和值，由于同步导致的性能开销，所以已经很少被推荐使用。
Hashtable使用Synchronized同步锁修饰了put、get、remove等方法，因此在高并发场景下，读写操作都会存在大量锁竞争，给系统带来性能开销。
Note：
但要注意一点，虽然ConcurrentHashMap的整体性能要优于Hashtable，但在某些场景中，ConcurrentHashMap依然不能代替Hashtable。例如，在强一致的场景中ConcurrentHashMap就不适用，原因是ConcurrentHashMap中的get、size等方法没有用到锁，ConcurrentHashMap是弱一致性的，因此有可能会导致某次读无法马上获取到写入的数据。
HashMap
HashMap是应用更加广泛的哈希表实现，行为上大致上与Hashtable一致，主要区别在于HashMap不是同步的，支持null键和值等。通常情况下，HashMap进行put或者get操作，可以达到常数时间的性能，所以它是绝大部分利用键值对存取场景的首选，比如，实现一个用户ID和用户信息对应的运行时存储结构。
PS. HashSet底层是通过HashMap实现的
TreeMap
TreeMap则是基于红黑树的一种提供顺序访问的Map，和HashMap不同，它的get、put、remove之类操作都是O（log(n)）的时间复杂度，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。
PS. TreeSet底层是通过TreeMap来实现的
