一、个人学习后的见解：
首先表明学习源码后的个人见解，后续一次依次进行分析：
1、线程安全：HashMap是非线程安全的，HashTable是线程安全的（HashTable中使用了synchronized关键字进行控制），HashMap对应的线程安全的有concurrentHashMap，但如果不用concurrentHashMap的话，也可以只用Collections.synchronizedMap（Map）进行转换。
2、key值为null时的不同处理方式：HashMap允许key值为null，并会把key值为null放在Entry数组中的第一个bucket中；HashTable不允许存放key为null的存放，如果为null会抛出异常。
3、数据结构：HashMap和HashTable都使用哈希表来存储键值对。后边具体分析。
4、算法：其一、HashMap中对于key值的定位有内部封装的hash算法，而HashTable中是直接使用.hashcode获取hash值；其二、关于两者容量大小的定义也决定了两者在算法方面的不同效果。
5、效率问题：单线程情况下_耗时：HashMap.put > HashTable.put；HashMap.get < HashTable.get
6、根据HashTable注释表名其相当于被弃用了。
二、对上面简介的分析：
1、第一点不用解释了，源码中直接体现出来了，想了解者可观看源码。
2、如图为HashMap的源码部分
对于HashMap的key为null时会调用putForNullKey方法（想了解者可查看源码）进行处理，将value值放入Entry数组的第一个bucket中。
下图为HashTable的源码部分
我们可以明确的看到，HashTable的put方法如果key值为null时，会抛出NullPointerException空指针异常。
从源码出我们可以看出来对于两者对null的不同待遇只是因为代码处理不同，并没有对效率或者其他有影响。
3、数据结构：
HashMap和HashTable都使用哈希表来存储键值对。在数据结构上是基本相同的，都创建了一个继承自Map.Entry的私有的内部类Entry，每一个Entry对象表示存储在哈希表中的一个键值对。
Entry对象唯一表示一个键值对，有四个属性：
-K key 键对象
-V value 值对象
-int hash 键对象的hash值
-Entry entry 指向链表中下一个Entry对象，可为null，表示当前Entry对象在链表尾部
可以说，有多少个键值对，就有多少个Entry对象，那么在HashMap和HashTable中是怎么存储这些Entry对象，以方便我们快速查找和修改的呢？请看下图。
上图画出的是一个桶数量为8，存有5个键值对的HashMap/HashTable的内存布局情况。可以看到HashMap/HashTable内部创建有一个Entry类型的引用数组，用来表示哈希表，数组的长度，即是哈希桶的数量。而数组的每一个元素都是一个Entry引用，从Entry对象的属性里，也可以看出其是链表的节点，每一个Entry对象内部又含有另一个Entry对象的引用。
这样就可以得出结论，HashMap/HashTable内部用Entry数组实现哈希表，而对于映射到同一个哈希桶（数组的同一个位置）的键值对，使用Entry链表来存储(解决hash冲突)。
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从代码可以看到，对于哈希桶的内部表示，两个类的实现是一致的。
4、算法
第3点已经说了用来表示哈希表的内部数据结构。HashMap/HashTable还需要有算法来将给定的键key，映射到确定的hash桶（数组位置）。需要有算法在哈希桶内的键值对多到一定程度时，扩充哈希表的大小（数组的大小）。本小节比较这两个类在算法层面有哪些不同。
初始容量大小和每次扩充容量大小的不同。先看代码：
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可以看到HashTable默认的初始大小为11，之后每次扩充为原来的2n+1。HashMap默认的初始化大小为16，之后每次扩充为原来的2倍。还有我没列出代码的一点，就是如果在创建时给定了初始化大小，那么HashTable会直接使用你给定的大小，而HashMap会将其扩充为2的幂次方大小。
也就是说HashTable会尽量使用素数、奇数。而HashMap则总是使用2的幂作为哈希表的大小。我们知道当哈希表的大小为素数时，简单的取模哈希的结果会更加均匀（具体证明，见这篇文章），所以单从这一点上看，HashTable的哈希表大小选择，似乎更高明些。但另一方面我们又知道，在取模计算时，如果模数是2的幂，那么我们可以直接使用位运算来得到结果，效率要大大高于做除法。所以从hash计算的效率上，又是HashMap更胜一筹。
所以，事实就是HashMap为了加快hash的速度，将哈希表的大小固定为了2的幂。当然这引入了哈希分布不均匀的问题，所以HashMap为解决这问题，又对hash算法做了一些改动。具体我们来看看，在获取了key对象的hashCode之后，HashTable和HashMap分别是怎样将他们hash到确定的哈希桶（Entry数组位置）中的。
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正如我们所言，HashMap由于使用了2的幂次方，所以在取模运算时不需要做除法，只需要位的与运算就可以了。但是由于引入的hash冲突加剧问题，HashMap在调用了对象的hashCode方法之后，又做了一些位运算在打散数据。关于这些位计算为什么可以打散数据的问题，本文不再展开了。感兴趣的可以看这里。
如果你有细心读代码，还可以发现一点，就是HashMap和HashTable在计算hash时都用到了一个叫hashSeed的变量。这是因为映射到同一个hash桶内的Entry对象，是以链表的形式存在的，而链表的查询效率比较低，所以HashMap/HashTable的效率对哈希冲突非常敏感，所以可以额外开启一个可选hash（hashSeed），从而减少哈希冲突。因为这是两个类相同的一点，所以本文不再展开了，感兴趣的看这里。事实上，这个优化在JDK 1.8中已经去掉了，因为JDK 1.8中，映射到同一个哈希桶（数组位置）的Entry对象，使用了红黑树来存储，从而大大加速了其查找效率。
5、关于效率问题：
结论已经在文章开始时表名了，此处博主水准较低，并不是很能确认是因为以下几点导致：
HashMap.put > HashTable.put：
参照数据结构介绍，hasmMap的容量永远为2^*,所以HashMap在计算key所在位置时是采用了以为进行处理的；但此处会导致相同的hashcode变多，每个bucket(entry)的深度增加，所以后续put耗时较长。
HashMap.get < HashTable.get:
由于HashTable.get也做了同步处理，在这里对于锁的处理时间时HashTable的耗时过长（对于我自己不是很有说服力，因为在put时也有锁机制处理）
6、HashTable已经配淘汰：
如图为Hashtable（jdk1.7版本）的注释，已经很明确的表名了如果是单线程情况下建议使用HashMap，如果是多线程的情况下建议使用ConcurrentHashMap，此处可表明HashTable自己都不建议使用自己。
关于第五点的具体原因希望有感兴趣的或者大牛帮忙解答下~~
原文地址：https://www.cnblogs.com/liu-eagles/p/9059931.html