1. Hashtable：
（1）是一个包含单向链的二维数组，table数组中是Entry<K,V>存储，entry对象；
（2）放入的value不能为空；
（3）线程安全的，所有方法均用synchronized修饰；
2. HashMap：
（1）相当于Hashtable的升级版本；
（2）可以放入空值；
（3）基于hash表实现；
（4）按插入的顺序存储；
（5）线程不安全：因为多线程环境下，使用HashMap进行put操作会引起死循环，导致CPU利用率接近100%，所以在并发情况下不能使用HashMap；
3. ConcurrentHashMap：
通过分析Hashtable就知道，Hashtable中的synchronized是针对整张Hash表的，即每次锁住整张表让线程独占，安全的背后是巨大的浪费，慧眼独具的Doug Lee立马拿出了解决方案—-ConcurrentHashMap，也是线程安全的。
我觉得可以理解为，ConcurrentHashMap将整个hash表分割成多个segment（桶），ConcurrentHashMap的一个segment（桶）相当于是一个Hashtable；这里ConcurrentHashMap每个segment（桶）都具备一个属于它的颗粒锁。
ConcurrentHashMap和Hashtable主要区别就是围绕着锁的粒度以及如何锁。如图：
4. TreeMap：
（1）基于红黑树实现；
（2）是有序的存储；
（3）自己可以定义排序器；
5. Hashtable 和 ConcurrentHashMap 的区别 ?
相同点：
（1）Hashtable 和 ConcurrentHashMap都是线程安全的，可以在多线程环境中运行；
（2）key跟value都不能是null。
不同点：
主要是两者性能上差别
（1）效率低下的Hashtable：
Hashtable容器使用synchronized来保证线程安全，但在线程竞争激烈的情况下Hashtable的效率非常低下。因为当一个线程访问Hashtable的同步方法时，其他线程访问Hashtable的同步方法时，可能会进入阻塞或轮询状态。如线程1使用put进行添加元素，线程2不但不能使用put方法添加元素，并且也不能使用get方法来获取元素，所以竞争越激烈效率越低。
（2）采用锁分段技术的ConcurrentHashMap ：
HashTable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因是所有访问HashTable的线程都必须竞争同一把锁，那假如容器里有多把锁，每一把锁用于锁容器其中一部分数据，那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时，线程间就不会存在锁竞争，从而可以有效的提高并发访问效率，这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术，首先将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。
