entrySet()遍历键值对最常用且推荐，避免重复查表；仅需key或value时选keySet()或values()；遍历时删除须用Iterator.remove()；多线程优先用ConcurrentHashMap。
用 entrySet() 遍历键值对最常用也最推荐
绝大多数场景下，要同时访问 key 和 value，entrySet() 是最优选择。它返回的是 Set<map.entry>></map.entry>，每个 Map.Entry 封装了一组键值对，避免了重复查表开销。
常见错误是先用 keySet() 获取 key，再循环调用 map.get(key) —— 对 HashMap 影响不大，但对 TreeMap 或自定义 Map 实现可能触发多次查找或排序逻辑，性能打折。
实操建议：
- 用增强 for 循环直接遍历
entrySet()，简洁安全 - 若需修改 value，可调用
entry.setValue(newVal)（仅对支持修改的 Map 有效） - 不要在遍历时直接调用
map.remove(key)，会抛ConcurrentModificationException；应使用Iterator.remove()
for (Map.Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()) {
String key = entry.getKey();
Integer value = entry.getValue();
System.out.println(key + "=" + value);
}
只遍历 key 或只遍历 value 时选 keySet() 或 values()
如果业务逻辑只需要 key（比如判断是否存在某 key、批量做 key 格式校验），用 keySet()；如果只关心 value（比如统计所有 value 的总和、找最大值），用 values()。两者都比 entrySet() 少一层封装，内存和 CPU 开销略小。
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注意点：
Java Maven 项目审查工作流的通用输入处理。当 Java Maven 项目以 ZIP压缩包或 GitLab 仓库 URL 形式提供且需要...时使用。
-
values()返回的是Collection<V>，不保证顺序（除非底层 Map 有序，如LinkedHashMap或TreeMap） -
keySet()和values()返回的集合是 Map 的“视图”，修改它们会直接影响原 Map（例如调用keySet().remove("k1")等价于map.remove("k1")） - 不能通过
values()反查 key —— 没有映射关系保障，多个 key 可能对应相同 value
需要并发安全或边遍历边删除时必须用 Iterator
当遍历过程中要删除元素，或 Map 被多线程共享（哪怕只是读多写少），就不能依赖增强 for 循环——它底层隐式使用 Iterator，但没暴露 remove 方法，且无法应对并发修改。
正确做法是显式获取 Iterator，并在循环中调用其 remove() 方法：
Iterator<Map.Entry<String, Integer>> iter = map.entrySet().iterator();
while (iter.hasNext()) {
Map.Entry<String, Integer> entry = iter.next();
if (entry.getValue() < 0) {
iter.remove(); // 安全删除
}
}
其他注意事项：
- 对
ConcurrentHashMap，可放心用增强 for 遍历（不会抛ConcurrentModificationException），但删除仍需用computeIfPresent()或remove()方法，不能依赖Iterator.remove() - 若在多线程环境下仅读取，优先用
ConcurrentHashMap替代synchronized(new HashMap())
Lambda 方式（Java 8+）适合简单过滤或转换，别滥用
forEach() 和 stream() 写法看起来更函数式，但实际有隐含成本和限制：
-
map.forEach((k, v) -> {...})底层仍是entrySet()+ 增强 for，语法糖而已，不提升性能 -
map.entrySet().stream()...会额外创建 Stream 对象和中间操作链，小数据量无感，大数据量或高频调用时 GC 压力明显 - lambda 表达式里无法
break或continue，想提前退出只能抛异常（不推荐）或改用传统循环 - Stream 并行化（
parallelStream()）对 Map 遍历收益极低，还可能因 key 分布不均导致负载不均
真正适合用 lambda 的场景：一次性的、带过滤/映射/聚合的简单操作，比如 map.values().stream().filter(Objects::nonNull).mapToInt(Integer::intValue).sum()。
