在Java中如何遍历Map集合_JavaMap遍历方式解析

entrySet()遍历最常用且推荐，可同时获取key和value，避免重复查表；keySet()和values()仅适用于只读key或value的场景；Lambda forEach不支持break、checked异常；并发环境下需注意线程安全与一致性。

用 entrySet() 遍历最常用也最推荐

绝大多数场景下，直接遍历 entrySet() 是最优解：既能拿到 key 也能拿到 value，且避免了重复查表。它返回的是 Set>，每个元素都是一个键值对实体。

常见错误是误用 keySet() 再通过 map.get(key) 取值——这对 HashMap 影响不大，但对 TreeMap 或自定义 Map 实现可能触发额外的查找开销；更严重的是，如果 Map 被并发修改（未加锁或非线程安全实现），get() 可能抛出 ConcurrentModificationException 或返回不一致结果。

Map map = new HashMap<>();
map.put("a", 1);
map.put("b", 2);

for (Map.Entry entry : map.entrySet()) {
    String key = entry.getKey();
    Integer value = entry.getValue();
    System.out.println(key + " -> " + value);
}

用 keySet() 或 values() 遍历时要明确目的

只读 key 或只读 value 时才该用这两个方法。它们返回的是视图（view），不是副本，所以修改会影响原 Map（比如调用 remove()）；但不能在遍历过程中直接调用 add() 或 put()，否则会触发 ConcurrentModificationException。

• keySet() 适合需要 key 做逻辑判断（如过滤、排序）但不需要 value 的情况
• values() 适合统计、聚合等只关心值的场景，注意它不保证顺序（除非底层 Map 有序）
• 两者都不支持获取 entry 的原始插入顺序（除非是 LinkedHashMap）

for (String key : map.keySet()) {
    if (key.startsWith("a")) {
        System.out.println("Key starts with a: " + key);
    }
}

for (Integer value : map.values()) {
    if (value > 1) {
        System.out.println("Value > 1: " + value);
    }
}

Lambda 表达式遍历要注意 forEach() 的局限性

Map.forEach(BiConsumer) 看起来简洁，但它本质是内部调用 entrySet().forEach()，且不支持中途跳出（break）、无法抛检异常（checked exception）、也不能用 return 终止当前迭代（只能用 return 跳出 lambda 体，不影响外层）。

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容易踩的坑：

• 想在满足条件时提前退出？不行，得改用传统 for-each 或流式处理加 anyMatch() 等终端操作
• 需要捕获 IOException 这类检查异常？必须包装成运行时异常，或改用传统循环
• 在 lambda 中修改局部变量？变量必须是 effectively final

map.forEach((key, value) -> {
    if ("b".equals(key)) {
        System.out.println("Found b: " + value);
        // 无法 break，也无法 throw IOException
    }
});

并发环境下遍历必须考虑 Map 实现类的线程安全性

普通 HashMap 遍历时若被其他线程修改，极大概率抛 ConcurrentModificationException；而 ConcurrentHashMap 虽然允许并发修改，但其 entrySet() 遍历**不保证强一致性**——你可能看到部分更新、跳过某些条目，或重复看到同一元素（取决于具体实现版本和分段机制）。

关键点：

• 不要依赖遍历结果做原子性判断（如“如果 map 不为空则执行 X”）
• 需要严格一致快照？用 new HashMap(originalMap) 复制后再遍历（注意内存与性能开销）
• ConcurrentHashMap 的 forEach() 和 reduce() 系列方法是为并行设计的，但语义不同于普通遍历

真正复杂的并发遍历逻辑，往往得结合 ReentrantLock 或使用 CopyOnWriteArrayList 类思路重构数据结构，而不是硬扛 Map 遍历。