关于Map的优化
Map(HashMap)是Java中最常用的一种数据结构，灵活性好，性能比较均衡。
提到HashMap的性能，就会想到初始化Capacity，减少数据复制的开销。
下面我们换一个新的角度来谈谈HashMap的性能优化。
场景
绝大多数性能优化，都是基于一个特定的业务场景，才会有比较明显的效果。
我们平时使用HashMap承载数据的时候，通常Key的个数和种类都是非常有限的。
比如，Key的可选项有8个，大多数会使用其中的六七个，而Value几乎每次都不一样。
具体到一些业务场景，比如： 1、message的header 2、record的tag 3、interface的params、result
如果用具体的Class作为数据的实体，会有比较高的数据“密度”，读写性能也更高。
当然在一些开源框架上(比如Flume的EventHeader)，就会使用HashMap来承载数据。
如果系统中使用的这种HashMap非常多，比如一秒钟要创建和使用几万、几十万个Map，
就可以参考一下，下面的优化方案了。
Java对象的内存布局
首先温习一下Java对象的内存布局，这里不再详细讲解了，注意UseCompressedOops的作用。
再看看HashMap的源码，核心是一个Node的数组，Node中包括hash、key、value、next指针。
上面设定的业务场景中，Key是具有极大的公用性的，如果把行结构转成列结构，就可以共用了。
如果列化共用之后，Map的Key部分的内存开销是一个常数，一个对象引用的大小。
如果Key的使用率太低的话(10个key只有其中的1-2个被写入)，也会造成比较大的浪费。
Hash
Hash是一个数学运算过程，属于CPU密集型，也是性能优化中比较难处理的一类问题。
因为场景中Key的集合相对固定，这里可以考虑彻底放弃Hash，直接使用常量列表，
把用Hash来定位数据，替换成直接使用数组的下标，这样开销应该是降低到了极限了。
为了保持和Map的兼容性，也要提供根据key来获取val的功能，这样更容易融合进框架中。
EntrySet
HashMap的Node实现了Map.Entry,所以遍历Map的过程就是遍历Node数组加Node链表。
前面提到列化、key和value都是在数组中的，所以遍历也就是数组的遍历过程，更加简单一点。
实现
测试
简单的创建和读写Map来进行测试，ArrayMap比HashMap要快一倍左右。
设置128M的JVM进行内存布局的测试，ArrayMap的大小是HashMap的四分之一左右。