尽可能于设置HashMap和ArrayList的大小
HashMap和ArrayList等基于数组的结构，都存在一个问题，就是当不断添加数据超过阈值时，就会触发resize扩容操作，尽管这些类的大多数操作都很快，比如ArrayList.get(index)是 o(1)时间复杂度，但是resize操作的时间都是O(n),并且可能会出现很多次的重复。
ArrayList 默认的容量为10，当数据超过10时候，就会触发扩容，扩容操作为new_capacity = old_capacity * 1.5;此时会变成15大小的数组。
假如我们需要添加500个元素到ArrayList中，那么它的内部表现是这样的:10->15->22->33->74->111->167->250->375->563. 总共产生了9次扩容操作，每次操作都会复制一次整个数组，同时最后产生了一个563大小的数组，而其实我们只需要500大小的数组，这里就导致了11%空间的浪费。
如果我们能明确值存储500个对象，就可以将ArrayList大小直接设定为500。
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List500);
这样就可以避免使用过程中的扩容操作以及浪费的45%内存(20大小的数组，只使用了11个位置，浪费了9个)。
HashMap的扩容情况比ArrayList更严重，因为它含有一个扩容因子参数，默认为0.75，当数据量达到容量的0.75时就会触发扩容。
因为有扩容因子的存在，对于HashMap大小的设置会有一点麻烦，推荐使用Guava的
Maps.newHashMapWithExpectedSize(int size)方法，该方法内置了预期大小的计算.
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Map
对HashMap的复合key使用实体类包装
当我们在HashMap中使用复合的String作为key时，使用一个实体类可以加快速度和避免内存分配。
错误方式
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String[] prefixes; String[] suffixes; Map
正确方式
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String[] prefixes; String[] suffixes; Map
正确方式的性能是错误方式的3.7倍。
使用ThreadLocalRandom 替换 Random
Random 是java开发者非常熟悉的类，它的作用是用来生成随机数。它在功能上没有什么问题，唯一的问题是因为那部使用同步代码块，多个线程并发时，就会出现竞争、冲突问题，导致效率变慢。
ThreadLocalRandom 是JDK1.7中新推出的基于ThreadLocal的Radnom类，实现了每个线程拥有自己的Random类，避免了多线程时的冲突。
在JDK1.7版本以后，在任何场景都应该优先使用ThreadLocalRandom,它只有好处没有坏处。
使用debug日志时，避免不必要的函数调用
java中最有流行的日志框架当属Slf4j,其中就提供了debug方法来记录日志。debug 方法提供了占位符来避免在非debug日志等级时的字符串拼接。
logger.debug("Printing variable value: {}", variable);
但是在某些使用错误的场景中，就会带来意想不到的资源浪费。比如调用了json.toString();
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JSONObject json = xxx;logger.debug("Printing variable value: {}", json.toString());
这种使用方法会导致json.toString()会被调用，但是最后又不输出。使用logger.isDebugEnabled可以消除该问题。
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JSONObject json = xxx;if (logger.isDebugEnabled()) { logger.debug("Printing variable value: {}", json.toString());}
停止使用JDK8
JDK8后续的LTS版本11中，包含了非常多的优化，比如String类的优化，GC的优化等。所有的java应用都大量使用String,在JDK8中,String比较大而且慢。在JDK8中，String使用char[]进行存储。
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privatefinalchar[] value;
JDK9以后变成了byte[];
arduino复制代码
privatefinalbyte[] value;
一系列存储和编码的优化减少了String存储的大小和编码解码的速度。
总结
本文介绍了5种简单有效的java性能优化手段，以方便大家在工作写出更高效的程序
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