Map处理内存的方法

public static Map<String, Map<String, EsbErrorInfo>> listMap = null;
private static void listErrorInfos(String Language)
{
if (Contants.listMap != null)
{
return;
}
else
{
Contants.listMap = new HashMap<String, Map<String, EsbErrorInfo>>();
}
String sys_type = "";
Map<String, EsbErrorInfo> MapErrors = null;

initConnect();
PreparedStatement pre = null;
ResultSet rs = null;
// log.info(select_esb_error.toString());
try
{
pre = conn.prepareStatement(select_esb_error.toString());
pre.setString(1, Language);
rs = pre.executeQuery();
while (rs.next())
{
sys_type = rs.getString("SYS_TYPE");
if (Contants.listMap.containsKey(sys_type))
{
MapErrors = Contants.listMap.get(sys_type);
EsbErrorInfo info = new EsbErrorInfo();
info.setESB_ERROR_CODE(rs.getString("ESB_ERROR_CODE"));
info.setESB_ERROR_MSG(rs.getString("ESB_ERROR_MSG"));
info.setEXTEND_ERROR_CODE(rs.getString("EXTEND_ERROR_CODE"));
info.setLANGUAGE(rs.getString("LANGUAGE"));
info.setSYS_TYPE(rs.getString("SYS_TYPE"));
MapErrors.put(info.getEXTEND_ERROR_CODE(), info);
}
else
{
MapErrors = new HashMap<String, EsbErrorInfo>();
Contants.listMap.put(sys_type, MapErrors);
EsbErrorInfo info = new EsbErrorInfo();
info.setESB_ERROR_CODE(rs.getString("ESB_ERROR_CODE"));
info.setESB_ERROR_MSG(rs.getString("ESB_ERROR_MSG"));
info.setEXTEND_ERROR_CODE(rs.getString("EXTEND_ERROR_CODE"));
info.setLANGUAGE(rs.getString("LANGUAGE"));
info.setSYS_TYPE(rs.getString("SYS_TYPE"));
MapErrors.put(info.getEXTEND_ERROR_CODE(), info);
}
}
}
catch (Exception e)
{
e.printStackTrace();
}
}
public static String getErrorInfoByKeys(String Language,
String Extend_Error_code, String Sys_Type)
{
String ErrorInfo = null;
try
{
listErrorInfos(Language);
EsbErrorInfo info = listMap.get(Sys_Type).get(Extend_Error_code);
if (info != null)
{
ErrorInfo = info.getESB_ERROR_CODE() + "&"
+ info.getESB_ERROR_MSG();
}
}
catch (Exception e)
{
}
return ErrorInfo;
}
protected static StringBuffer select_esb_error = new StringBuffer(
"select * from esb_error_code_info where LANGUAGE=? order by sys_type");
public static void main(String[] args)
{
System.out.println(getErrorInfoByKeys("en", "831310", "CRM"));
}
}
### Map 数据结构的内存占用与优化方案 Map 是一种常见的数据结构,通常用来存储键值对(key-value pairs),并提供高效的查找、插入和删除操作。以下是关于 Map内存表现以及可能的优化方法。 #### 1. **Map 的基本原理** Map 的具体实现方式因编程语言而异,但在大多数情况下,它是通过哈希表或平衡树来实现的。对于基于哈希表的实现(如 Java 中的 `HashMap` 或 C++ 中的 `unordered_map`),其核心在于如何高效地分配和管理内存空间[^1]。 - 哈希表的核心思想是利用散列函数将键映射到数组索引上,从而快速定位对应的值。 - 如果发生冲突(即多个键映射到了同一个索引位置),则会采用链地址法或其他解决策略。 #### 2. **内存占用分析** Map内存消耗主要由以下几个方面决定: - **节点开销** 每个键值对都需要额外的指针或引用字段来进行链接或指向下一个节点。例如,在 Java 的 `HashMap` 实现中,每个条目都包含四个部分:hash、key、value 和 next 引用[^2]。 - **负载因子的影响** 负载因子决定了哈希表的实际利用率。较低的负载因子可以减少碰撞次数,但也意味着更多的未使用空间;较高的负载因子虽然节省了空间,却可能导致更多碰撞,进而影响性能。 - **初始化容量的选择** 初始化容量过大会浪费内存资源,而初始容量不足又会引起频繁扩容操作,每次扩容都会带来重新计算 hash 并迁移元素的成本[^4]。 #### 3. **优化方法** ##### (1)调整负载因子和初始容量 合理设置 HashMap 的初始容量和负载因子能够有效降低不必要的内存消耗。默认情况下,许多语言库中的 Map 类型都有固定的初始大小和负载因子(比如 Java 的 `HashMap` 默认负载因子为 0.75)。开发者可以根据实际需求自定义这些参数以达到最佳效果。 ##### (2)使用更轻量数据结构替代传统 Map 在某些场景下,如果不需要完整的功能集,则可以选择更加紧凑的设计模式或者工具类作为代替品。例如: - 使用 Flyweight Pattern (享元模式) 来压缩重复出现的小对象实例; - 对于只读且固定不变的大规模集合考虑 Immutable Collections 提供的支持; - 针对抗缓存压力的应用程序尝试 LRU Cache 策略[^3]。 ##### (3)避免过度封装复杂类型 尽量简化 key/value 所携带的信息量,去掉冗余属性或将关联性强的部分提取出来单独建模处理。这样不仅可以削减单次写入所需的字节数,还能间接提升整体运行效率。 ##### (4)借助外部存储机制分担负担 当面临海量数据无法完全加载至 RAM 场景时,可引入磁盘文件系统或者其他形式持久层配合工作。现代分布式框架往往内置此类特性,像 HBase 就是以 Bigtable 论文中描述的方式组织内部表格布局。 ```java // 示例代码展示如何创建具有特定配置的 HashMap import java.util.HashMap; public class Main { public static void main(String[] args) { int initialCapacity = 64; // 设置合适的初始容量 float loadFactor = 0.8f; // 自定义负载因子 HashMap<String, String> map = new HashMap<>(initialCapacity, loadFactor); System.out.println("Customized HashMap created."); } } ``` #### 总结 通过对 Map 结构深入剖析及其背后涉及的各种技术手段探讨可知,针对不同业务特点采取相应措施确实有助于缓解潜在瓶颈问题。无论是从理论上还是实践层面出发,都应该综合考量各方面因素后再做决策。
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