写这篇是因为PolarDB比赛很重要的一点是控制内存。C++只有2G，Java也只有3G，而6400W的键值对，即使只是Long类型，也需要16 * 64 * 10e6 ≈ 1G的内存，这还不包括其他对象引用的相关开销，所以内存控制在这里是非常重要的，因为稍不小心就会被CGroup无情地kill掉。因此在比赛开始没多久的时候我就研究了一下使用怎样的HashMap可以达到内存最简的状况。在这个过程中，顺便使用了JMH来分析了一下几个侯选库的性能。因为初赛相对来说比较简单，而且HashMap实际上在复赛时候的Range操作上没有发挥余地，所以我决定将这篇写下来分享给大家，希望能帮助更多对比赛有兴趣的同学找到一个比较好的入手点。
作者简介 张中原，2011年加入去哪儿网，先后从事交易系统、酒店数据、公司基础平台与组件、存储和监控等相关工作，曾长期担任应届生技术培训和指导。 最近几年时间，机器学习算法相关的话题异常火爆，各个具有一定规模的公司都开始成立算法组开展相应的工作，从"对大数据的分析观察"逐渐转变为"用数据和算法驱动业务的发展"。 对于机器学习技术本身互联网上有足够的学习资料和案例，甚至已经有将机器学习做成服务的AI云出现，这其实也反映出行业对实施机器学习相关配套系统的迫切需求。 我们团队在做这件事情的过程中，也遇到过一些问
Java 资源列表，内容包括：构建工具、数据库、框架、模板、安全、代码分析、日志、第三方库、书籍、Java 站点等等。 古董级工具 这些工具伴随着Java一起出现，在各自辉煌之后还在一直使用。 Apache Ant：基于XML的构建管理工具。官网 cglib：字节码生成库。官网 GlassFish：应用服务器，由Oracle赞助支持的Java EE参考实现。官网 Hudson：持续集成服务器，目前仍在活跃开发。官网 JavaServer Faces：Mojarra是JSF标准的一个开源实现，由Oracle开
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