如何优化数据结构？

1、优先使用数组以及字符串，而不是集合类。也就是说，优先用array，而不是ArrayList、LinkedList、HashMap等集合。

比如，有个List list = new ArrayList()，将其替换为int[] arr = new int[]。这样的话，array既比List少了额外信息的存储开销，还能使用原始数据类型（int）来存储数据，比List中用Integer这种包装类型存储数据，要节省内存的多。

还比如，通常企业级应用中的做法是，对于HashMap、List这种数据，统一用String拼接成特殊格式的字符串，

比如Map
    
      persons = new HashMap
     
      ()。可以优化为，特殊的字符串格式：id:name,address|id:name,address...。复制代码
     
    

2、避免使用多层嵌套的对象结构。比如说，

public class Teacher { private List
    
      students = new ArrayList
     
      () }。复制代码
     
    

就是非常不好的例子。因为Teacher类的内部又嵌套了大量的小Student对象。 比如说，对于上述例子，也完全可以使用特殊的字符串来进行数据的存储。比如，用json字符串来存储数据，就是一个很好的选择。

{
   "teacherId": 1, "teacherName": "leo", students:[{
   "studentId": 1, "studentName": "tom"},{
   "studentId":2, "studentName":"marry"}]}复制代码

例如mapreduce程序：context.write(new Text(key),new person());Person p1 = new Person(1,"zahngsan")String str = JSON.toJSON(p1)context.write(new text(key),str)复制代码

3、对于有些能够避免的场景，尽量使用int替代String。因为String虽然比ArrayList、HashMap等数据结构高效多了，占用内存量少多了，但是之前分析过，还是有额外信息的消耗。比如之前用String表示id，那么现在完全可以用数字类型的int，来进行替代。这里提醒，在spark应用中，id就不要用常用的uuid了，因为无法转成int，就用自增的int类型的id即可。（sdfsdfdf-234242342-sdfsfsfdfd）