hashmap存千万级数据有没有什么减少内存的方法

在存储千万级数据的情况下，使用`HashMap`可能会占用大量的内存。下面介绍一些减少内存占用的方法：

1. 调整初始容量和加载因子

默认情况下，`HashMap`的初始容量是16，加载因子是0.75。如果你知道要存储的数据量，可以通过调整初始容量和加载因子来降低内存占用。比如，如果你知道要存储1000万个键值对，可以将初始容量设置为1000万/0.75=13333333，这样可以避免多次扩容，减少内存占用。

2. 使用`LinkedHashMap`或`ConcurrentHashMap`

`LinkedHashMap`和`ConcurrentHashMap`都是`HashMap`的变种，它们在一定程度上可以减少内存占用。`LinkedHashMap`可以按照插入顺序或者访问顺序来排序，这样可以避免`HashMap`的链表过长，减少内存占用。`ConcurrentHashMap`则使用了分段锁的机制，可以在多线程环境下保证线程安全，避免了使用`synchronized`关键字的开销，从而减少内存占用。

3. 使用`Trove`或`FastUtil`等第三方库

第三方库`Trove`或`FastUtil`等提供了更加高效的数据结构，可以在一定程度上减少内存占用。这些库通常是面向特定数据类型的，比如`TIntObjectHashMap`是一个只针对`int`和`Object`类型的哈希表，可以在一定程度上减少内存占用。

4. 压缩键和值

如果键和值的类型是字符串或者字节数组等，可以考虑使用压缩算法来减少内存占用。比如，可以使用`Gzip`或`Snappy`等压缩算法来压缩字符串或字节数组，然后存储压缩后的数据。

综上所述，可以通过调整初始容量和加载因子、使用`LinkedHashMap`或`ConcurrentHashMap`、使用第三方库或压缩算法等方法来减少内存占用。