要优化HashMap的get方法性能，可以采取以下几种策略：
选择合适的初始容量和负载因子：在创建HashMap时，可以通过传入初始容量（initial capacity）和负载因子（load factor）来优化性能。初始容量决定了HashMap的大小，负载因子决定了何时进行扩容。合理设置这两个参数可以减少扩容次数，提高性能。
使用好的哈希函数：HashMap使用哈希函数将键（key）映射到值（value）。如果哈希函数分布均匀，那么HashMap的性能会更好。可以考虑使用自定义的哈希函数，或者使用已有的高质量哈希函数。
减少哈希冲突：哈希冲突是指不同的键映射到相同的哈希值。哈希冲突会导致查找性能下降。可以通过优化哈希函数、调整初始容量和负载因子等方式减少哈希冲突。
使用Open Addressing或者Separate Chaining：HashMap通常采用开放寻址法（Open Addressing）或者分离链接法（Separate Chaining）来解决哈希冲突。开放寻址法在哈希表中查找空闲位置插入元素，而分离链接法则使用链表来存储具有相同哈希值的元素。根据实际情况选择合适的冲突解决策略。
避免使用不可变对象作为键：使用不可变对象（如String、Integer等）作为键可以提高性能，因为它们的哈希值在创建时就已经计算好了，不需要再次计算。
控制HashMap的大小：当HashMap的元素数量超过负载因子与初始容量的乘积时，HashMap会进行扩容。扩容操作会导致性能下降。可以通过监控HashMap的大小，合理调整初始容量和负载因子，以减少扩容次数。
使用并发集合：如果HashMap在多线程环境下使用，可以考虑使用并发集合（如ConcurrentHashMap）来提高性能。ConcurrentHashMap通过分段锁技术实现高并发访问。
缓存经常访问的元素：如果HashMap中的某些元素被频繁访问，可以考虑将它们缓存起来，以减少对HashMap的访问。可以使用LRU缓存策略来实现。
优化代码逻辑：在实际应用中，可能存在一些不必要的HashMap操作，例如重复查找、插入和删除。优化代码逻辑，减少这些操作，可以提高性能。
使用性能分析工具：使用性能分析工具（如VisualVM、JProfiler等）来分析HashMap的性能瓶颈，找出需要优化的地方。