HashMap#hash()

/**
     * Computes key.hashCode() and spreads (XORs) higher bits of hash
     * to lower.  Because the table uses power-of-two masking, sets of
     * hashes that vary only in bits above the current mask will
     * always collide. (Among known examples are sets of Float keys
     * holding consecutive whole numbers in small tables.)  So we
     * apply a transform that spreads the impact of higher bits
     * downward. There is a tradeoff between speed, utility, and
     * quality of bit-spreading. Because many common sets of hashes
     * are already reasonably distributed (so don't benefit from
     * spreading), and because we use trees to handle large sets of
     * collisions in bins, we just XOR some shifted bits in the
     * cheapest possible way to reduce systematic lossage, as well as
     * to incorporate impact of the highest bits that would otherwise
     * never be used in index calculations because of table bounds.
     */
    static final int hash(Object key) {
        int h;
        return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
    }
 

從上面的程式碼可以看到key的hash值的計算方法。key的hash值高16位不變，低16位與高16位異或作為key的最終hash值。（h >>> 16，表示無符號右移16位，高位補0，任何數跟0異或都是其本身，因此key的hash值高16位不變。） 
 
為什麼要這麼幹呢？ 
這個與HashMap中table下標的計算有關。

n = table.length;
index = （n-1） & hash;

因為，table的長度都是2的冪，因此index僅與hash值的低n位有關，hash值的高位都被與操作置為0了。 

假設table.length=2^4=16。 
 
由上圖可以看到，只有hash值的低4位參與了運算。 
這樣做很容易產生碰撞。設計者權衡了speed, utility, and quality，將高16位與低16位異或來減少這種影響。設計者考慮到現在的hashCode分佈的已經很不錯了，而且當發生較大碰撞時也用樹形儲存降低了衝突。僅僅異或一下，既減少了系統的開銷，也不會造成的因為高位沒有參與下標的計算(table長度比較小時)，從而引起的碰撞。

HashMap#tableSizeFor()

原始碼：

static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
    /**
     * Returns a power of two size for the given target capacity.
     */
    static final int tableSizeFor(int cap) {
        int n = cap - 1;
        n |= n >>> 1;
        n |= n >>> 2;
        n |= n >>> 4;
        n |= n >>> 8;
        n |= n >>> 16;
        return (n < 0) ? 1 : (n >= MAXIMUM_CAPACITY) ? MAXIMUM_CAPACITY : n + 1;
    }
 

這個方法被呼叫的地方：

 public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
        /**省略此處程式碼**/
        this.loadFactor = loadFactor;
        this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
    }

下面分析這個演算法： 
首先，為什麼要對cap做減1操作。int n = cap - 1; 
這是為了防止，cap已經是2的冪。如果cap已經是2的冪， 又沒有執行這個減1操作，則執行完後面的幾條無符號右移操作之後，返回的capacity將是這個cap的2倍。如果不懂，要看完後面的幾個無符號右移之後再回來看看。 
下面看看這幾個無符號右移操作： 
如果n這時為0了（經過了cap-1之後），則經過後面的幾次無符號右移依然是0，最後返回的capacity是1（最後有個n+1的操作）。 
這裡只討論n不等於0的情況。 
第一次右移

n |= n >>> 1;

由於n不等於0，則n的二進位制表示中總會有一bit為1，這時考慮最高位的1。通過無符號右移1位，則將最高位的1右移了1位，再做或操作，使得n的二進位制表示中與最高位的1緊鄰的右邊一位也為1，如000011xxxxxx。 

第二次右移

n |= n >>> 2;

注意，這個n已經經過了n |= n >>> 1; 操作。假設此時n為000011xxxxxx ，則n無符號右移兩位，會將最高位兩個連續的1右移兩位，然後再與原來的n做或操作，這樣n的二進位制表示的高位中會有4個連續的1。如00001111xxxxxx 。 

第三次右移

n |= n >>> 4;

這次把已經有的高位中的連續的4個1，右移4位，再做或操作，這樣n的二進位制表示的高位中會有8個連續的1。如00001111 1111xxxxxx 。 

以此類推 
注意，容量最大也就是32bit的正數，因此最後n |= n >>> 16; ，最多也就32個1，但是這時已經大於了MAXIMUM_CAPACITY ，所以取值到MAXIMUM_CAPACITY 。 
舉一個例子說明下吧。 

這個演算法著實牛逼啊！

注意，得到的這個capacity卻被賦值給了threshold。

this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);

開始以為這個是個Bug，感覺應該這麼寫：

this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity) * this.loadFactor;

這樣才符合threshold的意思（當HashMap的size到達threshold這個閾值時會擴容）。 

但是，請注意，在構造方法中，並沒有對table這個成員變數進行初始化，table的初始化被推遲到了put方法中，在put方法中會對threshold重新計算