1) 扰动（spread）：为什么要“再搅一遍”？
HashMap 取桶位只看 低位（见 §2），若某些 hashCode() 高位离散、低位很烂，就会集中落某些桶。
JDK 8 的做法是把 高 16 位混到低 16 位，最简且够用：
// HashMap.hash(Object key)
static final int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
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h >>> 16：把高位右移到低位；
-
^：异或混合，让高位信息参与低位决策；
-
结果叫“spread hash”。
直观好处：即使只取低位做索引，也“看到了”原 hash 的高位信息，让分布更均衡。
注：null key 的 spread 固定为 0（所以它总在第 0 桶）。
2) 索引：
index = spread & (n - 1)
数组下标需要 spread % n。如果把 n 设为 2 的幂，有个重要等式：
x % n == x & (n - 1) （仅当 n 为 2 的幂）
所以 索引 = spread & (n-1) ，好处是：
- 更快：按位与替代取模；
- 更均衡：配合扰动，低位不均也能缓解；
- 更简化的扩容再分布（见 §4）。
3) 为什么“容量始终是 2 的幂”
HashMap 会把容量（table 长度）始终保持为 2^k：
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计算索引可用位与（上节）；
-
扩容从 N 到 2N 时，每个节点只可能去“原桶”或“原桶 + oldCap” ，重分布非常轻（见 §4）；
-
配合简单扰动就能获得足够均衡的落桶效果（工程折中：性能 + 简洁）。
初始容量会被“上取整到最近的 2^k”。对应代码（JDK 8）：
// HashMap.tableSizeFor(int cap)
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 >= 1<<30) ? 1<<30 : n + 1;
}
4) 扩容再分布：只看一个比特位就够了
设扩容从 oldCap = N 到 newCap = 2N。新索引：
newIndex = spread & (2N - 1) = spread & ((N - 1) | N)
这意味着：
newIndex = (spread & (N - 1)) （如果 (spread & N) == 0）
或 (spread & (N - 1)) + N （如果 (spread & N) != 0）
结论：每个元素不是留在原索引，就是去 原索引 + oldCap。
因此扩容时：
- 无需重新计算完整 hash；
- 只检查 一个新比特位（oldCap 位） 就能决定去向；
- 链表/树内元素可按此规则分成两条链搬运，复杂度与桶内元素数线性相关，成本小。
5) 这套设计带来的综合效果
- 性能：位运算取代 %，扩容再分布也只看一位；整体更快。
- 分布：轻量扰动 + 2^k 容量让低位参与更多高位信息，改善低位差的 hashCode()。
- 实现简洁：扩容逻辑极简（“留在原地或 +oldCap”），也便于树化链退化/重建时的搬运。
6) 小例子（按位直觉）
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假设 oldCap = 16 (0b1_0000)，n-1 = 15 (0b0_1111)
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某元素 spread = 0b1011_0010：
- 旧索引：0b1011_0010 & 0b0_1111 = 0b0_0010 = 2
- 看 oldCap 位：(spread & 0b1_0000) == 0 → 留下（还是 2）
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若 spread = 0b1011_1010：
- 旧索引：仍是 2
- spread & oldCap = 0b1_0000 ≠ 0 → 去 2 + 16 = 18
7) 相关细节与易错点
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扰动不是“加强版 hash” ：只是把高位摊到低位，复杂度低、够用即可。真正的分布主要还是靠 key.hashCode() 质量。
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非 2^k 长度会怎样？
- 索引需要 %（慢）；
- 再分布也不能用“原地或 +oldCap”的简单规则，扩容成本高。
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null key 总在第 0 桶：spread=0 → 索引= 0 & (n-1) = 0。
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JDK8 树化阈值：当一个桶元素数 ≥ 8 且表长 ≥ 64 时树化，帮助把最坏 O(n) 降到 O(log n) ；扩容后若该桶元素 ≤ 6 会退化回链表。
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请保证 equals/hashCode 正确且 key 不可变：否则再好的扰动与位运算都救不了冲突与查找失败。
8) 面试快速回答模板（30 秒版）
HashMap 用 spread = h ^ (h >>> 16) 把高位混到低位；索引用 spread & (n-1)，所以容量保持 2 的幂，这样按位与就等价取模。扩容从 N 到 2N 时，每个元素只可能留在原桶或去“原桶+oldCap”，只看一个比特位决定，无需重新算 hash，既快又均衡。
