关于HashMap的扩容过程，请参考源码或百度。
我想记录的是1.8 HashMap扩容是对链表中节点的Hash计算分析.
对术语先明确一下：
hash计算指的确定节点在table[index]中的链表位置index，不是节点的hash值。
1 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; //这两个是记录重新hash计算后仍在原位置(设为index)的节点 2 Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; //这两个是记录重新hash计算后在原位置加上原容量 的位置的节点(index + old capacity)
那么问题来了 ， 怎么就确定 扩容前的 链表节点 在 扩容后的位置 是 当前位置或者+old capacity的位置 ？
先看 put 节点时 对key查找在table位置的计算方法，在putVal中有这么一行(红色部分)：
1 final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, 2 boolean evict) { 3 Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; 4 if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) 5 n = (tab = resize()).length; 6 if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) 7 tab[i] = newNode(hash, key, value, null); 8 else {
其中 (n-1) & hash 就是在table中的位置（n即capacity），暂时将这个记为 oldIndex = (n-1) & hash （公式1）;
再来看扩容时的代码，代码有点多，我删去一些不影响理解的还是看红色部分：
1 final Node<K,V>[] resize() { 2 Node<K,V>[] oldTab = table; 3 int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length; 4 int oldThr = threshold; 5 int newCap, newThr = 0; 6 if (oldCap > 0) { 7 if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) { 8 threshold = Integer.MAX_VALUE; 9 return oldTab; 10 } 11 else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && 12 oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) 13 newThr = oldThr << 1; // double threshold 14 }26 threshold = newThr;28 Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[])new Node[newCap]; 29 table = newTab; 30 if (oldTab != null) { 31 for (int j = 0; j < oldCap; ++j) { 32 Node<K,V> e; 33 if ((e = oldTab[j]) != null) { 34 oldTab[j] = null; 35 if (e.next == null) 36 newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e; 37 else if (e instanceof TreeNode) 38 ((TreeNode<K,V>)e).split(this, newTab, j, oldCap); 39 else { // preserve order 40 Node<K,V> loHead = null, loTail = null; 41 Node<K,V> hiHead = null, hiTail = null; 42 Node<K,V> next; 43 do { 44 next = e.next; 45 if ((e.hash & oldCap) == 0) { 46 if (loTail == null) 47 loHead = e; 48 else 49 loTail.next = e; 50 loTail = e; 51 } 52 else { 53 if (hiTail == null) 54 hiHead = e; 55 else 56 hiTail.next = e; 57 hiTail = e; 58 } 59 } while ((e = next) != null); 60 if (loTail != null) { 61 loTail.next = null; 62 newTab[j] = loHead; 63 } 64 if (hiTail != null) { 65 hiTail.next = null; 66 newTab[j + oldCap] = hiHead; (公式4) 67 } 68 } 69 } 70 } 71 } 72 return newTab; 73 }
为了简单（二进制可以短点）起见，以 oldCapacity = 8 为例，扩容后 capacity = 16
newCap = oldCap << 1 : 新的容量capacity= 8<<1 = 16
newTab[e.hash & (newCap - 1)] , 红色部分即 原节点在 新table中的位置 ， 暂时记为 newIndex = e.hash & (newCap - 1) （公式2）
hoHead,hoTail,hiHead,hiTail 不多说，上面有说明。 那么 这个下面这个判断条件，就决定了节点在扩容以后的位置
(e.hash & oldCap) == 0 （公式3）
最后再看是如何分配者两个链表的，一个原位置，一个j+oldCap位置。
下面分析是如何这么确定的：
总结上面所描述的，有下列几个变量
oldCapacity 用 n 代替
oldIndex = (n-1) & hash (公式1)
newIndex = (n*2 -1) & hash (公式2)
condition = n & hash (公式3)
几个值之间的关系:
if(condition == 0) 那么 newIndex 等于 oldIndex
else newIndex 等于 oldIndex + n
里面有一个隐含条件： n 是 2 的整数倍（也是满足关系的必要条件）
当n = 8 时， 其二进制 b1 = 1000 , 减去1 之后(7) 得到的二进制 b2 = 0111
扩容后， 即n*2 = 16的二进制是 10000 ， 减去1之后(15) 得到的二进制是 b3 = 01111
假如hash的二进制是hash = 10111 ，
10111 & 1000 (b1) = 0 == conditon
10111 & 0111 (b2) = 111 == oldIndex
10111 & 01111 (b3) = 111 == newIndex
可以发现， 当 condtion 为0 时， hash的二进制 的 第4位 必然为 0 ，高位无所谓什么值 ，
hash &b2 (111) 结果必然是hash低三位的值，hash & b2 (1111) ，由于hash第4位为0 ，那么结果必然仍是hash低三位的值。
所以，当condition为0时， newIndex 必然等于 oldIndex
假如hash的二进制是hash = 11111,
11111 & 1000 (b1) = 1000 == condition = 8
11111 & 0111 (b2) = 00111 == oldIndex = 7
11111 & 01111 (b3) = 01111 == newIndex = 15
发现了吗？ oldIndex 和 newIndex 差的就是 一个第 4 位的1 ，那么这个1 就是 2^4 = 8 ， 也就是 oldCapacity (2^4) 的值。
无论多长的hash值，关键的一个二进制 在 第 x 位 （2^x = oldCapacity）, 也就是这一位决定了 扩容前后的位置。
由于这样计算呢， java1.8中的HashMap 可以 不用在扩容的时候 一直往头节点插 （有环回的逻辑所以在多线程扩容的时候才会出现 闭环链 ），
1.8中对链表只有往后添加节点，没有环回的逻辑， 也就不可能在多线程的时候出现闭环链。
虽然时间复杂度是一样的，但是更机智了。