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为什么要有HashMap的hash()方法，难道不能直接使用KV中K原有的hash值吗？在HashMap的put、get操作时为什么不能直接使用K中原有的hash值。
/**
* 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);
}
从上面的代码可以看到key的hash值的计算方法。key的hash值高16位不变，低16位与高16位异或作为key的最终hash值。（h >>> 16，表示无符号右移16位，高位补0，任何数跟0异或都是其本身，因此key的hash值高16位不变。）
为什么要这么干呢？
这个与HashMap中table下标的计算有关。
n = table.length;
index = （n-1） & hash;
因为，table的长度都是2的幂，因此index仅与hash值的低n位有关，hash值的高位都被与操作置为0了。
假设table.length=2^4=16。
由上图可以看到，只有hash值的低4位参与了运算。
这样做很容易产生碰撞。设计者权衡了speed, utility, and quality，将高16位与低16位异或来减少这种影响。设计者考虑到现在的hashCode分布的已经很不错了，而且当发生较大碰撞时也用树形存储降低了冲突。仅仅异或一下，既减少了系统的开销，也不会造成的因为高位没有参与下标的计算(table长度比较小时)，从而引起的碰撞。
HashMap#tableSizeFor()
源码：
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;
}
这个方法被调用的地方：
public HashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
/**省略此处代码**/
this.loadFactor = loadFactor;
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
}
由此可以看到，当在实例化HashMap实例时，如果给定了initialCapacity，由于HashMap的capacity都是2的幂，因此这个方法用于找到大于等于initialCapacity的最小的2的幂（initialCapacity如果就是2的幂，则返回的还是这个数）。
下面分析这个算法：
首先，为什么要对cap做减1操作。int n = cap - 1;
这是为了防止，cap已经是2的幂。如果cap已经是2的幂， 又没有执行这个减1操作，则执行完后面的几条无符号右移操作之后，返回的capacity将是这个cap的2倍。如果不懂，要看完后面的几个无符号右移之后再回来看看。
下面看看这几个无符号右移操作：
如果n这时为0了（经过了cap-1之后），则经过后面的几次无符号右移依然是0，最后返回的capacity是1（最后有个n+1的操作）。
这里只讨论n不等于0的情况。
第一次右移
n |= n >>> 1;
由于n不等于0，则n的二进制表示中总会有一bit为1，这时考虑最高位的1。通过无符号右移1位，则将最高位的1右移了1位，再做或操作，使得n的二进制表示中与最高位的1紧邻的右边一位也为1，如000011xxxxxx。
第二次右移
n |= n >>> 2;
注意，这个n已经经过了n |= n >>> 1; 操作。假设此时n为000011xxxxxx ，则n无符号右移两位，会将最高位两个连续的1右移两位，然后再与原来的n做或操作，这样n的二进制表示的高位中会有4个连续的1。如00001111xxxxxx 。
第三次右移
n |= n >>> 4;
这次把已经有的高位中的连续的4个1，右移4位，再做或操作，这样n的二进制表示的高位中会有8个连续的1。如00001111 1111xxxxxx 。
以此类推
注意，容量最大也就是32bit的正数，因此最后n |= n >>> 16; ，最多也就32个1，但是这时已经大于了MAXIMUM_CAPACITY ，所以取值到MAXIMUM_CAPACITY 。
举一个例子说明下吧。
这个算法着实牛逼啊！
注意，得到的这个capacity却被赋值给了threshold。
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity);
开始以为这个是个Bug，感觉应该这么写：
this.threshold = tableSizeFor(initialCapacity) * this.loadFactor;
这样才符合threshold的意思（当HashMap的size到达threshold这个阈值时会扩容）。
但是，请注意，在构造方法中，并没有对table这个成员变量进行初始化，table的初始化被推迟到了put方法中，在put方法中会对threshold重新计算，put方法的具体实现请看这篇博文。