HashMap put核心是“计算槽位→处理冲突→更新结构”：先扰动哈希值（h ^ (h>>>16)）提升低位均匀性，再用(n-1)&hash定位桶，接着按链表或红黑树逻辑插入/覆盖，最后阈值触发扩容并拆分迁移。
HashMap 的 put 方法核心是“计算槽位→处理冲突→更新结构”，槽位计算依赖哈希值与数组长度的位运算，而非简单取模。
哈希值扰动：让高位也参与索引计算
直接用 key.hashCode() 可能导致低比特位分布不均，尤其当数组长度为 2 的幂次时，仅低几位决定位置，容易引发大量哈希碰撞。HashMap 对原始哈希值做了扰动：
- 执行
(h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16)，把高16位异或到低16位 - 这样即使 hashCode 集中在低位，扰动后也能更均匀地影响整个哈希值
- 例如：hashCode=0x0000abcd（十进制43981），右移16位得0x00000000，异或后仍是0x0000abcd；而 hashCode=0xabcd0000，扰动后变成 0xabcdabce，低位明显变化
槽位定位：用位与替代取模，要求容量必须是2的幂
数组下标通过 (n - 1) & hash 计算，其中 n 是 table.length。这等价于 hash % n，但前提是 n 为 2 的整数次幂：
- 若 n = 16（0b10000），则 n−1 = 15（0b01111），
hash & 15实际取 hash 的低 4 位 - 这种位运算是 CPU 友好的，比取模快得多
- 所以 HashMap 在扩容时总是将容量设为 2 的幂（如 16→32→64），并通过 tableSizeFor 确保初始容量也被提升到最近的 2 次幂
桶中插入逻辑：区分链表与红黑树，处理重复 key
定位到桶（table[i]）后，根据首节点类型分路径处理：
- 如果桶为空（
tab[i] == null），直接新建 Node 存入 - 如果首节点 hash 和 key 匹配（
e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))），直接覆盖 value - 如果首节点是 TreeNode（红黑树），调用
putTreeVal按红黑树规则插入或更新 - 如果是普通 Node（链表），遍历查找：遇到相同 key 则覆盖；遍历结束未找到，则尾插新节点；若链表长度 ≥ 8 且 table.length ≥ 64，触发树化
扩容判断与迁移：阈值触发，拆分链表/树
put 后检查是否需扩容：size >= threshold（默认 0.75 × capacity）：
- 扩容生成新数组，容量翻倍（如 16→32）
- 原桶中每个元素重哈希，因新容量仍是 2 的幂，只需看新增的最高位是否为 1，就能确定它属于原位置（lo）还是原位置+旧容量（hi）
- 链表用两个指针分别收集 lo/hi 分支，避免重复遍历；红黑树也按 same bin / split 两类迁移，必要时可能退化为链表
整个流程兼顾性能与一致性：扰动哈希提升散列质量，位与索引保证速度，延迟树化平衡查找开销，扩容拆分维持负载均衡。不复杂但容易忽略细节。
