說在前面
在HashMap中，默認創建的數組長度是16，也就是哈希桶個數為16，當添加key-value的時候，會先計算出他們的哈希值(h = hash),然后用return h & (length-1)就可以算出一個數組下標，這個數組下標就是鍵值對應該存放的位置。
但是，當數據較多的時候，不同鍵值對算出來的hash值相同，而導致最終存放的位置相同，這就是hash沖突，當出現hash沖突的時候，該位置的數據會轉變成鏈表的形式存儲，但是我們知道，數組的存儲空間是連續的，所以可以直接使用下標索引來查取，修改，刪除數據等操作，而且效率很高。而鏈表的存儲空間不是連續的，所以不能使用下標 索引，對每一個數據的操作都要進行從頭到尾的遍歷，這樣會使效率變得很低，特別是當鏈表長度較大的時候。為了防止鏈表長度較大，需要對數組進行動態擴容。
數組擴容需要申請新的內存空間，然后把之前的數據進行遷移，擴容頻繁，需要耗費較多時間，效率降低，如果在使用完一半的時候擴容，空間利用率就很低，如果等快滿了再進行擴容，hash沖突的概率增大！！那么什么時候開始擴容呢？？？
為了平衡空間利用率和hash沖突（效率），設置了一個加載因子(loadFactor)，並且設置一個擴容臨界值（threshold = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY * loadFactor）,就是說當使用了16*0.75=12個數組以后，就會進行擴容，且變為原來的兩倍。
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為什么加載因子是0.75呢？
先看一段源碼注釋：
Because TreeNodes are about twice the size of regular nodes, we * use them only when bins contain enough nodes to warrant use * (see TREEIFY_THRESHOLD). And when they become too small (due to * removal or resizing) they are converted back to plain bins. In * usages with well-distributed user hashCodes, tree bins are * rarely used. Ideally, under random hashCodes, the frequency of * nodes in bins follows a Poisson distribution * (http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution) with a * parameter of about 0.5 on average for the default resizing * threshold of 0.75, although with a large variance because of * resizing granularity. Ignoring variance, the expected * occurrences of list size k are (exp(-0.5) * pow(0.5, k) / * factorial(k)). The first values are: * * 0: 0.60653066 * 1: 0.30326533 * 2: 0.07581633 * 3: 0.01263606 * 4: 0.00157952 * 5: 0.00015795 * 6: 0.00001316 * 7: 0.00000094 * 8: 0.00000006 * more: less than 1 in ten million大概意思就是說，在理想情況下,使用隨機哈希碼,節點出現的頻率在hash桶中遵循泊松分布，同時給出了桶中元素個數和概率的對照表。從上面的表中可以看到當桶中元素到達8個的時候，概率已經變得非常小，也就是說用0.75作為加載因子，每個碰撞位置的鏈表長度超過８個的概率達到了一百萬分之一。