分析HashMap的put方法的源码后发现，HashMap的扩容方法在两个场景下会被调用：
- 初始化HashMap的链表数组时，会被调用，用来初始化链表数组的初始容量为16，以及初始化链表数组的阈值为初始容量16*负载因子0.75=12;
- 当put到HashMap存储的元素个数超过阈值时，会被调用，用来将链表数组的容量和阈值都扩大为原来的2倍。
具体，详见下述的源码解析：
/*HashMap的put方法，实际上调用的是putVal方法/
public V put(K key, V value) {
return putVal(hash(key), key, value, false, true);
}
AI 代码解读
/**
* Implements Map.put and related methods.
*
* @param hash hash for key //这里是已经用key的原始hashCode的高16位和低16位异或运算过的hashCode
* @param key the key //key值 用于计算出要放的数组的索引位置
* @param value the value to put //value值 数组索引位置上要放置的值
* @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value //false 若为true，则不替换已存在的旧值，但HashMap调用此方法时给的为false，所以会拿要放置的新值替换已存在的旧值
* @param evict(驱逐) if false, the table is in creation mode. //true 表明数组已构造完毕，可以往里面put了，false则表示数组还在初始化构造中。但此参数在HashMap中并没有实际意义，实际被调用的方法是个空方法：void afterNodeInsertion(boolean evict) { }
* @return previous value, or null if none//要放的位置上已有旧值则最后返回该旧值，否则返回null
*/
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)//Node<K,V>[] table，用于装载链表的数组为空，说明数组尚未开始初始化
n = (tab = resize()).length;//调用扩容方法为数组初始化，初始化完后代码继续往下执行【使用默认容量值和阈值为其初始化，newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY (16,must be a power of two);newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR(0.75) * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY)】;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) //判断根据key计算出的要放置的数组的索引位置上是否没值，若没值说明该数组索引位置的链表的头节点还没创建
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);//链表头节点不存在,则调用 Node<>(hash, key, value, next)创建头节点，并初始化头节点的hash,key,value，next=null。
else {
//索引位置已有值，说明链表头节点已存在,则开始具体put操作
Node<K,V> e; K k;
if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k))))//要put的key对应的hash值及key值与链表头节点里的key对应的hash值和key值都相等，则说明该put操作是想要替换头节点，
e = p;//所以将头节点的引用赋给Node<K,V> e保存下来,以便后续拿来对其继续处理(用要put的新value替换掉旧value，后面可以看到替换值的相关处理)
else if (p instanceof TreeNode) //若原节点类型为红黑树结构的节点，则调用向树中put的方法TreeNode.putTreeVal
e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value);
else {
//若非想要替换头节点，且目前该索引位置(桶)的结构类型非红黑树结构，则put到链表的最后一个节点(即next为空的链表的末尾节点)
for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
binCount用来统计该索引位置上的链表(桶)上元素个数，注意是从0开始第一个计数
if ((e = p.next) == null) {
// 若next(即下一节点)为空，即指链表的末尾节点
p.next = newNode(hash, key, value, null);//为要put的键值对创建新节点放在原末尾j节点的next节点，成为新的末尾节点
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st 因binCount是从0开始的，所以当binCount数值为7的时候，统计到的链表元素个数已经达到8个，而当链表长度达到8时，会调用treefyBin方法转成红黑树结构，以便提供更高的增删查改性能
treeifyBin(tab, hash); //链表转红黑树,详见《HashMap之链表转红黑树-treefyBin方法》
break;//已经找到要操作的节点位置，所以不用再循环，故跳出
}
if (e.hash == hash &&
((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k))))//走到此处说明，要put的键值对既非要替换头节点，也非要在put到红黑树上，也不是要追加到链表末尾节点，而是要替换链表头尾之间的某个节点(因此代码走到此处，就说明要put的key的hash值和key值与链表头尾之间的某个节点的key的hash值和key值都相等)
break; //已经找到要操作的节点位置，所以不用再循环，故跳出
p = e; //走到这里说明截至目前尚未找到要操作的节点位置，继续下一轮循环(此时的e已经被赋值为了p.next，而此处又将p.next赋给了p,所以下次循环到p.next时，其实是向前递进了一个节点)
}
}
if (e != null) {
// existing mapping for key //此处是为了处理上面处理逻辑中余下的替换值的操作，即找到了要处理的节点位置，且在该位置已经有元素存在，需要把该位置上的元素的旧值替换成新值，并返回旧值
V oldValue = e.value; //记录下旧值，以便return
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value; //用新值替换旧值
afterNodeAccess(e);//Callbacks to allow LinekdHashMap post-actions.供LinkedHashMap后续操作的回调方法(钩子方法),于HashMap而言此方法无意义.
return oldValue;
}
}
++modCount; //每次put都会加1(新增而非替换，替换的话在返回旧值处代码就返回了)，用于记录变更次数
if (++size > threshold) //每put一次size都会加1，当size超过此时的容量阈值时，也会发生扩容操作
resize();//扩容操作
afterNodeInsertion(evict);//同afterNodeAccess(e)，也是供LinkedHashMap后续操作的回调方法，于HashMap而言此方法无实际意义
return null; //新增操作无旧值可返回
}
AI 代码解读
