ThreadLocalMap(ThreadLocal<?> firstKey, Object firstValue) {
            table = new Entry[INITIAL_CAPACITY];
            int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1);
            table[i] = new Entry(firstKey, firstValue);
            size = 1;
            setThreshold(INITIAL_CAPACITY);
 }

取模（求余）運(yùn)算

在threadlocal中有一句int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1);
這里的位運(yùn)算的實(shí)質(zhì)是去一個(gè)取模（求余）運(yùn)算，決定一個(gè)key應(yīng)該放在數(shù)組的哪個(gè)index上。
當(dāng)取模運(yùn)算中，除數(shù)是2的N次方時(shí)，既這個(gè)數(shù)用二進(jìn)制表示的時(shí)候一定只有一個(gè)1，比如16，在java的Integer中的2進(jìn)制實(shí)質(zhì)就是
000000000000000000000000000010000
減一就是
000000000000000000000000000001111
與被除數(shù)做與運(yùn)算，被除數(shù)剛好高位就被消除，只剩下低位。既比除數(shù)大，但沒有超過一倍的部分被保留。這剛好是取模（求余）運(yùn)算。

之所以這么做，是因?yàn)槲贿\(yùn)算的效率要遠(yuǎn)高于普通的取模運(yùn)算。

為什么要用0x61c88647

這個(gè)數(shù)是Integer有符號(hào)整數(shù)的0.618倍，既黃金比例，斐波拉契數(shù)列。
使用這個(gè)比例，可以使key在數(shù)組上被更均勻的分散。至于為什么，是一個(gè)復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題。不懂，不展開討論。