在 JDK 1.8 中，HashMap 经过了重大改进，其中最重要的变化是引入了红黑树来优化性能。当桶（bucket）中的链表长度超过一定阈值（默认为 8）时，链表会转换为红黑树，以加快查找速度。同样地，当树的大小小于 6 时，它会退化为链表。

如果你在向 HashMap 中存放值的过程中遇到了 CPU 死循环，这通常是由以下几个原因造成的：

1. 并发修改：如果你在多线程环境下没有正确地同步对 HashMap 的访问，可能会导致死循环。HashMap 不是线程安全的，如果你在没有外部同步的情况下从多个线程对其进行修改，就可能导致内部状态不一致，从而引发死循环或其他未定义行为。

2. HashMap 扩容：当 HashMap 中的元素数量超过当前容量（默认为 16）和加载因子（默认为 0.75）的乘积时，HashMap 会进行扩容。在扩容过程中，需要重新计算每个元素的哈希值并重新放置它们到新的桶中。如果在这个过程中发生了并发修改或者哈希函数设计不当，可能会导致死循环。

3. 自定义的 hashCode 或 equals 方法：如果你在使用自定义对象作为 HashMap 的键，并且没有正确地重写 hashCode 和 equals 方法，可能会导致哈希冲突和不一致的行为。如果 hashCode 方法设计不当，可能会使得大量键聚集在同一个桶中，这会增加查找和扩容时的开销，甚至可能引发死循环。

4. JVM 或 JDK 的 bug：虽然不太常见，但也有可能是 JVM 或 JDK 的 bug 导致的死循环。这种情况下，最好查看相关的 bug 报告或者升级到最新版本的 JDK。

为了解决这个问题，你可以尝试以下步骤：

• 确保对 HashMap 的访问是线程安全的，或者使用线程安全的替代品如 ConcurrentHashMap。
• 检查并优化你的 hashCode 和 equals 方法，确保它们能够正确地反映键的等价性和分布。
• 如果可能的话，尝试减小 HashMap 的初始容量和加载因子，以减少扩容的频率和开销。
• 升级到最新版本的 JDK，并查看是否有相关的 bug 报告或修复。

最后，如果你怀疑问题出在 HashMap 的实现上，你可以使用调试工具或分析器来检查 CPU 的使用情况、线程状态以及 HashMap 的内部状态，以便找到问题的根源。