一致性哈希
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一致哈希是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后，哈希表槽位数（大小）的改变平均只需要对 K/n个关键字重新映射，其中K是关键字的数量， n是槽位数量。然而在传统的哈希表中，添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。
当slot数发生变化时，能够尽量少的移动数据。
假设，我们有一个社交网站，需要使用Redis存储图片资源，存储的格式为键值对，key值为图片名称，value为该图片所在文件服务器的路径，我们需要根据文件名查找该文件所在文件服务器上的路径，数据量大概有2000W左右，按照我们约定的规则进行分库，规则就是随机分配，我们可以部署8台缓存服务器，每台服务器大概含有500W条数据，并且进行主从复制，示意图如下：
由于规则是随机的，所有我们的一条数据都有可能存储在任何一组Redis中，例如上图我们用户查找一张名称为”a.png”的图片，由于规则是随机的，我们不确定具体是在哪一个Redis服务器上的，因此我们需要进行1、2、3、4，4次查询才能够查询到（也就是遍历了所有的Redis服务器），这显然不是我们想要的结果，有了解过的小伙伴可能会想到，随机的规则不行，可以使用类似于数据库中的分库分表规则：按照Hash值、取模、按照类别、按照某一个字段值等等常见的规则就可以出来了！好，按照我们的主题，我们就使用Hash的方式。
上图中，假设我们查找的是”a.png”，由于有4台服务器（排除从库），因此公式为hash(a.png) % 4 = 2 ，可知定位到了第2号服务器，这样的话就不会遍历所有的服务器，大大提升了性能！
试想一下，如果4台缓存服务器已经不能满足我们的缓存需求，那么我们应该怎么做呢？很简单，多增加几台缓存服务器不就行了！假设：我们增加了一台缓存服务器，那么缓存服务器的数量就由4台变成了5台。那么原本hash(a.png) % 4 = 2 的公式就变成了hash(a.png) % 5 = ？ ， 可想而知这个结果肯定不是2的，这种情况带来的结果就是当服务器数量变动时，所有缓存的位置都要发生改变！换句话说，当服务器数量发生改变时，所有缓存在一定时间内是失效的，当应用无法从缓存中获取数据时，则会向后端数据库请求数据
一致性Hash算法也是使用取模的方法，只是，刚才描述的取模法是对服务器的数量进行取模，而一致性Hash算法是对2^32取模，什么意思呢？ 简单来说，一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1（即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希环如下：
一般的，在一致性Hash算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它不会受到影响
一致性Hash算法在服务节点太少时，容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜
同时数据定位算法不变，只是多了一步虚拟节点到实际节点的映射，例如定位到“Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”三个虚拟节点的数据均定位到Node A上。这样就解决了服务节点少时数据倾斜的问题。在实际应用中，通常将虚拟节点数设置为32甚至更大，因此即使很少的服务节点也能做到相对均匀的数据分布。
