一致性雜湊演算法（consistent hashing）
我們有大量的資源需要分別儲存到三颱伺服器上，這三颱伺服器為a、b、c伺服器。最簡單的做法就是隨機地平均地將資源分配到這三颱伺服器上，這樣既滿足了儲存的要求又使每台伺服器受到壓力相近。但是有乙個問題：我們該如何從這三颱伺服器中查詢所需要的資源？三颱伺服器都遍歷一遍？這樣的效率無疑是低下的，尤其是當這種伺服器數量不止三颱的時候。這個時候我們用下面的方法來解決這種問題。
為了方便描述，我們假設這種資源是。每張有不同的名稱且名稱不重複。
對每張的名稱做雜湊計算，將結果對3取餘，結果只有三種情況0、1、2。所以我們就將每張名稱最後雜湊取餘的結果放到對應的伺服器上（在一開始我們就假設了a、b、c伺服器）。
這樣，我們可以將所以的分配到三颱伺服器上，且在讀取時我們也只需要使用上面的計算方式，就可以知道每張所存放的伺服器。所以我們就只需要遍歷三颱中一台伺服器就能找到所需要找的。
但是這樣會有什麼問題呢？如果伺服器數量發生變化，原來存放的伺服器可能需要改變（幾乎所有位置），這樣會帶來很大的影響。所以我們就有了下面這種方法——一致性雜湊演算法。
首先，對每台伺服器的ip位址進行雜湊，之後將結果對232
2
32進行取模。這樣我們就一定能得到三個完全不一樣的結果且在
0 0
到232
−1' role="presentation">232−
1232−
1之間。有乙個問題，為什麼是對232
2
32取模？因為ip位址是最多有232
2
32個。從0.0.0.0到255.255.255.255，排列組合得到的所有可能位址。
接下來，我們想象乙個圓環，這個圓環從任意一點開始再回到這個點，其中所有的點都是由
0 0
到232
−1' role="presentation">232−
1232−
1構成。這樣這個圓環就有232
2
32個點，我們將這個圓環稱作hash環。接下來我們將剛剛三颱伺服器ip位址運算的結果代入進這個hash環中。
之後，我們用方法一中的方法。將每張名稱做雜湊計算，將結果對232
2
32取模，最後得到乙個值。我們將這個值放到hash環上，以這個點為出發點順時針旋轉，之後遇到的第乙個伺服器的點，遇到了a伺服器，就將這張放到a伺服器上。總結來說，就是對名稱做運算，得到的結果放在hash環上，順時針方向離的最近的伺服器就是的儲存伺服器。
大功告成，以上就是的儲存方法。如果需要讀取，也可以通過上面的計算方式找到儲存的伺服器。那麼這樣是否還會有方法一的問題嗎？假設我們現在移除了一台伺服器，所以我們在hash環上對應的伺服器點去除，然後將伺服器上的所有，存放到離它順時針最近的伺服器上。這樣並不會改變所有的儲存位置，帶來影響比方法一小了很多。當然，我們也可以做增添一台伺服器的假設，過程基本同上。
但是，這樣會有什麼問題呢？最明顯的乙個缺點就是沒辦法保證伺服器所受壓力相同，換句話說，某台伺服器上可能有很多很多，而另一台伺服器上可能沒有幾張。為了解決這個問題，就有了下面的方法三。
剛剛方法二的問題用一種專業（裝逼）詞彙來說就是hash環的偏斜，為了解決這種偏斜，我們可以引入虛擬節點。
原來我們只有a、b、c三颱伺服器，那麼我們可以在此基礎上模擬我們又多了三颱伺服器a1、b1、c1。原來的伺服器我們稱為實際節點，模擬出來的我們稱為虛擬節點，虛擬節點是實際節點複製而來。我們將這些虛擬節點放在hash環上，這樣就可以使節點在hash環上的分布稍微均勻一點，如果有需要可以繼續進行複製出更多的虛擬節點。當進行儲存的時候，如果順時針遇到的第乙個節點為虛擬節點，則將該儲存到該虛擬節點原有的實際節點中。虛擬節點越多，節點分布地就越均勻，每台實際伺服器上的壓力也越均衡。
虛擬節點的數量，是原有伺服器數量的n倍，這樣才能保證分布均勻。虛擬節點放置的位置應該是由實際節點的位置旋轉而來。換句話說，a1、b1、c1三個虛擬節點之間的距離應該與實際節點的相同。
參考文章 :
白話解析：一致性雜湊演算法 consistent hashing
一致性雜湊演算法
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