在redis 集群模式cluster中，redis採用的是分片sharding的方式，也就是將資料採用一定的分割槽策略，分發到相應的集群節點中。但是我們使用上述hash演算法進行快取時，會出現一些缺陷，主要體現在伺服器數量變動的時候，所有快取的位置都要發生改變！具體來講就是說第一當快取伺服器數量發生變化時，會引起快取的雪崩，可能會引起整體系統壓力過大而崩潰（大量快取同一時間失效）。第二當快取伺服器數量發生變化時，幾乎所有快取的位置都會發生改變。
一致性hash演算法也是使用取模的方法，只是，剛才描述的取模法是對伺服器的數量進行取模，而一致性hash演算法是對232取模，什麼意思呢？簡單來說，一致性hash演算法將整個雜湊值空間組織成乙個虛擬的圓環，如假設某雜湊函式h的值空間為0-232-1（即雜湊值是乙個32位無符號整形），整個雜湊環如下：
整個空間按順時針方向組織，圓環的正上方的點代表0，0點右側的第乙個點代表1，以此類推，2、3、4、5、6……直到232-1，也就是說0點左側的第乙個點代表232-1， 0和232-1在零點中方向重合，我們把這個由232個點組成的圓環稱為hash環。
那麼，一致性雜湊演算法與上圖中的圓環有什麼關係呢？我們繼續聊，仍然以之前描述的場景為例，假設我們有4臺快取伺服器，伺服器a、伺服器b、伺服器c，伺服器d，那麼，在生產環境中，這4臺伺服器肯定有自己的ip位址或主機名，我們使用它們各自的ip位址或主機名作為關鍵字進行雜湊計算，使用雜湊後的結果對2^32取模，可以使用如下公式示意：
hash（伺服器a的ip位址） % 2^32接下來使用如下演算法定位資料訪問到相應伺服器： 將資料key使用相同的函式hash計算出雜湊值，並確定此資料在環上的位置，從此位置沿環順時針「行走」，第一台遇到的伺服器就是其應該定位到的伺服器！
現假設node c不幸宕機，可以看到此時物件a、b、d不會受到影響，只有c物件被重定位到node d。一般的，在一致性hash演算法中，如果一台伺服器不可用，則受影響的資料僅僅是此伺服器到其環空間中前一台伺服器（即沿著逆時針方向行走遇到的第一台伺服器）之間資料，其它不會受到影響，如下所示：
下面考慮另外一種情況，如果在系統中增加一台伺服器node x，如下圖所示：
此時物件object a、b、d不受影響，只有物件c需要重定位到新的node x ！一般的，在一致性hash演算法中，如果增加一台伺服器，則受影響的資料僅僅是新伺服器到其環空間中前一台伺服器（即沿著逆時針方向行走遇到的第一台伺服器）之間資料，其它資料也不會受到影響。
綜上所述，一致性hash演算法對於節點的增減都只需重定位環空間中的一小部分資料，具有較好的容錯性和可擴充套件性。
一致性hash演算法在服務節點太少時，容易因為節點分部不均勻而造成資料傾斜（被快取的物件大部分集中快取在某一台伺服器上）問題，例如系統中只有兩台伺服器，其環分布如下：
此時必然造成大量資料集中到node a上，而只有極少量會定位到node b上，從而出現hash環偏斜的情況，當hash環偏斜以後，快取往往會極度不均衡的分布在各伺服器上，如果想要均衡的將快取分布到2臺伺服器上，最好能讓這2臺伺服器盡量多的、均勻的出現在hash環上，但是，真實的伺服器資源只有2臺，我們怎樣憑空的讓它們多起來呢，沒錯，就是憑空的讓伺服器節點多起來，既然沒有多餘的真正的物理伺服器節點，我們就只能將現有的物理節點通過虛擬的方法複製出來。
這些由實際節點虛擬複製而來的節點被稱為"虛擬節點"，即對每乙個服務節點計算多個雜湊，每個計算結果位置都放置乙個此服務節點，稱為虛擬節點。具體做法可以在伺服器ip或主機名的後面增加編號來實現。
例如上面的情況，可以為每台伺服器計算三個虛擬節點，於是可以分別計算 「node a#1」、「node a#2」、「node a#3」、「node b#1」、「node b#2」、「node b#3」的雜湊值，於是形成六個虛擬節點：
同時資料定位演算法不變，只是多了一步虛擬節點到實際節點的對映，例如定位到「node a#1」、「node a#2」、「node a#3」三個虛擬節點的資料均定位到node a上。這樣就解決了服務節點少時資料傾斜的問題。在實際應用中，通常將虛擬節點數設定為32甚至更大，因此即使很少的服務節點也能做到相對均勻的資料分布。
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