這種演算法非常的簡單，就是根據伺服器台數的餘數進行分散，求得整數值的hash值，再除以伺服器的台數，根據其餘數來選擇伺服器，將server的hash值與server的總台數進行求餘，即hash%n。
但是在這種演算法對快取命中率的影響下：
我們假設有8臺伺服器，執行中突然down了一台，則求餘的底數變成了7，那麼其產生的結果就完全變了
一般地，我們從數學上歸納之：
有n臺伺服器，變成了n-1臺伺服器，所以命中率在伺服器down的短期內，急劇下降至1/(n-1),所以伺服器越多，則down機的後果越嚴重
為了解決上述取模演算法遇到的問題，我們可以使用另一種分布式演算法，即一致性hash演算法，所謂的一致性hash演算法，就是把伺服器的各個節點放在鐘錶的各個時刻上，同時，我們也將要儲存的key也對映到鐘錶的某個時刻上，該key延鐘錶順時針走，碰到第乙個比他小的節點之後，則key就落在這台伺服器上
補充：利用crc32（）函式可以將key值轉換成整數
當某個節點down後，只影響該節點順時針之後的1個節點，而其他節點不受影響
我們通過上圖看到，6號節點down後，所有的壓力都轉移到7號節點上，造成了7號節點伺服器的壓力特別的大，那我們考慮是否能夠將6號節點的壓力注意到其餘的節點上？
所以我們引入了虛擬節點的概念：
虛擬節點-n個真實節點,把每個真實節點對映成m個虛擬節點, 再把m*n個虛擬節點，雜湊在圓環上. 各真實節點對應的虛擬節點相互交錯分布，這樣某個真實節點down後，則把其影響平均分擔到其他所有節點上
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