value = hash（key）， value是乙個32位的資料。
假設開始儲存資料的server有n個，資料需要均勻的存放在這n個節點上。可以簡單的通過value %(n + 1)來決定這個值存放在哪個server上。如下圖所示：
資料會均勻的分布在n個server上，但是這種結構碰到乙個節點掛了會是乙個什麼過程呢？
這個時候所有的資料都會重新hash，再分配一次，不僅掛掉的那台機器上的資料需要分布上剩餘的（n - 1）臺機器上，原有的資料也會重新分配，很明顯傳統hash策略很大的乙個弊端就是壞掉乙個節點後需要遷移大量的資料。為此有人提出了雜湊一致性演算法。
將所有的雜湊值組成乙個圓環，即 0 -> (2^32 - 1) -> 0 這樣的乙個圓環。n個server 均勻的分布在這個圓環上，即有n個點，落在這個兩個點之間的值，按照順時針方向獲取需要存放的server。如下圖所示：
如果節點一壞掉的話，根據上面的原則，節點1的資料會轉移到節點2上，而其他節點的資料是沒有任何變化的。所以需要遷移的資料比上乙個方案要小很多。但是，這裡也有乙個問題，萬一碰巧，很多資料的hash值都集中在了節點1和節點2之間，那麼節點2的資料將會非常的大，這種情況對於節點少的場景非常容易出現，對於這種情況，又有人提出了基於虛擬節點的改進雜湊一致性演算法。
上圖中，server一共就兩個，如果按照（2）中的方法，整個環上就兩個節點，容易造成某個節點資料過多，現在給n1和n2賦予6多個副本，也就是虛擬節點，然後按照n1 -> n2 -> n1 -> n2 ... 的方式放在hash環上。這樣就可以有效的避免單節點資料過多問題。
一致性hash演算法 面試必備 一致性hash演算法
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