前言
在进行一致性哈希介绍前，先思考2个问题：
- 什么是Hash
- 一致性Hash和Hash的关系是什么
对于第一个问题Hash的定义
Hash也成散列，基本原理就是把任意长度的输入，通过hash算法变成固定长度的输出。
对于第二个问题，下面我们进行详细介绍。
引出问题
在了解一致性哈希算法之前，最好先了解一下缓存中的一个应用场景，了解了这个应用场景之后，再来理解一致性哈希算法，就容易多了，也更能体现出一致性哈希算法的优点，那么，我们先来描述一下这个经典的分布式缓存的应用场景。
场景描述
对于3万张图片的处理，第一种随机存储，可以满足我们的要求吗？可以。但是如果这样做，当我们需要访问某个缓存项时，则需要遍历3台缓存服务器，从3万个缓存项中找到我们需要访问的缓存，遍历的过程效率太低，时间太长，当我们找到需要访问的缓存项时，时长可能是不能被接受的，也就失去了缓存的意义。
那么就是第二种方式，进行Hash取模算法。
似乎，Hash取模算法可以满足我们的使用场景了，但是，上面还是会出现一些缺陷的，试想一下，如果3台缓存服务器已经不能满足我们的缓存需求，需要对服务器进行扩容，假设，我们增加了一台缓存服务器，那么缓存服务器数量由3台变为4台。此时，如果仍然使用上述方法对同一张图片进行缓存，那么这张图片所在的服务器编号必定与原来3台服务器时所在的服务器编号不同，因为除数由3变为了4，被除数不变的情况下，余数肯定不同，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，则会向后端服务器请求数据。数据库减少时，场景同理。
正式上述所述问题，由于大量缓存在同一时间失效，造成了缓存的雪崩，此时前端缓存已经无法起到承担部分压力的作用，后端服务器将会承受巨大的压力，整个系统很有可能被压垮，所以，我们应该想办法不让这种情况发生，但是由于上述HASH算法本身的缘故，使用取模法进行缓存时，这种情况是无法避免的，为了解决这些问题，一致性哈希算法诞生了。
我们来回顾一下Hash算法会出现的问题。
问题1：当缓存服务器数量发生变化时，会引起缓存的雪崩，可能会引起整体系统压力过大而崩溃（大量缓存同一时间失效）。
问题2：当缓存服务器数量发生变化时，几乎所有缓存的位置都会发生改变，怎样才能尽量减少受影响的缓存呢？
其实，上面两个问题是一个问题，那么，一致性哈希算法能够解决上述问题吗？
我们现在就来了解一下一致性哈希算法
一致性哈希算法的基本概念
一致性哈希算法的优点
经过上述描述，大家应该已经明白了一致性哈希算法的原理了，但是话说回来，一致性哈希算法能够解决之前出现的问题吗，我们说过，如果简单的对服务器数量进行取模，那么当服务器数量发生变化时，会产生缓存的雪崩，从而很有可能导致系统崩溃，那么使用一致性哈希算法，能够避免这个问题吗？我们来模拟一遍，即可得到答案。
如上优点所述，这就是一致性哈希算法的优点，如果使用之前的hash算法，服务器数量发生改变时，所有服务器的所有缓存在同一时间失效了，而使用一致性哈希算法时，服务器的数量如果发生改变，并不是所有缓存都会失效，而是只有部分缓存会失效，前端的缓存仍然能分担整个系统的压力，而不至于所有压力都在同一时间集中到后端服务器上。
hash环的偏斜
上述内容，我们理想化的将3台服务器均匀映射到hash环上了，但是，我们想象的与实际情况往往不一样。很有可能大部分集中缓存到某一台服务器上，我们称这种现象为数据倾斜：
虚拟节点
所谓虚拟节点就是凭空的让服务器节点多起来，既然没有多余的真正的物理服务器节点，我们就只能将现有的物理节点通过虚拟的方法复制出来，这些由实际节点虚拟复制而来的节点被称为”虚拟节点”。加入虚拟节点以后的hash环如下。
