一直性Hash算法在很多场景下都有应用，尤其是在分布式缓存系统中，经常用其来进行缓存的访问的负载均衡，比如：redis等非关系数据库作为缓存系统。我们首先来看一下采用取模方式进行缓存的问题。

一致性Hash算法的使用场景

假设我们的将10台redis部署为我们的缓存系统，存储数据，存储方式是：hash(k)%10，用来将数据分散到各个redis存储系统中。这样做，最大的问题就在于：如果此缓存系统扩展（比如：增加或减少redis服务器的数量），节点故障宕机等将会带来很高的代价。比如：我们业务量增大了，需要扩展我们的缓存系统，再增加一台redis作为缓存服务器，那么后来的数据的散列方式变为了：hash(k)%11。我们可以看到，如果我们要查找扩展之前的数据，利用hash(k)%11，则会找不到对应的存储服务器。
所以这个时候大量的数据失效了（访问不到了）。
这时候，我们就要进行数据的重现散列，如果是将redis作为存储系统，则需要
进行数据迁移，然后进行恢复，但是这个时候就意味着每次增减服务器的时候，集群就需要大量的通信，进行数据迁移，这个开销是非常大的。如果只是缓存，那么缓存就都失效了。这会形成缓存击穿，导致数据库压力巨大，可能会导致应用的崩溃。

一致性Hash算法的原理

因为对于hash(k)的范围在int范围，所以我们将0~2^32作为一个环。其步骤为：

1，求出每个服务器的hash（服务器ip）值，将其配置到一个 0~2^n 的圆环上（n通常取32）。

2，用同样的方法求出待存储对象的主键 hash值，也将其配置到这个圆环上，然后从数据映射到的位置开始顺时针查找，将数据分布到找到的第一个服务器节点上。

其分布如图：

这是一致性hash算法的基本原理，接下来我们看一下，此算法是如何解决我们上边说的
缓存系统的扩展或者节点宕机导致的缓存失效的问题。比如:再加入一个redis节点：

如上图，当我们加入redis node5之后，影响的范围只有黄色标出的那部分，不会造成全局的变动。

除了上边的优点，其实还有一个优点：对于热点数据，如果发现node1访问量明显很大，负载高于其他节点，这就说明node1存储的数据是热点数据。这时候，为了减少node1的负载，我们可以在热点数据位置再加入一个node，用来分担热点数据的压力。

雪崩效应

接下来我们来看一下，当有节点宕机时会有什么问题。如下图：

如上图，当B节点宕机后，原本存储在B节点的k1，k2将会迁移到节点C上，这可能会导致很大的问题。如果B上存储的是热点数据，将数据迁移到C节点上，然后C需要承受B+C的数据，也承受不住，也挂了。。。。然后继续CD都挂了。这就造成了雪崩效应。

上面会造成雪崩效应的原因分析：
如果不存在热点数据的时候，每台机器的承受的压力是M/2(假设每台机器的最高负载能力为M)，原本是不会有问题的，但是，这个时候A服务器由于有热点数据挂了，然后A的数据迁移至B，导致B所需要承受的压力变为M（还不考虑热点数据访问的压力），所以这个失败B是必挂的，然后C至少需要承受1.5M的压力。。。。然后大家一起挂。。。
所以我们通过上面可以看到，之所以会大家一起挂，原因在于如果一台机器挂了，那么它的压力全部被分配到一台机器上，导致雪崩。

怎么解决雪崩问题呢，这时候需要引入虚拟节点来进行解决。

虚拟节点

虚拟节点，我们可以针对每个实际的节点，虚拟出多个虚拟节点，用来映射到圈上的位置，进行存储对应的数据。如下图：

如上图：A节点对应A1，A2，BCD节点同理。这时候，如果A节点挂了，A节点的数据迁移情况是:A1数据会迁移到C2，A2数据迁移到D1。这就相当于A的数据被C和D分担了，这就避免了雪崩效应的发送，而且虚拟节点我们可以自定义设置，使其适用于我们的应用。