传统哈希算法的局限性
在分布式系统中，通常使用多个节点来保存数据，以提高并发能力和容量，那么如果决定数据保存到哪个节点上呢？一般的做法是通过一个哈希函数对数据key进行计算，然后对节点数量取模，从而得到数据分配的节点：
node_id = hash(key) % N
但是这种做法在节点数量N变化的时候，大部分key的计算的节点都会重新分配。如果是应用在分布式缓存，就会导致大规模的缓存失效，引起缓存雪崩。
一致性哈希算法
原理
一致性哈希算法将哈希空间分配到哈希环的数据结构上，取值范围0~2^32-1，并且起点与终点相连。
- 将服务器通过哈希函数（以IP或者主机名作为key）放置到环上
- 对数据key使用相同的哈希函数，落到哈希空间上的某个点，如果该点不是服务器节点的位置，则顺时针向前寻找，直到碰到第一个服务器节点，将数据分配到该节点。
新增节点
新增了节点S4，那么影响的只是哈希空间S3到S4之间的数据，如原来key4是分配到节点S1，现在分配到了S4。
下线节点
节点S2下线，只影响哈希空间S1到S2之间的数据，如原来key2分配到了S2，现在分配到了S3。
虚拟节点优化
当服务节点比较少的时候会出现分配不平衡的问题，造成大量数据集中到一个节点上，如下图所示：
大部分的哈希空间都会分配到S1上，少量分配到S2上。
为了解决这种数据倾斜问题，一致性哈希引入了虚拟节点机制：对每一个服务器节点计算多个哈希，每个计算结果都防止一个此服务器对应的虚拟节点。具体做法可以在服务器IP后面加上编号再计算哈希值。
如上图所示，对S1和S2分别虚拟出两个节点，形成四个虚拟节点，数据分配方式不变，不过多了先顺时针找到服务器的虚拟节点，再映射到对应的物理服务器节点。
特点
- 良好的伸缩性。一致性哈希算法保证了增加或减少服务器时，数据存储的改变最少，比传统的哈希算法大大节省了数据移动的开销。
- 更好的适应数据增长。当数据不断增长，部分虚拟节点可能包含很多数据，造成数据分配不平衡，此时可以将包含数据多的虚拟节点分裂，这种分裂仅仅是将原有的虚拟节点一分为二，不需要对全部数据重新哈希划分。
参考
【1】 图解一致性哈希算法
【2】一致性Hash算法详解
