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。
一、场景描述
假设，我们有三台缓存服务器，用于缓存图片，分别为 0 号、1 号、2 号，现在，有 3 万张图片需要缓存，我们希望这些图片被均匀的缓存到这3台服务器上，以便它们能够分摊缓存的压力。也就是说，我们希望每台服务器能够缓存 1 万张左右的图片，那么，我们应该怎样做呢？
如果我们没有任何规律的将 3 万张图片平均的缓存在 3 台服务器上，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，缓存的目的就是提高速度，改善用户体验，减轻后端服务器压力，如果每次访问一个缓存项都需要遍历所有缓存服务器的所有缓存项，想想就觉得很累，那么，我们该怎么办呢？
原始的做法是对缓存项的键进行哈希，将 Hash 后的结果对缓存服务器的数量进行取模操作，通过取模后的结果，决定缓存项将会缓存在哪一台服务器上。
举个例子，假设我们使用图片名称作为访问图片的 Key，假设图片名称是不重复的，那么，我们可以使用 hash(图片名称) % N，计算出图片应该存放在哪台服务器上。
如果我们有 3 台服务器，使用哈希后的结果对 3 求余，那么余数一定是 0、1、2，正好与我们之前的服务器编号相同，如果求余的结果为 0， 就把当前名称对应的图片缓存在 0 号服务器上，如果余数为 1，就缓存在 1 号服务器上，以此类推。
当我们访问任意一个图片的时候，只要再次对图片名称进行上述运算，即可得出对应的图片应该存放在哪一台缓存服务器上。
但是，使用上述 Hash 算法进行缓存时，会出现一些缺陷，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，那么我们应该怎么做呢？
很简单，多增加两台缓存服务器不就行了，假设，我们增加了一台缓存服务器，那么缓存服务器的数量就由 3 台变成了 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，并且，之前缓存的图片也需要全部调整，这种情况带来的结果就是当服务器数量变动时，全部缓存图片的位置都要发生改变。
我们来回顾一下使用上述算法会出现的问题。
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？
为了解决这些问题，一致性哈希算法诞生了。
二、一致性哈希算法的基本概念
其实，一致性哈希算法也是使用取模的方法，只是，刚才描述的取模法是对服务器的数量进行取模，而一致性哈希算法是对 2^32 取模，什么意思呢？我们慢慢聊。
首先，我们把 232 想象成一个圆，就像钟表一样，钟表的圆可以理解成由 60 个点组成的圆，而此处我们把这个圆想象成由 232 个点组成的圆，示意图如下：
圆环的正上方的点代表 0，0 点右侧的第一个点代表 1，以此类推，2、3、4、5、6……直到 232-1，也就是说 0 点左侧的第一个点代表 232-1，我们把这个由 232 个点组成的圆环称为 Hash 环。
那么，一致性哈希算法与上图中的圆环有什么关系呢？
假设我们有 3 台缓存服务器，服务器 A、服务器 B、服务器 C，那么，这三台服务器肯定有自己的 IP 地址，我们使用它们各自的 IP 地址进行 Hash 计算，使用 Hash 后的结果对 232 取模，即：hash(A的IP地址) % 2^32。
通过上述公式算出的结果一定是一个 0 到 232-1 之间的一个整数，我们就用算出的这个整数，代表服务器 A，并且上图中的 Hash 环上必定有一个点与这个整数对应，那么，服务器 A 就可以映射到这个环上。
同理，服务器 B 与服务器 C 也可以通过相同的方法映射到上图中的 Hash 环中：
hash(B的IP地址) % 2^32
hash(C的IP地址) % 2^32
示意图如下，当然，这是理想的情况：
到目前为止，我们已经把服务器与 Hash 环联系在了一起，那么使用同样的方法，我们也可以将需要缓存的图片映射到 Hash 环上。
假设，我们仍然使用图片的名称作为找到图片的 Key，那么我们使用
hash(图片名称Key) % 2^32 公式可以将图片映射到上图中的hash环上。
现在服务器与图片都被映射到了 Hash 环上，那么这个图片到底应该被缓存到哪一台服务器上呢？
图片将会被缓存到服务器A上，为什么呢？因为从图片的位置开始，沿顺时针方向遇到的第一个服务器就是A服务器，所以，上图中的图片将会被缓存到服务器A上，如下图所示，图中橘黄色代表需缓存的图片：
一致性哈希算法就是通过这种方法，判断一个对象应该被缓存到哪台服务器上的，将缓存服务器与被缓存对象都映射到 Hash 环上以后，从被缓存对象的位置出发，沿顺时针方向遇到的第一个服务器，就是当前对象将要缓存于的服务器。
由于被缓存对象与服务器 Hash 后的值是固定的，所以，在服务器不变的情况下，一张图片必定会被缓存到固定的服务器上，那么，当下次想要访问这张图片时，只要再次使用相同的算法进行计算，即可算出这个图片被缓存在哪个服务器上，直接去对应的服务器查找对应的图片即可。
刚才的示例只使用了一张图片进行演示，假设有四张图片需要缓存，示意图如下：
1 号、2 号图片将会被缓存到服务器 A 上，3 号图片将会被缓存到服务器 B 上，4 号图片将会被缓存到服务器 C 上。
三、一致性哈希算法的优点
经过上述描述，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，所有数据全部需要调整。那么使用一致性哈希算法，能够避免这个问题吗？
在服务器 B 未移除时，图片 3 应该被缓存到服务器 B 中，假设，服务器 B 出现了故障，我们现在需要将服务器 B 移除，那么，我们将上图中的服务器 B 从 Hash 环上移除。
可是当服务器 B 移除以后，按照之前描述的一致性哈希算法的规则，图片 3 应该被缓存到服务器 C 中，因为从图片 3 的位置出发，沿顺时针方向遇到的第一个缓存服务器节点就是服务器 C，也就是说，如果服务器B出现故障被移除时，图片3的缓存位置会发生改变：
但是，图片 4 仍然会被缓存到服务器 C 中，图片 1 与图片 2 仍然会被缓存到服务器 A 中，这与服务器 B 移除之前并没有任何区别，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，并不是所有缓存都会失效，而是只有部分缓存会失效。在这个例子中就只会影响服务器 B 至服务器 A 之间的数据，尽可能的提供有损的服务。
这就是一致性哈希算法所体现出的优点。
四、Hash环的偏斜
在介绍一致性哈希的概念时，我们理想化的将 3 台服务器均匀的映射到了 Hash 环上。但实际我们想象的与实际情况往往不一样。在实际的映射中，服务器可能会被映射成如下模样：
如果服务器被映射成上图中的模样，那么被缓存的对象很有可能大部分集中缓存在某一台服务器上，如下图所示：
图中，1号、2号、3号、4号、6号图片均被缓存在了服务器 A 上，只有 5 号图片被缓存在了服务器 B 上，服务器 C 上甚至没有缓存任何图片，如果出现上图中的情况，A、B、C 三台服务器并没有被合理的平均的充分利用，缓存分布的极度不均匀。并且，如果此时服务器 A 出现故障，那么失效缓存的数量也将达到最大值，在极端情况下，仍然有可能引起系统的崩溃，上图中的情况则被称之为 Hash 环的偏斜，那么，我们应该怎样防止 Hash 环的偏斜呢？
一致性 Hash 算法中使用"虚拟节点"解决了这个问题。
六、虚拟节点
由于我们只有 3 台服务器，当我们把服务器映射到 Hash 环上的时候，很有可能出现 Hash 环偏斜的情况，当 Hash 环偏斜以后，缓存往往会极度不均衡的分布在各服务器上。如果想要均衡的将缓存分布到3台服务器上，最好能让这 3 台服务器尽量多的、均匀的出现在 Hash 环上，但是，真实的服务器资源只有 3 台，我们怎样凭空的让它们多起来呢，没错，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：
“虚拟节点”是实际节点在 Hash 环上的复制品,一个实际节点可以对应多个虚拟节点。
从上图可以看出，A、B、C 三台服务器分别虚拟出了一个虚拟节点，当然，如果你需要，也可以虚拟出更多的虚拟节点。引入虚拟节点的概念后，缓存的分布就均衡多了，上图中，1号、3号图片被缓存在服务器A中，5号、4号图片被缓存在服务器B中，6号、2号图片被缓存在服务器C中，如果你还不放心，可以虚拟出更多的虚拟节点，以便减小hash环偏斜所带来的影响，虚拟节点越多，hash环上的节点就越多，缓存被均匀分布的概率就越大。
以上内容参考：http://www.zsythink.net/archives/1182
