如果我們用(使用者id)%伺服器機器數這樣的方法來分配伺服器。
雖然我們能保證資料的均勻性，但穩定性差，比如我們增加乙個節點，會導致大量的對映失效。
這就難搞了，3之後的全亂了，直接體驗了一把快取雪崩。
所以雜湊演算法只適用於節點數比較固定的情況，並不能很好的應對節點的變化。
這個時候一致性演算法就來了，你看這個雜湊環它是又大又圓，用它來降低對映關係大量失效的可能性剛剛好。
任何一條線段都有無數個點，這個大家應該沒什麼意見吧？所以理論上這個雜湊圈是能儲存無限多的東西的。
那資料該如何儲存呢？一致性雜湊演算法也是取模，一般來說落在圓環上的點是順時針儲存在離他最近的那個伺服器。
如果此時我們增加一台伺服器e在cd之間，那麼受影響的只有d。
也就是說當伺服器數量發生改變時，受影響的只有順時針相鄰的後續節點，後端不至於短時間內承擔大量的壓力，不會發生大規模資料遷移。這也是一致性雜湊演算法的優點。
但abcd一定會在環上均勻分布嗎？完全有可能四台伺服器的ip hash取模之後出現下圖的情況，出現hash環的偏斜。
如果運氣特別好，請求全集中在左邊的圓弧上，a就直接炸了。
最簡單的辦法就是根據當前負載情況對所有節點限制乙個最大負載，防止某個節點承擔大部分的壓力。
當要儲存資料時，先判斷是否已經達到上限。如果已經滿了，那麼接著順時針尋找下乙個節點。
不過如果各台伺服器效能不一的話，這樣做也不是太好。
解決辦法我相信你也想到了，只是沒敢說。如果伺服器夠多，不就不存在分布不均的問題了嗎？
沒錯，就是這樣，但問題是從哪來找那麼多伺服器呢？
根據你想要要加倍的伺服器倍數，搞虛擬節點即可。節點越多，對映到環上就越均勻。比如說你可以由a對映出a1-a(223)，bcd也是如此。這4*223個伺服器對映到雜湊環上，環都直接長成小煤球了。絕對的均勻，偏斜問題得到了極大的解決。
也就是將雜湊取模的n進行固定，但多一步虛擬節點對映到物理機上的步驟。這樣就可以確保相同的key必然是相同的位置，從而避免之前牽一髮而動全身的問題。
並且我們還可以根據各台伺服器的效能來設定不同數量的虛擬節點。
引入虛擬節點的另外乙個好處就是當某台機器扛不住崩了，可以防止環上的下個機器要扛2倍的流量。
不過虛擬節點的引入在提高了穩定性的同時，也增加了維護和管理的複雜度，也算是有利有弊吧。
一致性雜湊演算法
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