一致性哈希原理
分布式系统将数据分布到不同的节点来存储，比如一个分布式KV（key-value）缓存系统，某个key应该到哪个节点上获得，最直观的方法是使用哈希算法（hash(key)%n），对key进行哈希后用模运算映射到某个确定的节点。
但是会存在一个很致命的问题：如果节点数量发生了变化，也就是在对系统做扩容或者缩容时，必须迁移改变了映射关系的数据，否则会出现查询不到数据的问题。最坏的情况是所有数据都需要迁移。
为了避免这个问题，引入了一致性哈希，来解决分布式系统在扩容或者缩容时发生过多的数据迁移的问题。与哈希算法不同的是，哈希算法是对节点的数量进行取模运算，而一致哈希算法是对 2^{32} 进行取模运算，是一个固定的值。可以把一致哈希算法是对 2^32 进行取模运算的结果值组织成一个圆环（哈希环）。一致性哈希会将存储节点（如其IP地址）和数据分别经过不同的哈希映射到哈希环上。在数据映射时根据结果值往顺时针方向找到的第一个节点，就是存储该数据的节点。
其优势在于，增加或者减少一个节点，只会影响该节点在哈希环上顺时针相邻的后继节点，其他数据都不会收到影响。举例来说：
- 如果B右侧增加节点D：将A-D范围内的数据从B迁移到D节点（可以参考写时拷贝的方式，如等到D节点查询该数据时，如果找不到，就去B节点找，找到后再迁移到D节点来，但这种方式仅适用于节点变动不大的情况，不然不断积累会严重影响查找效率。）
- 如果删除B节点：将B节点上的数据全都迁移到C节点。
一致性哈希存在的问题和解决方法
主要问题是无法保证节点在哈希环上均匀分布，可能出现大量请求集中在同一个节点上，导致该节点崩溃，其后继节点将独自承受该节点转交的工作量，容易引起雪崩式的连锁反应。
解决方案是引入虚拟节点，也就是不再将真实节点映射到哈希环上，而是将虚拟节点映射到哈希环上，并将虚拟节点映射到实际节点
- 第一方面通过增加节点数量提高哈希环上节点分布均衡性；
- 第二方面当节点变化时，会有不同的节点共同分担系统的变化，提高系统的稳定性；
- 第三方面可以为硬件配置更好的节点增加权重，如对权重更高的节点增加更多虚拟节点。
