在瞭解一致性雜湊演算法之前，最好先了解一下快取中的一個應用場景，瞭解了這個應用場景之後，再來理解一致性雜湊演算法，就容易多了，也更能體現出一致性雜湊演算法的優點，那麼，我們先來描述一下這個經典的分散式快取的應用場景。
1、場景描述
假設，我們有三臺快取伺服器，用於快取圖片，我們為這三臺快取伺服器編號為0號、1號、2號，現在，有3萬張圖片需要快取，我們希望這些圖片被均勻的快取到這3臺伺服器上，以便它們能夠分攤快取的壓力。也就是說，我們希望每臺伺服器能夠快取1萬張左右的圖片，那麼，我們應該怎樣做呢？如果我們沒有任何規律的將3萬張圖片平均的快取在3臺伺服器上，可以滿足我們的要求嗎？可以！但是如果這樣做，當我們需要訪問某個快取項時，則需要遍歷3臺快取伺服器，從3萬個快取項中找到我們需要訪問的快取，遍歷的過程效率太低，時間太長，當我們找到需要訪問的快取項時，時長可能是不能被接收的，也就失去了快取的意義，快取的目的就是提高速度，改善使用者體驗，減輕後端伺服器壓力，如果每次訪問一個快取項都需要遍歷所有快取伺服器的所有快取項，想想就覺得很累，那麼，我們該怎麼辦呢？原始的做法是對快取項的鍵進行雜湊，將hash後的結果對快取伺服器的數量進行取模操作，通過取模後的結果，決定快取項將會快取在哪一臺伺服器上，這樣說可能不太容易理解，我們舉例說明，仍然以剛才描述的場景為例，假設我們使用圖片名稱作為訪問圖片的key，假設圖片名稱是不重複的，那麼，我們可以使用如下公式，計算出圖片應該存放在哪臺伺服器上。
hash（圖片名稱）% N
因為圖片的名稱是不重複的，所以，當我們對同一個圖片名稱做相同的雜湊計算時，得出的結果應該是不變的，如果我們有3臺伺服器，使用雜湊後的結果對3求餘，那麼餘數一定是0、1或者2，沒錯，正好與我們之前的伺服器編號相同，如果求餘的結果為0， 我們就把當前圖片名稱對應的圖片快取在0號伺服器上，如果餘數為1，就把當前圖片名對應的圖片快取在1號伺服器上，如果餘數為2，同理，那麼，當我們訪問任意一個圖片的時候，只要再次對圖片名稱進行上述運算，即可得出對應的圖片應該存放在哪一臺快取伺服器上，我們只要在這一臺伺服器上查詢圖片即可，如果圖片在對應的伺服器上不存在，則證明對應的圖片沒有被快取，也不用再去遍歷其他快取伺服器了，通過這樣的方法，即可將3萬張圖片隨機的分佈到3臺快取伺服器上了，而且下次訪問某張圖片時，直接能夠判斷出該圖片應該存在於哪臺快取伺服器上，這樣就能滿足我們的需求了，我們暫時稱上述演算法為HASH演算法或者取模演算法，取模演算法的過程可以用下圖表示。
但是，使用上述HASH演算法進行快取時，會出現一些缺陷，試想一下，如果3臺快取伺服器已經不能滿足我們的快取需求，那麼我們應該怎麼做呢？沒錯，很簡單，多增加兩臺快取伺服器不就行了，假設，我們增加了一臺快取伺服器，那麼快取伺服器的數量就由3臺變成了4臺，此時，如果仍然使用上述方法對同一張圖片進行快取，那麼這張圖片所在的伺服器編號必定與原來3臺伺服器時所在的伺服器編號不同，因為除數由3變為了4，被除數不變的情況下，餘數肯定不同，這種情況帶來的結果就是當伺服器數量變動時，所有快取的位置都要發生改變，換句話說，當伺服器數量發生改變時，所有快取在一定時間內是失效的，當應用無法從快取中獲取資料時，則會向後端伺服器請求資料，同理，假設3臺快取中突然有一臺快取伺服器出現了故障，無法進行快取，那麼我們則需要將故障機器移除，但是如果移除了一臺快取伺服器，那麼快取伺服器數量從3臺變為2臺，如果想要訪問一張圖片，這張圖片的快取位置必定會發生改變，以前快取的圖片也會失去快取的作用與意義，由於大量快取在同一時間失效，造成了快取的雪崩，此時前端快取已經無法起到承擔部分壓力的作用，後端伺服器將會承受巨大的壓力，整個系統很有可能被壓垮，所以，我們應該想辦法不讓這種情況發生，但是由於上述HASH演算法本身的緣故，使用取模法進行快取時，這種情況是無法避免的，為了解決這些問題，一致性雜湊演算法誕生了。
我們來回顧一下使用上述演算法會出現的問題。
問題1：當快取伺服器數量發生變化時，會引起快取的雪崩，可能會引起整體系統壓力過大而崩潰（大量快取同一時間失效）。
問題2：當快取伺服器數量發生變化時，幾乎所有快取的位置都會發生改變，怎樣才能儘量減少受影響的快取呢？
其實，上面兩個問題是一個問題，那麼，一致性雜湊演算法能夠解決上述問題嗎？
我們現在就來了解一下一致性雜湊演算法。
2、一致性hash演算法的基本概念
其實，一致性雜湊演算法也是使用取模的方法，只是，剛才描述的取模法是對伺服器的數量進行取模，而一致性雜湊演算法是對2^32取模，什麼意思呢？我們慢慢聊。
首先，我們把二的三十二次方想象成一個圓，就像鐘錶一樣，鐘錶的圓可以理解成由60個點組成的圓，而此處我們把這個圓想象成由2^32個點組成的圓，示意圖如下：
圓環的正上方的點代表0，0點右側的第一個點代表1，以此類推，2、3、4、5、6……直到232-1,也就是說0點左側的第一個點代表232-1 ，我們把這個由2的32次方個點組成的圓環稱為hash環。
那麼，一致性雜湊演算法與上圖中的圓環有什麼關係呢？我們繼續聊，仍然以之前描述的場景為例，假設我們有3臺快取伺服器，伺服器A、伺服器B、伺服器C，那麼，在生產環境中，這三臺伺服器肯定有自己的IP地址，我們使用它們各自的IP地址進行雜湊計算，使用雜湊後的結果對2^32取模，可以使用如下公式示意。
hash（伺服器A的IP地址） % 2^32
通過上述公式算出的結果一定是一個0到232-1之間的一個整數，我們就用算出的這個整數，代表伺服器A，既然這個整數肯定處於0到232-1之間，那麼，上圖中的hash環上必定有一個點與這個整數對應，而我們剛才已經說明，使用這個整數代表伺服器A，那麼，伺服器A就可以對映到這個環上，用下圖示意
同理，伺服器B與伺服器C也可以通過相同的方法對映到上圖中的hash環中
hash（伺服器B的IP地址） % 2^32
hash（伺服器C的IP地址） % 2^32
通過上述方法，可以將伺服器B與伺服器C對映到上圖中的hash環上，示意圖如下
假設3臺伺服器對映到hash環上以後如上圖所示（當然，這是理想的情況，我們慢慢聊）。
好了，到目前為止，我們已經把快取伺服器與hash環聯絡在了一起，我們通過上述方法，把快取伺服器對映到了hash環上，那麼使用同樣的方法，我們也可以將需要快取的物件對映到hash環上。
假設，我們需要使用快取伺服器快取圖片，而且我們仍然使用圖片的名稱作為找到圖片的key，那麼我們使用如下公式可以將圖片對映到上圖中的hash環上。
hash（圖片名稱） % 2^32
對映後的示意圖如下，下圖中的橘黃色圓形表示圖片
好了，現在伺服器與圖片都被對映到了hash環上，那麼上圖中的這個圖片到底應該被快取到哪一臺伺服器上呢？上圖中的圖片將會被快取到伺服器A上，為什麼呢？因為從圖片的位置開始，沿順時針方向遇到的第一個伺服器就是A伺服器，所以，上圖中的圖片將會被快取到伺服器A上，如下圖所示。
沒錯，一致性雜湊演算法就是通過這種方法，判斷一個物件應該被快取到哪臺伺服器上的，將快取伺服器與被快取物件都對映到hash環上以後，從被快取物件的位置出發，沿順時針方向遇到的第一個伺服器，就是當前物件將要快取於的伺服器，由於被快取物件與伺服器hash後的值是固定的，所以，在伺服器不變的情況下，一張圖片必定會被快取到固定的伺服器上，那麼，當下次想要訪問這張圖片時，只要再次使用相同的演算法進行計算，即可算出這個圖片被快取在哪個伺服器上，直接去對應的伺服器查詢對應的圖片即可。
剛才的示例只使用了一張圖片進行演示，假設有四張圖片需要快取，示意圖如下
1號、2號圖片將會被快取到伺服器A上，3號圖片將會被快取到伺服器B上，4號圖片將會被快取到伺服器C上。
3、一致性雜湊演算法的優點
經過上述描述，我想兄弟你應該已經明白了一致性雜湊演算法的原理了，但是話說回來，一致性雜湊演算法能夠解決之前出現的問題嗎，我們說過，如果簡單的對伺服器數量進行取模，那麼當伺服器數量發生變化時，會產生快取的雪崩，從而很有可能導致系統崩潰，那麼使用一致性雜湊演算法，能夠避免這個問題嗎？我們來模擬一遍，即可得到答案。
假設，伺服器B出現了故障，我們現在需要將伺服器B移除，那麼，我們將上圖中的伺服器B從hash環上移除即可，移除伺服器B以後示意圖如下。
在伺服器B未移除時，圖片3應該被快取到伺服器B中，可是當伺服器B移除以後，按照之前描述的一致性雜湊演算法的規則，圖片3應該被快取到伺服器C中，因為從圖片3的位置出發，沿順時針方向遇到的第一個快取伺服器節點就是伺服器C，也就是說，如果伺服器B出現故障被移除時，圖片3的快取位置會發生改變
但是，圖片4仍然會被快取到伺服器C中，圖片1與圖片2仍然會被快取到伺服器A中，這與伺服器B移除之前並沒有任何區別，這就是一致性雜湊演算法的優點，如果使用之前的hash演算法，伺服器數量發生改變時，所有伺服器的所有快取在同一時間失效了，而使用一致性雜湊演算法時，伺服器的數量如果發生改變，並不是所有快取都會失效，而是隻有部分快取會失效，前端的快取仍然能分擔整個系統的壓力，而不至於所有壓力都在同一時間集中到後端伺服器上。
這就是一致性雜湊演算法所體現出的優點。
4、雜湊環的偏斜
在介紹一致性雜湊的概念時，我們理想化的將3臺伺服器均勻的對映到了hash環上，如下圖所示
在實際的對映中，伺服器可能會被對映成如下模樣。
聰明如你一定想到了，如果伺服器被對映成上圖中的模樣，那麼被快取的物件很有可能大部分集中快取在某一臺伺服器上，如下圖所示。
上圖中，1號、2號、3號、4號、6號圖片均被快取在了伺服器A上，只有5號圖片被快取在了伺服器B上，伺服器C上甚至沒有快取任何圖片，如果出現上圖中的情況，A、B、C三臺伺服器並沒有被合理的平均的充分利用，快取分佈的極度不均勻，而且，如果此時伺服器A出現故障，那麼失效快取的數量也將達到最大值，在極端情況下，仍然有可能引起系統的崩潰，上圖中的情況則被稱之為hash環的偏斜，那麼，我們應該怎樣防止hash環的偏斜呢？一致性hash演算法中使用"虛擬節點"解決了這個問題，我們繼續聊。
5、虛擬節點
話接上文，由於我們只有3臺伺服器，當我們把伺服器對映到hash環上的時候，很有可能出現hash環偏斜的情況，當hash環偏斜以後，快取往往會極度不均衡的分佈在各伺服器上，聰明如你一定已經想到了，如果想要均衡的將快取分佈到3臺伺服器上，最好能讓這3臺伺服器儘量多的、均勻的出現在hash環上，但是，真實的伺服器資源只有3臺，我們怎樣憑空的讓它們多起來呢，沒錯，就是憑空的讓伺服器節點多起來，既然沒有多餘的真正的物理伺服器節點，我們就只能將現有的物理節點通過虛擬的方法複製出來，這些由實際節點虛擬複製而來的節點被稱為"虛擬節點"。加入虛擬節點以後的hash環如下。
"虛擬節點"是"實際節點"（實際的物理伺服器）在hash環上的複製品,一個實際節點可以對應多個虛擬節點。
從上圖可以看出，A、B、C三臺伺服器分別虛擬出了一個虛擬節點，當然，如果你需要，也可以虛擬出更多的虛擬節點。引入虛擬節點的概念後，快取的分佈就均衡多了，上圖中，1號、3號圖片被快取在伺服器A中，5號、4號圖片被快取在伺服器B中，6號、2號圖片被快取在伺服器C中，如果你還不放心，可以虛擬出更多的虛擬節點，以便減小hash環偏斜所帶來的影響，虛擬節點越多，hash環上的節點就越多，快取被均勻分佈的概率就越大。