1.步骤
一致性哈希环
假设一个hash函数所有可能的哈希值的范围为[2,2^32]
我们假设其首尾相连，那么就构成了一个环，这就是一致性哈希环，通过hash函数取到hash值落到该环上。
落点
假设redis集群使用该算法分发key值存储。（假设！假设！只是假设，redis集群有更优解算法）
对redis服务器ip使用该Hash函数进行哈希，这样该服务器就能确定其在哈希环上的位置：
而当接收到key值时，同样对其使用该Hash函数进行哈希，落在环上
则该key值就归于顺时针下的第一个节点，比如key1就归于node1，key2就归于node2等
2.优点
如果其中一个节点宕机如node3，在其身上的值自动归于顺时针下的第一个节点node4，也就是受影响的只有宕机节点前一个节点和后一个节点在hash环上的范围的值。
如果新加入一个节点，也只会影响前一个节点到新加入节点在hash环上的范围的值。
3.缺点
数据倾斜，如果服务节点太少，容易因为节点分布不均匀而造成数据倾斜
4.优化
针对数据倾斜问题，一致性哈希算法对每一个服务节点计算多个哈希，比如可以对服务器节点ip添加对应字符串，这样一个服务节点就可以计算多个哈希结果，每个计算结果位置都放置一个，称为虚拟节点。如图的Node1就分为了Node1-1、Node1-2。相对的解决了数据倾斜问题，发布就均匀了一点。
参考
