用最通俗易懂的方式來解釋下一致性hash算法；

首先我們要明確的是一般的hash算法在取模的時候往往跟實際應用有關！

比如說nginxhash的時候，會根據后臺的應用服務器數量進行取模，比如說后臺有四臺應用，那么hash（key）%4=（0,1,2,3）,就能獲取到具體哪一臺的標號，這個時候如果后臺應用需要擴容，那么hash算法就要換成hash（key）%6=（0,1,2,3,4,5），分布到六臺不同的機器上去請求，看著沒什么太大問題，但是如果我們把場景切換為數據庫根據業務主鍵business_no進行hash的的分庫分表結構，在切換之后，因為hash算法的改變，原本的數據落在4，但是hash結果為5，肯定查不到原來的數據，這就出現了數據查詢錯誤問題！

而如果上述問題是出現在redis上，因為數據大量不命中，大量的查詢降落在底層的數據庫上，嚴重的話發生緩存雪崩問題，導致數據庫系統乃至整個系統全部雪崩；

下面詳細說下一致性hash算法（以redis存儲為例），來解決上面遇到的問題：

一致性hash算法，不管你的應用有多少，都使用2^32（2的32次方）作為取模，并且將0和2^32-1首尾相連，結成一個環，這樣所有使用一致性hash算法的數據都大概率均勻的落在這個環上；

落在環上面的數據又是怎么落到不同的redis服務器上的呢？我們不管是使用redis服務器的IP也好，域名也好，總之是一個唯一標識，通過計算hash值也落在這個環上(ABCD服務器節點)，然后規定把落在環上的數據以順時針的方向旋轉，保存在遇到的第一個節點（服務器）上，這很好理解；如下圖所示：

使用了一致性hash之后，我們服務器的擴展也會變得很容易，如果監控到某個節點（D）壓力比較大，則通過計算hash值，在這個節點的逆時針上游加一個服務器E（A和D之間），如下圖：

這時候如果有請求進來，在整個環上的數據，只有A到E之間的數據獲取不到從而對下層數據庫有影響，而其他的所有數據不會有任何影響，由此可見使用一致性hash擴展是十分方便的！

一致性hash存在的問題：

1，雪崩效應：假設我們并沒有上面說的類似的監控，或者某個節點（B）的數據激增，在我們的反應之前，這個時候這個節點出現了宕機，那么所有的數據請求將迅速落在A上，A不僅承受自己的數據，還要承受B的，肯定也馬上奔潰，最終整個緩存系統發生緩存雪崩效應！

2，分布不均勻：上面的例子對于hash算法過于理想化了，比如ABCD四臺服務器的hash值剛好為1,2,3，4也就代表著hash值在（4，2^32-1]這個范圍的所有數據將落在一臺服務上，這也將是災難性的。。。

那么我們怎么解決這種數據分布十分不均勻的情況呢？

解決辦法：最好的辦法就是增加虛擬節點，截圖如下：

ABCD對每個服務器A，B，C，D都新增了一個（也可以是多個）虛擬節點，也就是說現在A節點可以接受B2-A1加上C1到A2的數據，假設A服務宕機了，那么A1的數據將落在C2（也就是C），A2的數據將落在D1（也就是D）上，也就是說隨著崩潰的服務器增多，相對應的數據將分散在更多的服務器，從而防止整個緩存系統的持續雪崩效應；

經過上述的案例，我們能看到一致性hash遵循的原則有下列幾個：①，平衡性：數據將盡可能的均勻分布在整個hash環上，

②，單調性：在擴展的時候，將保證原來的數據盡量少的落在新的節點上。

③，分散性：相同的內容盡量避免落在不同的節點上去！

一致性hash原理很簡單，但是一致性hash算法廣泛的用在了諸如redis集群，數據庫分庫分表等情景當中，良好解決了數據分布不均，擴展困難的難題，是大規模集群中的優良算法！

個人感覺本文中的解釋還算通俗易懂，如果有不明白的朋友，可以私信我，我再解釋下，后期會有更多的技術分享，也請持續關注，謝謝。。。