在上述hash取模的过程中，我们虽然不需要对所有Redis服务器进行遍历而提升了性能。但是，使用Hash算法缓存时会出现一些问题，Redis服务器变动时，所有缓存的位置都会发生改变。 比如，现在我们的Redis缓存服务器增加到了8台，我们计算的公式从hash(product.png) % 6 = 5变成了hash(product.png) % 8 = ? 结果肯定不是原来的5了。 再者，6台的服务器集群中，当某个主从群出现故障时，无法进行缓存，那我们需要把故障机器移除，所以取模数又会从6变成了5。我们计算的公式也会变化。
由于上面hash算法是使用取模来进行缓存的，为了规避上述情况，Hash一致性算法就诞生了
一致性Hash算法原理
一致性Hash算法也是使用取模的方法，不过，上述的取模方法是对服务器的数量进行取模，而一致性的Hash算法是对2的32方取模。即，一致性Hash算法将整个Hash空间组织成一个虚拟的圆环，Hash函数的值空间为0 ~ 2^32 - 1(一个32位无符号整型)，整个哈希环如下：
整个圆环以顺时针方向组织，圆环正上方的点代表0，0点右侧的第一个点代表1，以此类推。 第二步，我们将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希，这样每台服务器就确定在了哈希环的一个位置上，比如我们有三台机器，使用IP地址哈希后在环空间的位置如图1-4所示：
现在，我们使用以下算法定位数据访问到相应的服务器：
将数据Key使用相同的函数Hash计算出哈希值，并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针查找，遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。
例如，现在有ObjectA，ObjectB，ObjectC三个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：
根据一致性算法，Object -> NodeA，ObjectB -> NodeB, ObjectC -> NodeC
数据倾斜问题
在一致性Hash算法服务节点太少的情况下，容易因为节点分布不均匀面造成数据倾斜（被缓存的对象大部分缓存在某一台服务器上）问题，如图1-8特例：
这时我们发现有大量数据集中在节点A上，而节点B只有少量数据。为了解决数据倾斜问题，一致性Hash算法引入了虚拟节点机制，即对每一个服务器节点计算多个哈希，每个计算结果位置都放置一个此服务节点，称为虚拟节点。
