一致性哈希是什么？使用场景？解决了什么问题？
一致性哈希是什么：是一种特殊的哈希算法， 目的是解决分布式缓存问题。在移除或者添加一个服务器时，保证原来分配到的某个节点，现在任然应该分配到那个节点，将数据迁移量降到最低。
使用场景：dobbo的负载均衡、存储数据的节点水平切分、redis集群使用了相关思想
解决了什么问题：主要就是解决当机器减少或者增加的时候，大面积的数据重新哈希的问题。
1、当节点宕机时数据记录会被定位到下一个节点上
这点好理解，当某台机器宕机时，将原机器上的所有数据迁移到下一个节点即可
2、当新增节点时，相关区间内的数据记录就需要重新哈希
新增一个节点时，会将新机器哈希之后放在哈希环上，原先哈希环中，假如有D0、D1、D2三个机器节点，新增的机器D4落在D2、D1之间，那么之前数据哈希到D2、D4之间的数据需要重新哈希并存入到新机器D4上。
一致性哈希会遇到的问题：
数据倾斜问题：即哈希环上存在的服务节点少，且两个服务节点位置太近，这是会出现大多数数据存储到第一个节点上的现象
解决：虚拟节点：即将每个服务节点通过多次哈希之后放入多个虚拟节点在哈希环上，这样可以削弱甚至避免数据倾斜问题，同时数据定位算法不变，只是多了一步虚拟节点到实际节点的映射。
