一致性哈希简称DHT,是麻省理工学院提出的一种算法，目前主要应用于分布式缓存当中。
一致性哈希可以有效地解决分布式存储结构下动态增加和删除节点所带来的问题。我们简单举例说明一下：
1.首先，我们把全量的缓存空间当做一个环形存储结构。环形空间总共分成2^32个缓存区，在Redis中则是把缓存key分配到16384个slot。
2.每一个缓存key都可以通过Hash算法转化为一个32位的二进制数，也就对应着环形空间的某一个缓存区。我们把所有的缓存key映射到环形空间的不同位置。
3.我们的每一个缓存节点（Shard）也遵循同样的Hash算法，比如利用IP做Hash，映射到环形空间当中。
4.如何让key和节点对应起来呢？很简单，每一个key的顺时针方向最近节点，就是key所归属的存储节点。所以图中key1存储于node1，key2，key3存储于node2，key4存储于node3。
当缓存的节点有增加或删除的时候，一致性哈希的优势就显现出来了。让我们来看看实现的细节：
1.增加节点
当缓存集群的节点有所增加的时候，整个环形空间的映射仍然会保持一致性哈希的顺时针规则，所以有一小部分key的归属会受到影响。
有哪些key会受到影响呢？图中加入了新节点node4，处于node1和node2之间，按照顺时针规则，从node1到node4之间的缓存不再归属于node2，而是归属于新节点node4。因此受影响的key只有key2。
最终把key2的缓存数据从node2迁移到node4，就形成了新的符合一致性哈希规则的缓存结构。
2.删除节点
当缓存集群的节点需要删除的时候（比如节点挂掉），整个环形空间的映射同样会保持一致性哈希的顺时针规则，同样有一小部分key的归属会受到影响。
有哪些key会受到影响呢？图中删除了原节点node3，按照顺时针规则，原本node3所拥有的缓存数据就需要“托付”给node3的顺时针后继节点node1。因此受影响的key只有key4。
最终把key4的缓存数据从node3迁移到node1，就形成了新的符合一致性哈希规则的缓存结构。
说明：这里所说的迁移并不是直接的数据迁移，而是在查找时去找顺时针的后继节点，因缓存未命中而刷新缓存。
如果出现分布不均匀的情况怎么办？比如下图这样，按顺时针规则，所有的key都归属于统一个节点。
为了优化这种节点太少而产生的不均衡情况。一致性哈希算法引入了 虚拟节点 的概念。
所谓虚拟节点，就是基于原来的物理节点映射出 N 个子节点，最后把所有的子节点映射到环形空间上。
如上图所示，假如node1的ip是192.168.1.109，那么原node1节点在环形空间的位置就是hash（“192.168.1.109”）。
我们基于node1构建两个虚拟节点，node1-1 和 node1-2，虚拟节点在环形空间的位置可以利用（IP+后缀）计算，例如：
hash（“192.168.1.109#1”），hash（“192.168.1.109#2”）
此时，环形空间中不再有物理节点node1，node2，只有虚拟节点node1-1，node1-2，node2-1，node2-2。由于虚拟节点数量较多，缓存key与虚拟节点的映射关系也变得相对均衡了。
