没有一致性hash算法之前，我们确定存放数据的节点，主要是通过对存放数据key进行hash,得到一个数值，然后对节点数量进行取模，根据得到的余数，确定数据存放位置。

那你可能要说了：

如果新增数据节点，那么需要对所有的数据key进行一次hash运算，然后对新的总数进行取余，来确定每个数据的新的位置，这可以能涉及所有数据存储位置的变动，对业务影响巨大！

有没有一种方法尽可能减少这种key变动？

那就是一致性hash算法。 

它的一个主要思路是我们先假设将所有的数据分为2^32，将所有的这些数连起来构成一个环，其中0 和 2^32 首尾相连。

对这个环上节点的一个唯一性标志（如ip或nodeId），做hash运算，使得它的结果分布在环中某个位置。

当我们存放key或者获取key时，首先对这个key进行hash运算，对运算值做2^32取模，使得它的结果分布在环中某个位置，然后顺时针查找距它最近的节点。

当你新 增数/减少 数据节点时，只需要变动少部分数据。

理解算法的思想胜于算法的实现

一致性哈希作为一种非常经典的算法思想，被广泛的用于各大分布式项目当中，用于解决各种分片问题，任务分发问题。

在这里要纠正一个认识，很多人都在网上说 redis 使用了一致性哈希。这是错的，redis 只是使用了一致性哈希的思想。比如一致性哈希中的环分布，再比如虚拟节点对应真实节点的思想。但是 redis 并没有使用任何哈希算法去计算分布，如果有兴趣的读者，可以仔细去看下有关内容。

对 redis cluster 来说， crc16(key) / 16384  =  slot位置，slot在哪，数据就在哪个节点，没有一致性哈希中 顺时针找数据节点的说法。

从 redis 的例子上来说，我们可以看到，只有理解了算法的思想，我们才能更容易更灵活地因地制宜的分解、修正、改进算法，让算法能更切合实际的融入到我们的项目之中。

参考

一文读懂哈希和一致性哈希算法

https://mp.weixin.qq.com/s/C5w8qt22sqrHQpWg9xNGHw

面试官问：一致性哈希算法是什么？怎么判定哈希算法的好坏？

https://mp.weixin.qq.com/s/CA9a4EQ1xKHZm6cExYnr1Q

图解一致性哈希算法，看这文就够了

https://mp.weixin.qq.com/s/l8m7oAVzBO1Bul7_bv_3Jg

如何优雅扩缩容，一致性哈希算法

https://mp.weixin.qq.com/s/iVLtOuBvwFULAYA7FYFREQ

redis哈希槽的作用

https://www.cnblogs.com/lishanbiaosMark/p/16012034.html

深入理解redis cluster原理

https://zhuanlan.zhihu.com/p/411081357