分佈式中hash取模算法中的問題
常用的算法是對hash結果取餘數 (hash() mod N)：對機器編號從0到N-1，按照自定義的hash()算法，對每個請求的hash()值按N取模，得到餘數i，然後將請求分發到編號爲i的機器。
但這樣的算法方法存在致命問題，如果某一臺機器宕機，那麼應該落在該機器的請求就無法得到正確的處理，這時需要將當掉的服務器從算法從去除，此時候會有(N-1)/N的服務器的緩存數據需要重新進行計算；”
爲何是 (N-1)/N 呢？解釋如下：
比如有 3 臺機器，hash值 1-6 在這3臺上的分佈就是：
host 1: 1 4
host 2: 2 5
host 3: 3 6
如果掛掉一臺，只剩兩臺，模數取 2 ，那麼分佈情況就變成：
host 1: 1 3 5
host 2: 2 4 6
可以看到，還在數據位置不變的只有2個： 1，2，位置發生改變的有4個，佔共6個數據的比率是 4/6 = 2/3這樣的話，受影響的數據太多了，勢必太多的數據需要重新從 DB 加載到 cache 中，嚴重影響性能
【一致性hash 的辦法】
上面提到的 hash 取模，模數取的比較小，一般是負載的數量，而 consistent hashing 的本質是將模數取的比較大，爲 2的32次方減1，即一個最大的 32 位整數。然後，就可以從容的安排數據導向了，那個圖還是挺直觀的。