##一致性hash算法
首先开辟一块非常大的空间(如图中:0~232),然后将所有的数据使用
hash函数(如MD5、Ketama等)映射到这个空间内,形成一个Hash环. 当有数据需要存储时,先得到一个hash值对应到hash环上的具体位置(如k1),然后沿顺时针方向找到一台机器(如B),将k1存储到B这个节点中:
如果B节点宕机,则B上的所有负载就会落到C节点上：
这样,只会影响C节点，对其他的节点如A、D的数据都不会造成影响. 然而,这样又会带来一定的风险,由于B节点的负载全部由C节点承担,C节点的负载会变得很高,因此C节点又会很容易宕机,依次下去会造成整个集群的不稳定.
理想的情况下是当B节点宕机时,将原先B节点上的负载平均的分担到其他的各个节点上. 为此,又引入了“虚拟节点”的概念: 想象在这个环上有很多“虚拟节点”,数据的存储是沿着环的顺时针方向找一个虚拟节点,每个虚拟节点都会关联到一个真实节点,但一个真实节点会对应多个虚拟节点,且不同真实节点的多个虚拟节点是交差分布的:
图中A1、A2、B1、B2、C1、C2、D1、D2 都是“虚拟节点”,机器A负责存储A1、A2的数据, 机器B负责存储B1、B2的数据… 只要虚拟节点数量足够多且分布均匀,当其中一台机器宕机之后,原先机器上的负载就会平均分配到其他所有机器上(如图中节点B宕机,其负载会分担到节点A和节点D上).
详细：
白话解析一致性hash算法http://www.zsythink.net/archives/1182