一致性hash算法解决的核心问题是，当solt数发生变化的时候能够尽量少的移动数据。该算法最早在《consistent hashing and random trees:distributed caching protocols for relieving hot spots on the world wide web》一文中被提出。它能够在添加/移除一台缓存服务器的时候，尽可能小的改变已存在key的映射关系，避免大量key的重新映射。
原理
一致性hash算法将hash函数的值域空间组织成一个大的圆环，假设hash函数的值域空间为0～ 2^32-1(即hash值是一个32位的无符号整数)，整个值域空间按照顺时针方向进行组织，然后对相应的服务器节点进行hash,将它们映射到hash环上，假设有四台服务器，分别是node1,node2,node3,node4,它们在环上的位置如下图所示：
接下来使用相同的hash函数，计算出对应key的hash值在环上的对应位置，根据一致性hash算法，按照顺时针方向，分布在node1和node2之间的key，它们的请求会被定位到node2上，node2和node4之间的key，会被定位到node4上，以此类推。
假设有新节点node5进来，它被hash到node2和node4之间，如下图，受影响的只是node2和node5之间的节点，它们被映射到node5上，其他key的映射不会改变
当然上面只是一种理想的情况，各个节点的分布十分的均匀，正常情况下，当节点数量较少的时候，节点的分布可能十分的不均匀，从而导致数据访问的倾斜，大量的key被映射到同一台服务器上。为了避免这种情况发生，可以引入虚拟节点机制，对每个服务器节点都计算出多个hash值，每个hash值对应环上一个位置，该节点称为虚拟节点，而key的映射方式不变，只是多个一步从虚拟几点映射到实际节点的操作，这样如果虚拟节点数量足够多，即使实际节点很少，也能使得key的分布足够均衡