转载：
一致性hash算法通过一个叫作一致性hash环的数据结构实现。这个环的起点是0，终点是2^32 - 1，并且起点与终点连接，环的中间的整数按逆时针分布，故这个环的整数分布范围是[0, 2^32-1]，如下图3所示：
将对象放置到Hash环
假设现在我们有4个对象，分别为o1，o2，o3，o4，使用hash函数计算这4个对象的hash值（范围为0 ~ 2^32-1）:
hash(o1) = m1
hash(o2) = m2
hash(o3) = m3
hash(o4) = m4
把m1，m2，m3，m4这4个值放置到hash环上，得到如下图4：
将机器放置到Hash环
使用同样的hash函数，我们将机器也放置到hash环上。假设我们有三台缓存机器，分别为 c1，c2，c3，使用hash函数计算这3台机器的hash值：
hash(c1) = t1
hash(c2) = t2
hash(c3) = t3
把t1，t2，t3 这3个值放置到hash环上，得到如下图5：
为对象选择机器
将对象和机器都放置到同一个hash环后，在hash环上顺时针查找距离这个对象的hash值最近的机器，即是这个对象所属的机器。
例如，对于对象o2，顺序针找到最近的机器是c1，故机器c1会缓存对象o2。而机器c2则缓存o3，o4，机器c3则缓存对象o1。
处理机器增减的情况
对于线上的业务，增加或者减少一台机器的部署是常有的事情。
例如，增加机器c4的部署并将机器c4加入到hash环的机器c3与c2之间。这时，只有机器c3与c4之间的对象需要重新分配新的机器。对于我们的例子，只有对象o4被重新分配到了c4，其他对象仍在原有机器上。如图7所示：
如上文前面所述，使用简单的求模方法，当新添加机器后会导致大部分缓存失效的情况，使用一致性hash算法后这种情况则会得到大大的改善。前面提到3台机器变成4台机器后，缓存命中率只有25%（不命中率75%）。而使用一致性hash算法，理想情况下缓存命中率则有75%，而且，随着机器规模的增加，命中率会进一步提高，99台机器增加一台后，命中率达到99%，这大大减轻了增加缓存机器带来的数据库访问的压力。
再例如，将机器c1下线（当然，也有可能是机器c1宕机），这时，只有原有被分配到机器c1对象需要被重新分配到新的机器。对于我们的例子，只有对象o2被重新分配到机器c3，其他对象仍在原有机器上。如图8所示：
虚拟节点
上面提到的过程基本上就是一致性hash的基本原理了，不过还有一个小小的问题。新加入的机器c4只分担了机器c2的负载，机器c1与c3的负载并没有因为机器c4的加入而减少负载压力。如果4台机器的性能是一样的，那么这种结果并不是我们想要的。
为此，我们引入虚拟节点来解决负载不均衡的问题。
将每台物理机器虚拟为一组虚拟机器，将虚拟机器放置到hash环上，如果需要确定对象的机器，先确定对象的虚拟机器，再由虚拟机器确定物理机器。
说得有点复杂，其实过程也很简单。
还是使用上面的例子，假如开始时存在缓存机器c1，c2，c3，对于每个缓存机器，都有3个虚拟节点对应，其一致性hash环结构如图9所示：
图9：机器c1，c2，c3的一致性Hash环结构
假设对于对象o1，其对应的虚拟节点为c11，而虚拟节点c11对象缓存机器c1，故对象o1被分配到机器c1中。
新加入缓存机器c4，其对应的虚拟节点为c41，c42，c43，将这三个虚拟节点添加到hash环中，得到的hash环结构如图10所示：
新加入的缓存机器c4对应一组虚拟节点c41，c42，c43，加入到hash环后，影响的虚拟节点包括c31，c22，c11（顺时针查找到第一个节点），而这3个虚拟节点分别对应机器c3，c2，c1。即新加入的一台机器，同时影响到原有的3台机器。理想情况下，新加入的机器平等地分担了原有机器的负载，这正是虚拟节点带来的好处。而且新加入机器c4后，只影响25%（1/4）对象分配，也就是说，命中率仍然有75%，这跟没有使用虚拟节点的一致性hash算法得到的结果是相同的。
总结
一致性hash算法解决了分布式环境下机器增加或者减少时，简单的取模运算无法获取较高命中率的问题。通过虚拟节点的使用，一致性hash算法可以均匀分担机器的负载，使得这一算法更具现实的意义。正因如此，一致性hash算法被广泛应用于分布式系统中。