在分布式场景中，后台提供的支撑服务是n个具体的主机，我们怎么能做到每台主机的负载均衡，伸缩性灵活呢？在分布式服务上，我们用一些hash策略就能实现均衡。添加一台服务器或者下线一台服务器，更新路由配置就ok了。但是在分布式缓存上，如果添加一台主机或者下线一台主机，也采用相同的策略，这意味着之前的全部缓存将失效，这种后果是大部分系统无法承受的。那怎么办呢？
这种情况，我们的一致性hash算法就能很好的用上了。我们取0到M值组成一个环，n个主机hash计算落在0到M之间。
如下图：
请求值hash计算后落在N2和N3之间的，路由到N3主机；落在N3和N4之间的，路由到N4主机；落在N4和N1之间的，路由到N1主机；落在N1和N2之间的，路由到N2主机。
如果N1主机下线，N4和N1之间的数据将路由到N2上，只有这一部分的数据有影响，其他的数据仍然有效。
如果添加一个数据N5，如下图：
则N2和N5之间的数据有改动，路由到N5主机上，其他的数据不受影响。
上面就把之前的那个问题给解决了，只有少部分数据受到影响。但是，不够完善，还有问题。N1下线之后，N4和N1之间的数据，全部落到N2上了，N2的压力增大很大，有风险，很容易产生雪崩效应；N5添加之后，只是缓解了N3一台主机的压力，没有资源最大化。这种问题我们怎么解决呢？
可以引人虚拟节点方案，一个节点虚拟成100个或者更多，N1到N4主机虚拟成很多虚拟节点落在0到M的环上。虚拟节点越多，他们交替分布的越均匀。
当其中的某台主机下线，这上面的数据将近乎平均的分摊到其他主机上；当添加某台新主机，它将近乎均等的分摊其他主机的压力。