當需要分散式快取的時候，通過key的hash值分散資料儲存hash(n)%快取伺服器臺數，同時也可以快速查詢資料而不用遍歷所有的伺服器。如下圖：

但是這樣，當業務拓展想要增加一臺伺服器的話，要麼快取伺服器資料全部需要重新計算儲存 -----hash(n)%5 。 要麼需要遍歷所有快取伺服器。不夠靈活。

所以就出現了一致性hash演算法，來解決這樣的問題。

Hash環，如下圖所示：

一致性Hash演算法是key的hash值，對2^32取模，對伺服器確定確定此資料在環上的位置(比如A,B,C,D)。

資料進來後對2^32 取模，得到一個值K1，在Hash環中順時針找到伺服器節點。

假如B伺服器節點失效：

如果是B失效了,將B的資料遷移至C即可，對於原本雜湊在A和D的資料，不需要做任何改變。

總結：一致性hash演算法（DHT）通過減少影響範圍的方式解決了增減伺服器導致的資料雜湊問題，從而解決了分散式環境下負載均衡問題。