一句话答案

将节点映射到哈希环，key 顺时针找最近节点，增删节点只影响相邻数据，虚拟节点解决倾斜。

核心要点

优势（vs 取模）： 增减节点只影响相邻区间，避免全量 rehash

虚拟节点： 物理节点映射多个虚拟节点到环上，解决数据倾斜

应用： Redis Cluster(哈希槽16384) / Memcached / 负载均衡

追问与易错

追问方向：

• 虚拟节点数量设多少？
• 和普通取模比优势？
• Redis Cluster 为什么不用？

易错点：

• ❌ 一致性哈希完全均匀——需虚拟节点
• ❌ 混淆一致性哈希和哈希槽

💡 记忆锚点

普通取模像固定座位（hash%N），加一桌就全部重新排座（全量rehash）。一致性哈希像圆桌会议：节点和数据都坐在一个钟表盘（哈希环）上，数据顺时针找最近的节点坐下。加/减节点只影响相邻那段弧的数据。节点太少会"扎堆"（数据倾斜），解决方法是每个节点多放几个虚拟分身在环上。