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　　优化最简单的策略就是，把常用的数据保存到Redis中，为了实现高可用使用了3台Redis（没有设置集群，集群至少要6台）。每次Redis请求会随机发送到其中一台，但是这种策略会引发如下两个问题：

　　例如，有三台Redis，对于每次的访问都可以通过计算hash来求得hash值。 如公式 h=hash(key)%3，我们把Redis编号设置成0,1,2来保存对应hash计算出来的值，h的值等于Redis对应的编号。 但是hash算法也会面临容错性和扩展性的问题。容错性是指当系统中的某个服务出现问题时，不能影响其他系统。扩展性是指当加入新的服务器后，整个系统能正确高效运行。现假设有一台Redis服务器宕机了，那么为了填补空缺，要将宕机的服务器从编号列表中移除，后面的服务器按顺序前移一位并将其编号值减一，此时每个key就要按h = Hash(key) % 2重新计算。

　　同样，如果新增一台服务器，规则也同样需要重新计算，h = Hash(key) % 4。因此，系统中如果有服务器更变，会直接影响到Hash值，大量的key会重定向到其他服务器中，造成缓存命中率降低，而这种情况在分布式系统中是十分糟糕的。

　　一个设计良好的分布式哈希方案应该具有良好的单调性，即服务节点的变更不会造成大量的哈希重定位。一致性哈希算法由此而生~

　　接下来，把服务器按照IP或主机名作为关键字进行哈希，这样就能确定其在哈希环的位置。

　　例如我们有A、B、C、D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：

　　那么，数据B对应的节点保存到RedisService3中。因此，其中一台宕机后，干扰的只有前面的数据（原数据被保存到顺时针的下一个服务器），而不会干扰到其他的数据。

　　因此，一致性哈希算法对于节点的增减都只需重定位换空间的一小部分即可，具有较好的容错性和可扩展性

　　，即对每个节点计算多个哈希值，每个计算结果位置都放置在对应节点中，这些节点称为虚拟节点。具体做法可以在服务器IP或主机名的后面增加编号来实现，例如上面的情况，可以为每个服务节点增加三个虚拟节点，于是可以分为 RedisService1#1、 RedisService1#2、 RedisService1#3、 RedisService2#1、 RedisService2#2、 RedisService2#3，具置如下图所示：

　　对于数据定位的hash算法仍然不变，只是增加了虚拟节点到实际节点的映射。例如，数据C保存到虚拟节点Redis1#2，实际上数据保存到Redis1中。这样，就能解决服务节点少时数据不平均的问题。在实际应用中，通常将虚拟节点数设置为