普通的哈希算法采用简单取模的方式，将缓存服务器进行散列，通常情况下是没有问题的，但是当缓存服务器的个数发生变动时，将会产生较大的影响

如上图所示，之前有4台缓存服务器，当增加1台缓存服务器之后，除数的变化（4 -> 5）导致求模结果变化，所有缓存查询均未命中

即缓存服务器的个数发生变化时，在一段时间内（缓存重建完毕之前），会有大量缓存查询未命中，导致这段时间内的服务整体性能下降特别严重

一致性哈希算法能有效降低服务器个数变化对整体缓存的影响，基本实现原理是将Hash函数的值域空间组织成一个圆环，将服务器节点进行哈希，并将哈希结果映射到圆环上，当有一个写入缓存的请求到来时，使用相同的Hash函数，计算Key的哈希值在圆环上对应的位置，按顺时针方向，将请求定位至离其最近的服务器节点

如下图所见，当增加一台缓存服务器Server5后，Server4和Server5之间的点将被定位至Server5，Server5和Server之间的点依然定位至Server，并且对Server2，Server3和Server4没影响，比起简单的求模哈希，未命中的缓存查询少了很多，整体服务性能不会下降过大

当然在实际使用过程中会在圆环上添加很多虚拟缓存服务器节点，以便缓存分布更加均匀.