一致性哈希-扩展节点
普通哈希算法当某一服务节点宕机下线，也会导致原来哈希映射的大面积失效，失效的映射触发数据迁移影响缓存服务性能，容错能力不足。一起来看下一致性哈希是如何提升容错能力的。
如下图所示，假设 node2 节点宕机下线，则原来存储于 node2 的数据 value2 和 value5 ，只需按顺时针方向选择新的存储节点 node0 存放即可，不会对其他节点数据产生影响。一致性哈希能把节点宕机造成的影响控制在顺时针相邻节点之间，避免对整个集群造成影响。
一致性哈希-删除节点
上面展示了一致性哈希如何解决普通哈希的扩展和容错问题，原理比较简单，在理想情况下可以良好运行，但在实际使用中还有一些实际问题需要考虑，下面具体分析。
数据倾斜试想一下若缓存集群内的服务节点比较少，就像我们例子中的三个节点，而哈希环的空间又有很大（一般是 0 ~ 2^32），这会导致什么问题呢？
可能的一种情况是，较少的服务节点哈希值聚集在一起，比如下图所示这种情况 node0 、node1、node2 聚集在一起，缓存数据的 key 哈希都映射到 node2 的顺时针方向，数据按顺时针寻找存储节点就导致全都存储到 node0 上去，给单个节点很大的压力！这种情况称为数据倾斜。
一致性哈希-数据倾斜
数据倾斜和节点宕机都可能会导致缓存雪崩。
雪崩
拿前面数据倾斜的示例来说，数据倾斜导致所有缓存数据都打到 node0 上面，有可能会导致 node0 不堪重负被压垮了，node0 宕机，数据又都打到 node1 上面把 node1 也打垮了，node1 也被打趴传递给 node2，这时候故障就像像雪崩时滚雪球一样越滚越大。
还有一种情况是节点由于各种原因宕机下线。比如下图所示的节点 node2 下线导致原本在node2 的数据压到 node0 , 在数据量特别大的情况下也可能导致节点雪崩，具体过程就像刚才的分析一样。
总之，连锁反应导致的整个缓存集群不可用，就称为节点雪崩。
