Hash算法在路由算法应用中，为了保证数据均匀的分布，例如有3个桶，分别是0号桶，1号桶和2号桶；现在有12个球，怎么样才能让12个球平均分布到3个桶中呢？使用Hash算法的做法是，将12个球从0开始编号，得到这样的一个序列：0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11。将这个序列中的每个值模3，不管数字是什么，得到的结果都是0,1,2，不会超过3，将结果为0的数字放入0号桶，结果为1的数子放入1号桶，结果为2的数字放入2号桶，12个球就均匀的分布到3个桶中，0,3,6,9,12号球放入0号桶，1,4,7,10号球放入1号桶，2,5,8,11号球放入2号桶。
一致性Hash算法是在Hash算法的基础上实现的，用于解决互联网中热点Hotspot问题，将来自网络上的流量动态的划分到不同的服务器处理。使用一致性Hash算法将流量均匀分发到不同服务器的做法是：
1、求出不同服务器的哈希值，然后映射到一个范围为0 — 2^32-1的数值空间的圆环中，即将首(0)和尾(2^32-1)相接的圆环，如下图。
2、当有一个李四的用户访问时，就会给该用户分配一个随机数，该随机数映射到圆环中的任意一个地方，按照圆环顺时针的方向查找距离最近的服务器，然后处理李四用户的请求。如果找不到服务器，则有第一台服务器来处理。
以上是两种Hash算法的简单介绍和对比，Hash算法在信息处理、信息安全方面应用广泛，而一致性hash算法主要应用是互联网分布式场景、大数据领域等。在复杂场景下，以上一致性hash算法是有缺陷，通过以下两方面来适用复杂随机应用场景。
3、一致性Hash算法的容错性和可扩展性
现假设Node C不幸宕机，可以看到此时对象A、B、D不会受到影响，只有C对象被重定位到Node D。一般的，在一致性Hash算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它不会受到影响，如下所示：
4、Hash环的数据倾斜问题
一致性Hash算法在服务节点太少时，容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜（被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上）问题，例如系统中只有两台服务器，其环分布如下：
此时必然造成大量数据集中到Node A上，而只有极少量会定位到Node B上。为了解决这种数据倾斜问题，一致性Hash算法引入了虚拟节点机制，即对每一个服务节点计算多个哈希，每个计算结果位置都放置一个此服务节点，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。
