哈希结合Redis实现一致性哈希算法（基于redis一致性）

一致性哈希算法是一种就地分片技术的实现方案，它可以将一个相对较大的数据分片，使得这些分片处于不同的节点服务器上，可以更好的提升系统的可伸缩性和稳定性。一致性哈希算法可以使用哈希函数和Redis的hash存储和访问实现，用户可以使用Redis来存储每个节点服务器的信息，并借助哈希算法来实现一致性哈希，从而实现数据分片存储。

一致性哈希算法和其他分片技术相比，具有很多优势，如果我们把哈希函数想象成一个圆环，圆环上有很多节点，每个节点对应着一个特定的服务器，用户只需要将数据映射到特定的节点上即可实现数据的分片存储，避免了手动计算数据的归属关系的麻烦，可以极大的满足系统的可伸缩性要求。

具体的实现过程如下：首先我们需要使用哈希函数，把每一个服务器节点映射到一个特定的哈希值上，然后使用Redis的哈希数据结构来存储这些哈希值，以及相应的服务器节点的信息，当有新的数据产生的时候，根据此新数据的哈希值，我们可以在Redis中查找出这个哈希值对应的服务器节点，从而将该数据存储到相应的服务器节点上，从而实现一致性哈希的数据分片存储。

以下是使用Redis和哈希算法实现一致性哈希分片的一个示例：

// 创建一个Redis实例
var redisClient = redis.createClient(); 
 
// 用哈希函数将一个字符串映射到一个哈希值
var md5 = require('crypto-js/md5');
var key = md5('Hello World!');

// 将哈希值与服务器节点的信息存储到Redis中 
redisClient.hset('hashmap', key, 'Server1');
// 获取指定的数据的服务器节点信息
var node = redisClient.hget('hashmap', key);
console.log('The node for data ' + key + ' is ' + node);

由此可见，使用哈希函数和Redis的哈希结构实现一致性哈希分片是一个非常有效的实现方式，无论是可伸缩性还是稳定性，都可以达到很好的效果。