本文深入探讨分布式数据存储中哈希与一致性哈希的应用，阐述数据分布设计原则，包括数据均匀性、稳定性和节点异构性。介绍了哈希、一致性哈希、带有限负载的一致性哈希和带虚拟节点的一致性哈希的原理和应用场景，强调了这些方法在应对节点变化和数据分布时的优势与不足。通过实例帮助理解各种方法的工作机制，并提供了四种方法的对比分析，帮助读者选择适合的分布式数据分布方法。
在上一篇文章中，我带你了解了分布式存储系统的三个要素：顾客、导购和货架（分布式存储系统三要素，掌握这些就离成功不远了）。其中，导购实现了分布式数据存储系统中数据索引的功能，包括存储数据时确定存储位置，以及获取数据时确定数据所在位置。
那么，在分布式系统中，具体是如何实现数据索引或数据分布的呢？目前最常用的方法就是哈希和一致性哈希。
接下来，我们就一起打卡数据分布式方式中的哈希与一致性哈希吧。
首先，我们来看一下数据分布设计的原则。数据分布设计原则是分布式存储系统设计的基本原则，指导了哈希和一致性哈希方法的选择和应用。
数据分布设计原则
其实，这里的数据分布，主要就是数据分片。相信你还记得，我在第 24 篇文章中与你分享分布式存储系统的导购时，已经和你提到数据分片技术，它解决了确定数据位置的问题，并着重与你讲述了按照数据特征进行划分的分片方法。今天，我主要与你讲解按照数据范围，采用哈希、一致性哈希等对数据划分的方法。
假设，现在有上百 G 数据需要进行分布式存储，也就是要存储到不同的节点上。提到这个问题，你可能立刻就会想到很多种方法，比如随机分布、范围分布
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