问题：

小明是邮局的人事部，主要管给邮件分类的人员。最近人员调动比较大，导致遇见了以下难题。
目标：确定每个员工要处理的邮件省份的分配策略。
条件：1）一个员工如果长时间处理相同省份的邮件，分类效率会提高。
2）随时有员工离职或者加入，要求实时分配任务。

分析：

问题一看就是明白是散列直接的对应问题（省份散列->员工散列），很明显的应该用哈希算法。如果没有条件一，很明显的就用普通的hash算法（hash(object)%N）就行，但考虑条件一，就必须在添加或删除员工时，不影响（或较小影响）其他在职员工的分配。一致性哈希就能解决这个问题。

一致性hash：

下面介绍一致性hash算法，图都是从网上找的，不属于原创。
简单的说一致性hash就是把所有散列都通过一种规则（算法）都分布到一个圆环上，如下图
*蓝点为员工，红点为省份

这样分配策略就出现了，key1分配给A，key4分配给B，key2，3分配给C
如果来了一个新员工D，新的分布如下图

分配策略就变成了，key1分配给A，key4分配给B，key2分配给D，key3分配给C。可以看到大部分员工分配的省份都没有变。
如果走了一个员工，新的分布如下图

分配策略就变成了，key1分配给A，key4，2，3分配给C。可以看到大部分员工分配的省份都没有变。
这样问题就解决了。

进阶：

不过又过了几天，小明又遇到了难题，有个员工B病了，所有的事都交给员工C，C由于工作太多，连续加班好几天也病了，这样没过几天大家都病了，分邮件的工作完全就没人做了！！！

这就是所说的雪崩效应，就因为有个员工小生了一下病就会导致系统完全没法工作。说明上面的分配策略还不完善。
分析：由于单点（员工）暂时离开，导致某点（员工）工作量加倍，超出单点最大处理能力。
解决策略：单点（员工）暂时离开后的任务应该尽可能分配均匀分配到现在可工作的点（员工）。
虚拟节点：虚拟节点”（virtual node）是实际节点在hash空间的复制品（replica），一实际个节点对应了若干个“虚拟节点”，这个对应个数也成为“复制个数”，“虚拟节点”在hash空间中以hash值排列。
通过把员工虚拟出多个员工，比如4个员工ABCD，每个虚拟出2个，也就是A1A2B1B2C1C2D1D2，hash后可能分布如下A1B1A2C1B2C2D1D2，如果A离开，那B1和C1会得到任务，相当于B，C每人得到了A一半任务，起到均匀的目的。一般可以虚拟几十到上百个，可以根据实际情况而定。

到此小明的问题也就解决了。进阶的方式在实际编程中使用比较多。