why？ 分布式系统中，当某个节点失效，如果保证对剩余节点的数据影响最小？
像Memcache以及其它一些内存K/V数据库一样，Redis本身不提供分布式支持，所以在部署多台Redis服务器时，就需要解决如何把数据分散到各个服务器的问题，并且在服务器数量变化时，能做到最大程度的不令数据重新分布。
通常使用的分布式方法是根据所要存储数据的键的hash值与服务器数量N，按 hash % N 取模的算法来将数据分布到各个服务器。该算法的优点是足够简单，而且数据分布均匀。但是一旦服务器数量N发生变化的时候，缓存命中率会瞬间跌入谷底。
2的32次方的一个圆。
余数分布式算法：不可取
计算一致性hash时采用如下步骤：
首先求出memcached服务器（节点）的哈希值，并将其配置到0～232的圆（continuum）上。
然后采用同样的方法求出存储数据的键的哈希值，并映射到相同的圆上。
然后从数据映射到的位置开始顺时针查找，将数据保存到找到的第一个服务器上。如果超过232仍然找不到服务器，就会保存到第一台memcached服务器上。
从上图的状态中添加一台memcached服务器。余数分布式算法由于保存键的服务器会发生巨大变化而影响缓存的命中率，但Consistent Hashing中，只有在园（continuum）上增加服务器的地点逆时针方向的第一台服务器上的键会受到影响，如下图所示：
