上面的hash算法可能会造成数据分布不均匀的情况，也就是 说大多数访问请求都会集中少量几个节点上。所以我们可以通过虚拟节点的方式解决数据分布不均的情况。
其实，就是对每一个服务器节点计算多个哈希值，在每个计算结果位置上，都放置一个虚拟 节点，并将虚拟节点映射到实际节点。比如，可以在主机名的后面增加编号，分别计算 “Node-A-01”，“Node-A-02”，“Node-B-01”，“Node-B-02”，“Node-C01”，“Node-C-02”的哈希值，于是形成 6 个虚拟节点：
增加了节点后，节点在哈希环上的分布就相对均匀了。这时，如果有访 问请求寻址到“Node-A-01”这个虚拟节点，将被重定位到节点 A。
具体代码实现如下：
/** * 带虚拟节点的一致性Hash算法 */ public class ConsistentHashingWithVirtualNode { /** * 待添加入Hash环的服务器列表 */ private static String[] servers = {"192.168.0.0:111", "192.168.0.1:111", "192.168.0.2:111", "192.168.0.3:111", "192.168.0.4:111"}; /** * 真实结点列表,考虑到服务器上线、下线的场景，即添加、删除的场景会比较频繁，这里使用LinkedList会更好 */ private static List<String> realNodes = new LinkedList<String>(); /** * 虚拟节点，key表示虚拟节点的hash值，value表示虚拟节点的名称 */ private static SortedMap<Integer, String> virtualNodes = new TreeMap<Integer, String>(); /** * 虚拟节点的数目，这里写死，为了演示需要，一个真实结点对应5个虚拟节点 */ private static final int VIRTUAL_NODES = 5; static { // 先把原始的服务器添加到真实结点列表中 for (int i = 0; i < servers.length; i++) realNodes.add(servers[i]); // 再添加虚拟节点，遍历LinkedList使用foreach循环效率会比较高 for (String str : realNodes) { for (int i = 0; i < VIRTUAL_NODES; i++) { String virtualNodeName = str + "&&VN" + String.valueOf(i); int hash = getHash(virtualNodeName); System.out.println("虚拟节点[" + virtualNodeName + "]被添加, hash值为" + hash); virtualNodes.put(hash, virtualNodeName); } } System.out.println(); } /** * 得到应当路由到的结点 */ private static String getServer(String node) { // 得到带路由的结点的Hash值 int hash = getHash(node); // 得到大于该Hash值的所有Map SortedMap<Integer, String> subMap = virtualNodes.tailMap(hash); // 第一个Key就是顺时针过去离node最近的那个结点 Integer i = subMap.firstKey(); // 返回对应的虚拟节点名称，这里字符串稍微截取一下 String virtualNode = subMap.get(i); return virtualNode.substring(0, virtualNode.indexOf("&&")); } public static void main(String[] args) { String[] nodes = {"127.0.0.1:1111", "221.226.0.1:2222", "10.211.0.1:3333"}; for (int i = 0; i < nodes.length; i++) System.out.println("[" + nodes[i] + "]的hash值为" + getHash(nodes[i]) + ", 被路由到结点[" + getServer(nodes[i])