在分布式系统（如分布式缓存、负载均衡）中，传统哈希算法曾长期面临 “节点变动引发全局失效” 的难题，而一致性哈希算法的出现，精准解决了这一核心痛点，成为保障系统稳定性与效率的关键技术。要理解其价值，需先看清传统哈希算法的局限，再拆解一致性哈希的解决方案。

传统哈希算法的核心问题在于节点变动导致的 “雪崩效应” 。例如在分布式缓存场景中，若用 “数据 key 哈希值 % 节点数量” 的方式分配数据，当新增或删除一个缓存节点时，节点数量发生变化，所有数据的哈希映射结果都会改变 —— 这意味着之前存储在各节点的缓存数据全部失效，所有请求会瞬间涌向数据库，引发 “缓存雪崩”，严重时可能导致数据库瘫痪。这种 “牵一发而动全身” 的缺陷，让传统哈希算法在需要动态调整节点的分布式系统中难以适用。

一致性哈希算法首先通过环形哈希空间与虚拟节点，解决了节点变动的影响范围问题。它将哈希值空间映射为一个 “环形”（如 0-2³²-1 的整数环），先把每个真实节点通过哈希计算映射到环上的某个位置；再将数据 key 同样哈希到环上，沿环顺时针找到最近的节点，即为数据的存储节点。当新增或删除一个真实节点时，仅会影响环上该节点相邻的部分数据，而非所有数据 —— 比如删除某个节点后，原本属于它的数据会转移到下一个相邻节点，其他节点的数据映射完全不变，极大缩小了节点变动的影响范围，避免了全局失效。

其次，它通过虚拟节点机制解决了 “数据倾斜” 问题。若仅映射真实节点，可能因节点在环上分布不均，导致大量数据集中到少数节点（即 “数据倾斜”），引发节点负载失衡。一致性哈希算法为每个真实节点生成多个 “虚拟节点”（如 1 个真实节点对应 100 个虚拟节点），并将这些虚拟节点均匀分布在环上。数据映射时先关联虚拟节点，再对应到真实节点，通过虚拟节点的 “分散性”，让数据在真实节点间实现均衡分配，保障各节点负载稳定。

此外，一致性哈希算法还降低了分布式系统的运维成本。在传统哈希架构中，节点扩容或缩容时需重新计算所有数据的映射关系，操作复杂且风险高；而一致性哈希算法下，节点变动仅需调整局部数据，无需全局重构，运维效率大幅提升，也让系统具备了更灵活的弹性伸缩能力。

综上，一致性哈希算法的核心价值，在于打破了传统哈希算法 “节点变动即全局失效” 的困境，通过环形空间与虚拟节点设计，实现了 “节点变动影响最小化”“数据分配均衡化” 与 “运维成本降低”，成为分布式缓存、CDN、负载均衡等场景的核心技术支撑。