一致性hash算法（Consitent Hash）用于解决动态cache问题 http://baike.baidu.com/view/1588037.html
memcach中一个具体实现算法：
初始化：
已有server m个和各自权重，构建 40*server个数*4个bucket，每个bucket实际上就是一个long值，按照权重分配给各个server，所有的bucket会分布在2的32次方的空间中，用一个TreeMap来存储。
double factor = Math .floor(((double) (40 * this.servers.length * thisWeight)) / (double) this.totalWeight);
for (long j = 0; j < factor; j++)
{
//md5结果为16个字节，每4个一组，转成一个long值（在0到2的32次方间）
byte[] d = md5.digest((servers + "-" + j).getBytes());
for (int h = 0; h < 4; h++)
{
Long k = ((long) (d[3 + h * 4] & 0xFF) << 24)
| ((long) (d[2 + h * 4] & 0xFF) << 16)
| ((long) (d[1 + h * 4] & 0xFF) << 8)
| ((long) (d[0 + h * 4] & 0xFF));
consistentBuckets.put(k, servers);
}
}
根据key来查找来分配server:
计算key的hash code,从TreeMap中查找大于它的节点，如果有则取第一个，没有则取TreeMap的第一个（相当于一个圆环）
SortedMap<Long, String> tmap = this.consistentBuckets.tailMap(hv);
return (tmap.isEmpty()) ? this.consistentBuckets.firstKey() : tmap
.firstKey();