在一致性哈希中，假设我们使用用户名作为哈希 hashFunction(用户名) = 节点A
现在据我了解，如果出现任何故障或节点被删除，请求将被定向到环中的下一个节点。假设nodeA发生故障，并且它的写请求被定向到nodeB。所以现在数据已经写入到shardB上了。一旦 shardA 重新启动并运行，将如何处理这个问题。我们的哈希函数将返回 hashFunction(username) = nodeA，但数据在 nodeA/shardA 上不可用，因为它是写在 shardB 上的
当更改（添加或删除）集群中的节点时，一致的散列可以最大限度地减少需要重新映射的键的数量。就其本身而言，一致性哈希并不处理节点处于低位的情况，这就是“下一个节点”概念的由来。
我举个例子吧！
假设我们的哈希函数是 key mod 4 - 因此对于每个整数键，mod 操作可能返回 [0,1,2,3] 之一。
假设我们的集群只有两个节点：A 和 B - 映射为：A ->[0,1] 和 B->[2,3]。现在我们添加另一个节点 C，我们可以将键重新映射到该节点，例如 C->[3]；所以整个簇是：A->[0,1]，B->[2]和C->[3]。通过一致散列，仅需要移动受影响的键 [3]，所有其他键都保留在现有节点中。
现在有一个由三个节点组成的集群，我们假设节点 B 发生故障 - B 仍然负责密钥 [2]。因此，如果我们想写入（或读取）一个值 - 我们不能 - 节点处于离线状态。在这种情况下，我们想使用“下一个”节点作为占位符。
总结一下：