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1.一致性哈希
例如：有三个服务器A,B,C，而现在我们手中有6W张照片，那么怎么把这些照片分给三个服务器？方法为：提取图片的关键字 % 服务器个数（3）?
假设，又新加了一台服务器D，这时会发生什么？ 那之前的很多图片的位置都要发生改变
由于服务器数量发生改变，导致服务器中的数据受到影响（全部数据）
2.虚拟节点
?上面只是一种理想的状态，几乎是达不到的。有时会出现哈希偏斜：
此时，就需要引入虚拟节点概念，虚拟节点：不存在的点，臆想出来的点
例如：A? B C是真实的服务器，接着就把A,B,C分身（虚拟）——A: A1 A2 A3 ；B: B1 B2 B3 ；C:C1 C2 C3；
?我们如果遇到了A1 A2 A3也就是A的分身，我们可以直接认为遇到了A本身
绿色弧，认为都是属于服务器A的部分，和之前的哈希偏斜相比，压力大大减少，接近于均分
3.布隆过滤器（海量数据去重）
例如：有10E个整型值，不重复，现在需要确定X存不存放在这10E个整型数内？
实际上，布隆过滤器就是一个非常长的二进制矢量 + 一组哈希函数
假设，现在有三个不同的哈希函数A, B, C
?这是20个二进制位，要么存1，要么存0。
设100,200,300这三个数经过哈希函数A, B, C的分解后剩下的数字如图所示，我们把有的数字为值改为1：
?再然后，需要判断一下250在不在这组数中，而我们知道250可以被A,B,C三个函数分解为：
分析一下：如果250存在，则3,9,19的格子里应该都是1，但是我们看到19这个格子并不是1，所以250是不存在的。
最后，判断一下50在不在这组数中，50可以被A,B,C三个函数分解为：
分析一下：50可以被A,B,C三个函数分解为6,9,15，而6,9,15这三个格子确实都是1，那么这个时候可以认定50一定在吗？显然是不能认定的，因为我们知道6对应格子的1是100或200的，9对应格子的1是100的，15对应格子的1是300的，所以不能得到50一定存在的结论。这就是布隆过滤器的一个缺点。
布隆过滤器的特点：他可以非常快速的告诉我们一个值存不存在，如果判定不存在是一定不存在，但是如果判定存在的话，不能保证，有可能不存在
布隆过滤器的优点：
1.占用空间小?
?2.插入，查找时间复杂度特别低?
?3.安全，布隆过滤器不存在存储原始数据本身，所以不害怕被盗。
布隆过滤器的缺点：
1.会发生误判（如果计算得到的位都是1，但是不能保证这个值真的存在）
2.删除根本办不到
误判率：? 0.03? ? ? 700W? ? ? ? ? 5个
? ? ? ? ? ? ? ? ?0.01? ? ?900W? ? ? ? ? 7个
误判率降低 —— 导致二进制位占用空间增加 —— 导致需要的哈希函数增加