hash/maphash 不适合一致性哈希因其 seed 每次重启重置，导致哈希值不可复现，引发路由错乱；应使用 crypto/md5 等确定性哈希，并规范节点字符串格式，Add() 至少一个节点且权重为正整数。
为什么 hash/maphash 不适合一致性哈希
一致性哈希要求节点哈希值在多次运行中稳定可复现，而 hash/maphash 是为 map 内部散列设计的，每次程序重启后 seed 重置，输出完全不可预测。用它做虚拟节点映射，服务重启后所有请求路由错乱。
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- 必须用
crypto/md5或sha256这类确定性哈希，输入相同字符串，输出永远一致 - 对节点地址（如
"10.0.1.5:8080"）做哈希时，别漏掉端口或协议——"10.0.1.5"和"10.0.1.5:8080"是两个不同节点 - 避免直接哈希结构体：字段顺序、空格、JSON 序列化差异都会导致哈希漂移；统一转成规范字符串再哈希
ConsistentHash.Get() 返回空节点的常见原因
调用 Get() 后返回 nil 或 panic，通常不是算法写错了，而是初始化阶段没加节点，或节点权重为 0。
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- 构造
ConsistentHash后，必须显式调用Add()注册至少一个节点；空环不报错，但Get()必然失败 - 如果用了带权重的实现（比如按 CPU 核心数设权重），检查传入的
weight是否为正整数——weight 会被静默忽略 - 节点字符串含非法字符（如空格、换行）可能导致哈希计算异常，建议用
strings.TrimSpace()预处理
虚拟节点数量设多少才合理
虚拟节点（virtual node）用来缓解物理节点增减时的数据倾斜，但不是越多越好。100 个物理节点配 2000 个虚拟节点，内存占用翻 20 倍，查找却只快一点点。
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- 默认从
100起步（即每个物理节点映射 100 个 hash 环位置），线上压测后按需调整 - 若节点总数常小于 10，
50就够用；大于 200 时可提到150~200，再高收益急剧下降 - 注意：虚拟节点数影响
Get()的时间复杂度——底层用切片 + 二分查找，1000 个虚拟节点查找约 10 次比较，2000 个是 11 次，差别不大
如何安全地动态更新节点列表
服务发现场景下，节点经常上下线。Add()/Remove() 看似简单，但并发调用或中间态未清理，会导致环结构损坏或 goroutine 泄漏。
实操建议：
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- 所有变更操作必须串行——用
sync.RWMutex保护内部切片和映射，读多写少，Get()用RLock()，增删用Lock() -
Remove()后别立刻GC或 close 连接：旧请求可能还在飞，建议加一个短窗口（如 30 秒）再真正释放资源 - 不要在
Get()返回后缓存节点引用并长期持有——节点可能已被Remove()，下次调用应重新Get()
环上节点变动越频繁，越要小心哈希分布毛刺。真实环境里，一次节点抖动引发 5% 请求错发很常见，得靠客户端重试兜底。
