数据均匀分片的核心是 哈希函数的设计。
如果你数据结构和算法不错的话，我觉得这是一个很简单的问题。
通过hashFunchiton（key）函数，输入key，输出hash值。

哈希函数设计的特点：
1》输入的key一样，得到的hash值肯定一样
2》输入的key不一样，得到的hash值可能一样，也就是hash冲突。
这个是评判一个哈希函数的好坏的重要标准。
冲突概率大的哈希函数肯定会引起严重的数据倾斜。极端的例子，
所有的key的hash值都一样，都跑到一个桶里面去了。

所以衡量一个哈希函数的好坏：
1》冲突要小。（例如用素数，还有模拟10进制，弄个26进制，abc可以编码为 0×26的0次方+1×26+2×26的2次方）
2》计算要快。常用位运算。
3》key哪怕很小的变动，输出的hash值差距越大越好。

有很多很经典的hash算法。

但是如果key一样hash值肯定一样。
所有key重复的数据很多的话，哈希函数是解决不了问题的。
必须对key进行组合，只要 组合后的key的重复的比率 不要
比 哈希冲突的概率 大太多就行。