数据保存在一块盘中是无法保障数据可靠性，通常采用多副本的方法，副本越多，越可靠。在确定副本数下，副本丢失后的恢复速度，是可靠性的关键因素。如果数据修复的速度够快，可以抢在另一块盘损坏之前，修复丢失后数据。
一致性hash方案中，如果将一块磁盘同一个hash区间一一绑定，因此数据恢复时，只能先更坏坏盘，然后从其他副本处读数据，写入新磁盘，时间尺度交大。
如果方案中，让节点同hash区间一一对应，在节点内部，在将数据分散存储到一块磁盘中，那么当需要恢复副本时，节点将损坏的磁盘的数据对象分散存放到其他磁盘上。这样可以先发起修复，从其他副本那里获得数据，并发的向多个磁盘恢复数据，磁盘的吞吐会得到缓解，但网络将会成为瓶颈。千兆网络最大支持120MBps，比磁盘快一倍。另一个问题是，数据在节点内部任意分散到各磁盘上，那么节点就需要维护一个key->磁盘的映射。也就是节点内的局部元数据。这个元数据需要服务器自己维护，由于单台服务器资源有限，元数据的可靠性、可用性和一致性的维持非常麻烦。一旦这个元数据丢失了，这个节点上的所有数据都找不到，需要从其他副本那里恢复丢失的数据，但恢复起来更困难。更现实的做法是直接扫描各磁盘，逆向的重建元数据。
副本恢复最快，影响最小的方法，不让数据对象绑死在一台节点上，只要数据对象可以存放到任意一台节点，那么便可以在节点之间多对多的数据副本恢复。集群规模越大，速度越快。基于元数据的方案，每个对象同节点，乃至硬盘的映射是任意的。
有一些基于混合方案的衍生方案可以解决hash在副本修复速度问题:将hash环划分成若干slot(bucket),数量远远大于将来集群可能拥有的节点数、或磁盘数。如2^32。slot到节点或磁盘的映射通过一个映射表维护，各副本集群中的slot分布互不相同，当一个磁盘损坏时，找出所包含的slot，将这些slot分散到其他节点和磁盘上。这样便可以并发的从其他节点上以slot为单位进行副本恢复，在磁盘更换后，再将一些slot，可以是原来的，也可以是随机的迁移到磁盘，以达到数据平衡。
确保数据对象一致性最实用的方法是W+R>N。即N个副本中，一个版本写入确保W个成功，而读取时确保R个成功，只要满足W+R>N的情况，便可以保证始终可以读到最后写入成功的版本。元数据在节点下线时可以采用另外挑选一台合适的节点，写入副本，更新相应元数据操作。一致性hash方案，无法随意的将副本写入到其他节点上，有2中方法，1是将副本或者key写入一个队列，等节点恢复后，发起修复操作，从其他副本获取数据，补上缺失副本。这个队列必须足够可靠，否则等到一致性检查时才能修复。2是按照一定规则写入其他节点，等回复后原样迁回，但调度会比较复杂。
