在Akka Actor集群中，分片（Shard）是负责处理数据的单位。每个分片都在一个特定的节点上运行，因此当需要更新集群时，可能需要对节点进行重启或添加新的节点。然而，在这种情况下，可能会发生分片不一致的问题，即某些分片在新的节点重启或添加之后没有被正确地平衡到新的节点上，而是集中于某些节点上。

为了解决这个问题，可以使用Akka提供的自动平衡策略来重新平衡分片。这种策略可以确保在节点重启或添加时，所有分片都被平衡到不同的节点上，从而避免不一致的问题。以下是使用Akka自动平衡策略的示例代码：

import akka.cluster.sharding.ShardRegion

val numOfShards = 100

val shardExtractor: ShardRegion.ExtractEntityId = {
  case msg @ MyMessage(entityId, _) =>
    (entityId.toString, msg)
}

val shardResolver: ShardRegion.ExtractShardId = {
  case MyMessage(entityId, _) =>
    (entityId % numOfShards).toString
  case ShardRegion.StartEntity(entityId) =>
    (entityId.toLong % numOfShards).toString
}

val entityProps = Props[MyActor]

val settings = ClusterShardingSettings(system)
val shardRegion = ClusterSharding(system).start(
  typeName = "MyActor",
  entityProps = entityProps,
  settings = settings,
  extractEntityId = shardExtractor,
  extractShardId = shardResolver
)

在上面的示例中，我们使用了ClusterSharding类中的start方法来创建一个新的Actor分片区域。使用此方法时，我们可以为extractShardId参数传递一个自定义的函数，该函数将根据特定的消息为每个分片选择一个节点。在本例中，我们将所有分片的数量定义为100，然后使用模运算符将每个实体路由到其余数作为分片的节点。这将确保所有分片都被平衡到不同的节点上，并从而避免不一致的问题。

另外，还可以使用自定义的平衡策略来解决此问题。该策略应该考虑所有分片的数量并尽可能将它们分配给不同的节点。然而，由于Akka已经提供了自动平衡策略，因此我们建议使用其自带的解决方案。