如何设计灵活的分库分表算法

分库100个，单库128张表，以用户id进行分片，针对这个场景，我会设计一种基于一致性哈希算法的分库分表方案。

首先，需要确定哈希函数的选择。由于用户 ID 是一个字符串，可以选择 MurmurHash3 这个非加密型哈希函数来将用户 ID 映射为一个 32 位整数，例如：

hash_value = murmurhash3(user_id)
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接下来，可以将哈希值范围均匀地分散到 12800 个虚拟节点上，每个虚拟节点对应一个表。使用一个环形哈希空间来表示这些虚拟节点，将哈希值映射到环上，然后顺时针查找离这个哈希值最近的虚拟节点，并将数据存储到对应的表中。

为了支持动态扩容，可以增加虚拟节点的数量。当增加一个虚拟节点时，只需要将其哈希值插入到哈希空间中，并重新计算数据的映射关系即可。当删除一个虚拟节点时，只需要将其从哈希空间中移除，并重新计算数据的映射关系即可。

为了保证高可用性，可以采用主从复制的方式来实现数据的备份和容灾。每个表都有一个主节点和多个从节点，主节点负责处理写请求和同步数据到从节点，从节点则负责处理读请求和备份数据。如果主节点出现故障，可以自动选举一个从节点来代替它，从而实现故障转移。如果某个从节点出现故障，可以将其替换为新的节点，然后重新进行数据同步。

以下是一个基于一致性哈希算法的 Java 代码示例：

javaCopy code
import java.util.*;

public class ConsistentHashing {
    private final SortedMap&l