哈希算法题目：设计一个基于哈希的分布式会话存储系统

题目描述：设计一个分布式会话存储系统，用于在Web服务器集群中存储用户会话数据。系统需要支持会话的创建、读取、更新和删除操作，并确保在服务器故障时会话数据不会丢失。

解题过程：

1. 问题分析：

   • 会话数据是键值对形式，键是会话ID，值是会话属性
   • 系统需要高可用性，单点故障时数据不丢失
   • 需要支持水平扩展，应对大量并发用户
   • 会话数据有过期时间，需要自动清理

2. 系统架构设计：

   • 采用一致性哈希算法将会话数据分布到多个存储节点
   • 每个会话数据在多个节点上备份（通常3个副本）
   • 使用虚拟节点解决数据分布不均问题

3. 关键组件实现：

   a. 会话存储结构：

   class Session:
       def __init__(self, session_id, data, created_at, ttl):
           self.session_id = session_id  # 会话ID
           self.data = data              # 会话数据（字典）
           self.created_at = created_at  # 创建时间
           self.ttl = ttl                # 生存时间
           self.last_accessed = created_at  # 最后访问时间
   

   b. 一致性哈希环实现：

   class ConsistentHash:
       def __init__(self, nodes=None, virtual_nodes=100):
           self.virtual_nodes = virtual_nodes
           self.ring = {}          # 虚拟节点到物理节点的映射
           self.sorted_keys = []    # 排序的哈希环位置
   
           if nodes:
               for node in nodes:
                   self.add_node(node)
   
       def _hash(self, key):
           # 使用MD5哈希函数，返回0-1之间的值
           return int(hashlib.md5(key.encode()).hexdigest(), 16) / (2**128)
   
       def add_node(self, node):
           # 为每个物理节点创建多个虚拟节点
           for i in range(self.virtual_nodes):
               virtual_key = f"{node}-{i}"
               hash_value = self._hash(virtual_key)
               self.ring[hash_value] = node
               self.sorted_keys.append(hash_value)
   
           self.sorted_keys.sort()
   
       def get_node(self, key):
           if not self.ring:
               return None
   
           hash_value = self._hash(key)
           # 在环上找到第一个大于等于该哈希值的位置
           for sorted_key in self.sorted_keys:
               if hash_value <= sorted_key:
                   return self.ring[sorted_key]
   
           # 如果没找到，返回环的第一个节点
           return self.ring[self.sorted_keys[0]]
   

   c. 会话管理器：

   class SessionManager:
       def __init__(self, storage_nodes):
           self.consistent_hash = ConsistentHash(storage_nodes)
           self.storage_nodes = {}  # 节点连接池
   
           for node in storage_nodes:
               self.storage_nodes[node] = SessionStorage(node)
   
       def _get_storage_nodes(self, session_id):
           # 获取存储会话数据的主要节点和备份节点
           primary_node = self.consistent_hash.get_node(session_id)
           nodes = [primary_node]
   
           # 获取后续的备份节点
           hash_value = self.consistent_hash._hash(session_id)
           idx = bisect.bisect_left(self.consistent_hash.sorted_keys, hash_value)
   
           for i in range(1, 3):  # 总共3个副本
               next_idx = (idx + i) % len(self.consistent_hash.sorted_keys)
               next_node = self.consistent_hash.ring[
                   self.consistent_hash.sorted_keys[next_idx]
               ]
               if next_node not in nodes:
                   nodes.append(next_node)
   
           return nodes
   
       def create_session(self, session_id, initial_data, ttl=3600):
           session = Session(session_id, initial_data, time.time(), ttl)
           storage_nodes = self._get_storage_nodes(session_id)
   
           # 写入所有副本
           for node in storage_nodes:
               self.storage_nodes[node].store_session(session)
   
           return session
   
       def get_session(self, session_id):
           storage_nodes = self._get_storage_nodes(session_id)
   
           # 从主要节点读取，如果失败则尝试备份节点
           for node in storage_nodes:
               try:
                   session = self.storage_nodes[node].get_session(session_id)
                   if session and not self._is_expired(session):
                       # 更新最后访问时间
                       session.last_accessed = time.time()
                       self.update_session(session_id, session.data)
                       return session
               except Exception:
                   continue
   
           return None
   
       def update_session(self, session_id, new_data):
           storage_nodes = self._get_storage_nodes(session_id)
           success_count = 0
   
           for node in storage_nodes:
               try:
                   session = self.storage_nodes[node].get_session(session_id)
                   if session:
                       session.data.update(new_data)
                       session.last_accessed = time.time()
                       self.storage_nodes[node].store_session(session)
                       success_count += 1
               except Exception:
                   continue
   
           # 确保写入多数副本
           return success_count >= len(storage_nodes) // 2 + 1
   
       def _is_expired(self, session):
           return time.time() - session.last_accessed > session.ttl
   

4. 容错和一致性保证：

   • 使用Quorum机制：写入W个副本，读取R个副本，保证W + R > N
   • 节点故障时自动将数据迁移到健康节点
   • 定期进行数据修复，确保副本一致性

5. 会话过期处理：

   • 惰性删除：在访问时检查过期时间
   • 定期扫描：后台进程定期清理过期会话
   • TTL自动过期：存储系统支持自动过期机制

这个设计确保了会话数据的高可用性和可扩展性，能够应对大规模的Web应用场景。