哈希算法题目：设计一个基于哈希的分布式计数器系统

题目描述
设计一个支持高并发访问的分布式计数器系统。系统需要支持以下操作：

• increment(key): 将指定key的计数器值加1
• decrement(key): 将指定key的计数器值减1
• get(key): 获取指定key的当前计数值
• reset(key): 将指定key的计数器重置为0

系统需要处理分布式环境下的并发冲突，保证数据一致性，并能够水平扩展以支持大量并发请求。

解题过程

第一步：分析需求与挑战

1. 分布式环境：计数器需要分布在多个节点上
2. 高并发：多个客户端可能同时操作同一个计数器
3. 数据一致性：需要保证计数操作的原子性
4. 水平扩展：系统需要能够通过增加节点来提高吞吐量

第二步：基础哈希分片设计
使用一致性哈希算法将不同的key分布到不同的节点上：

class DistributedCounter:
    def __init__(self, nodes):
        self.nodes = nodes  # 存储节点列表
        self.hash_ring = ConsistentHashRing()  # 一致性哈希环
        
    def _get_node(self, key):
        """根据key找到对应的存储节点"""
        return self.hash_ring.get_node(key)

第三步：处理单个计数器的并发冲突
为每个计数器设计版本控制机制：

class Counter:
    def __init__(self):
        self.value = 0
        self.version = 0  # 版本号用于冲突检测
        
    def increment(self, client_version):
        if client_version == self.version:
            self.value += 1
            self.version += 1
            return True
        return False  # 版本冲突

第四步：实现乐观锁机制
使用CAS（Compare-and-Swap）操作处理并发：

def increment(key):
    while True:
        # 读取当前值和版本
        current_value, current_version = read_from_storage(key)
        
        # 计算新值
        new_value = current_value + 1
        
        # CAS操作：只有版本未改变时才更新
        if cas_operation(key, current_value, current_version, 
                         new_value, current_version + 1):
            break  # 更新成功，退出循环
        # 否则重试

第五步：批量操作优化
为减少网络开销，实现批量更新：

class BatchBuffer:
    def __init__(self, batch_size=100):
        self.batch_size = batch_size
        self.buffer = {}  # key -> 增量值
        
    def add_increment(self, key):
        self.buffer[key] = self.buffer.get(key, 0) + 1
        if len(self.buffer) >= self.batch_size:
            self.flush()
            
    def flush(self):
        # 批量提交所有增量
        batch_operations = []
        for key, delta in self.buffer.items():
            batch_operations.append(('increment', key, delta))
        send_batch_to_storage(batch_operations)
        self.buffer.clear()

第六步：处理网络分区和节点故障
实现故障转移和数据复制：

class ReplicatedCounter:
    def __init__(self, replication_factor=3):
        self.replication_factor = replication_factor
        
    def write_with_quorum(self, key, operation):
        # 写入多数副本后才返回成功
        nodes = self._get_replica_nodes(key)
        successes = 0
        
        for node in nodes:
            if self._send_to_node(node, operation):
                successes += 1
                
        # 需要多数副本确认（W > N/2）
        return successes > len(nodes) / 2

第七步：最终系统设计
完整的分布式计数器系统架构：

class DistributedCounterSystem:
    def __init__(self, storage_nodes, replication_factor=3):
        self.hash_ring = ConsistentHashRing()
        self.storage_nodes = storage_nodes
        self.replication_factor = replication_factor
        self.batch_buffers = {}  # 每个节点的批量缓冲区
        
    def increment(self, key):
        # 1. 找到目标节点
        primary_node = self.hash_ring.get_node(key)
        
        # 2. 添加到批量缓冲区
        if primary_node not in self.batch_buffers:
            self.batch_buffers[primary_node] = BatchBuffer()
        self.batch_buffers[primary_node].add_increment(key)
        
    def get(self, key):
        # 从主节点或副本读取
        nodes = self._get_replica_nodes(key)
        for node in nodes:
            try:
                return node.read_counter(key)
            except NodeUnavailable:
                continue
        raise Exception("All replicas unavailable")

关键要点总结

1. 一致性哈希确保数据均匀分布和最小化重新哈希
2. 乐观锁和CAS操作解决并发冲突
3. 批量操作减少网络开销
4. 多副本和仲裁机制保证可用性和一致性
5. 故障转移机制处理节点失效

这种设计能够支持高并发计数操作，同时保证数据的一致性和系统的可扩展性。