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，用于存储用户会话数据。系统需要支持以下操作：

• set(sessionId, key, value)：设置会话中某个键的值
• get(sessionId, key)：获取会话中某个键的值
• delete(sessionId, key)：删除会话中的某个键
• clear(sessionId)：清空整个会话

系统需要具备高可用性、可扩展性，并处理分布式环境下的数据一致性问题。

解题过程：

第一步：理解会话存储的基本需求
会话数据是临时性的键值对数据，通常包含用户登录状态、购物车信息等。在分布式系统中，同一个用户的请求可能被路由到不同的服务器节点，因此需要共享的会话存储。

第二步：设计数据分片策略
使用一致性哈希算法将会话数据分布到多个存储节点：

• 将会话ID（sessionId）作为哈希键
• 虚拟节点数量设置为100-200个，确保负载均衡
• 每个物理节点对应多个虚拟节点，提高分布均匀性

第三步：设计数据存储结构
每个会话在存储节点中的数据结构：

{
    "session_data": {
        "key1": "value1",
        "key2": "value2",
        # ... 其他键值对
    },
    "created_at": timestamp,
    "last_accessed": timestamp,
    "ttl": 3600  # 生存时间（秒）
}

第四步：实现基本的CRUD操作

set操作实现：

1. 计算sessionId的哈希值，确定目标存储节点
2. 在目标节点中查找或创建会话记录
3. 更新或添加指定的键值对
4. 更新last_accessed时间戳
5. 设置TTL过期时间

get操作实现：

1. 计算sessionId的哈希值，定位存储节点
2. 检查会话是否存在且未过期
3. 如果存在，更新last_accessed时间
4. 返回请求的键对应的值

第五步：处理会话过期
实现惰性删除+定期清理的双重机制：

• 每次访问时检查TTL，过期则删除（惰性删除）
• 后台任务定期扫描并清理过期会话（主动清理）

第六步：保证高可用性

• 为每个分片设置副本（通常2-3个）
• 使用主从复制或多主复制策略
• 读取时可以从副本读取，提高吞吐量

第七步：处理一致性

• 使用版本号或向量时钟检测并发写冲突
• 采用最终一致性模型，允许短暂的数据不一致
• 对于重要操作，可以使用Quorum机制（W + R > N）

第八步：性能优化

• 在存储节点前添加本地缓存层
• 使用批量操作减少网络往返
• 压缩会话数据减少存储空间

这个设计通过哈希分片实现水平扩展，通过副本机制保证高可用性，通过TTL和清理机制管理内存使用，适合大规模Web应用的会话存储需求。