哈希算法题目：设计一个基于哈希的分布式购物车系统（支持高并发和容错）

题目描述

设计一个分布式购物车系统，要求支持以下操作：

1. 添加商品：用户将商品加入购物车，需记录商品ID、数量、加入时间。
2. 删除商品：从购物车移除指定商品。
3. 修改数量：更新购物车中某商品的数量。
4. 查询购物车：返回当前用户购物车中的所有商品及总价。

分布式要求：

• 支持高并发（同一用户可能同时操作购物车）。
• 数据需分片存储，避免单点故障。
• 保证最终一致性（允许短暂数据延迟，但最终结果正确）。

解题步骤

步骤1：确定数据模型和哈希分片策略

数据模型：
每个用户的购物车数据可表示为键值对，例如：

• 键（Key）：user_id:cart（如 user123:cart）
• 值（Value）：商品列表的序列化数据，如 JSON 格式：

  {
    "items": {
      "product_id_1": {"quantity": 2, "added_time": "2023-10-01T10:00:00Z"},
      "product_id_2": {"quantity": 1, "added_time": "2023-10-01T10:05:00Z"}
    },
    "version": 3  // 用于并发控制
  }
  

分片策略：

• 使用一致性哈希（Consistent Hashing）将用户数据分布到多个存储节点（如 Redis 集群）。
• 优点：节点扩容或缩容时，仅影响少量数据迁移。
• 哈希函数：对用户ID（如 user123）计算哈希值（如 SHA-256），映射到哈希环上的位置，决定数据存储节点。

步骤2：处理并发冲突

问题：若用户同时发起多次操作（如添加和修改商品），直接覆盖写入可能导致数据丢失。
解决方案：

• 乐观锁（Optimistic Locking）：
  1. 每次读取购物车时记录版本号（如 version 字段）。
  2. 写入前检查版本号是否变化：若变化则拒绝操作，提示用户重试。
• 示例流程：

  # 伪代码：更新购物车商品数量
  def update_quantity(user_id, product_id, new_quantity):
      key = f"{user_id}:cart"
      while True:
          cart_data = redis.get(key)  # 读取数据及版本号
          if cart_data is None:  # 购物车为空则初始化
              cart_data = {"items": {}, "version": 0}
          else:
              cart_data = json.loads(cart_data)
  
          # 更新商品数量
          cart_data["items"][product_id] = {
              "quantity": new_quantity,
              "added_time": cart_data["items"].get(product_id, {}).get("added_time", current_time())
          }
          cart_data["version"] += 1
  
          # 尝试写入（带版本检查）
          if redis.set_if_version_match(key, json.dumps(cart_data), cart_data["version"] - 1):
              break  # 写入成功
          else:
              continue  # 版本冲突，重试
  

步骤3：实现容错和最终一致性

容错设计：

1. 数据副本：每个分片存储多个副本（如主从复制），主节点故障时自动切换至从节点。
2. 故障检测：通过心跳机制监控节点状态，异常节点从哈希环中移除。

最终一致性保证：

• 使用消息队列（如 Kafka）异步处理跨分片操作（如合并用户多设备购物车）。
• 示例：用户手机和网页端同时操作购物车时，操作按时间顺序排队执行，避免冲突。

步骤4：优化性能

1. 本地缓存：频繁读取的购物车数据缓存在用户本地（如浏览器缓存），减少服务端压力。
2. 批量操作：支持批量添加/删除商品，减少网络请求次数。
3. 惰性计算总价：总价仅在查询时计算，避免每次更新都计算。

总结

本题通过一致性哈希分片解决数据分布问题，乐观锁控制并发冲突，副本机制和消息队列实现容错和最终一致性。实际系统中还需结合具体存储引擎（如 Redis Cluster）和监控工具完善细节。