哈希算法题目：设计一个基于哈希的分布式实时聊天系统（支持消息排序和去重）

题目描述：设计一个分布式实时聊天系统，需要支持消息的全局排序、去重处理，确保用户接收到的消息既没有重复，又能按正确顺序显示。系统需要处理高并发场景，保证消息的可靠传递。

解题过程：

1. 系统需求分析

   • 消息去重：防止网络重传或客户端重复发送导致的消息重复
   • 消息排序：确保所有用户看到的消息顺序一致
   • 分布式架构：支持水平扩展，处理大量并发连接
   • 实时性：消息延迟要尽可能低

2. 核心架构设计

   客户端 → 网关层 → 消息处理层 → 存储层
              ↓         ↓         ↓
          连接管理   去重排序   消息持久化
   

3. 消息去重机制

   • 为每条消息生成唯一指纹：使用SHA-256哈希消息内容+发送者ID+时间戳
   • 布隆过滤器初步过滤：在网关层使用布隆过滤器快速判断是否可能重复
   • 精确去重检查：在消息处理层使用分布式Redis存储已处理消息指纹
   • 去重时间窗口：设置合理的去重时间范围（如5分钟）

4. 消息排序实现

   • 全局序列号生成器：基于雪花算法生成单调递增的序列号
   • 向量时钟：为每个聊天室维护向量时钟，解决跨地域排序问题
   • 客户端确认机制：确保消息顺序的正确传递

5. 分布式哈希表设计

   class MessageDeduplicator:
       def __init__(self):
           self.bloom_filter = ScalableBloomFilter()
           self.redis_client = RedisCluster()
           self.expire_time = 300  # 5分钟
   
       def is_duplicate(self, message_hash):
           # 布隆过滤器快速检查
           if not self.bloom_filter.check(message_hash):
               return False
   
           # Redis精确检查
           key = f"msg:{message_hash}"
           if self.redis_client.setnx(key, 1):
               self.redis_client.expire(key, self.expire_time)
               return False
           return True
   

6. 消息路由和分区

   • 基于聊天室ID进行一致性哈希分区
   • 每个分区负责处理特定聊天室的消息排序
   • 使用ZooKeeper/etcd进行服务发现和负载均衡

7. 容错和一致性

   • 多副本存储消息指纹，防止单点故障
   • 最终一致性模型，允许短暂的消息乱序
   • 客户端重试机制处理临时故障

这个系统通过组合多种哈希技术，在保证高性能的同时实现了可靠的消息去重和排序。