实现一个基于哈希的分布式实时监控系统（支持滑动窗口统计和异常检测）

题目描述：设计一个分布式实时监控系统，用于收集来自多个服务器的指标数据（如CPU使用率、内存使用率等）。系统需要支持滑动窗口统计（例如，最近5分钟的平均CPU使用率）和基于阈值的异常检测（例如，当某指标连续3个数据点超过阈值时触发告警）。

解题过程：

1. 系统架构设计

   • 使用分布式哈希表（DHT）对服务器节点进行分片，每个节点负责存储特定范围内的指标数据
   • 采用一致性哈希实现节点的动态扩缩容，保证数据均匀分布
   • 每个节点维护一个时间序列数据库，按时间戳有序存储指标数据

2. 数据存储设计

   • 使用双层哈希结构：第一层是服务器ID到时间序列的映射，第二层是时间戳到指标值的映射
   • 示例数据结构：

     {
         "server_1": {
             "timestamp_1": {"cpu": 0.5, "memory": 0.7},
             "timestamp_2": {"cpu": 0.6, "memory": 0.8},
             ...
         },
         "server_2": {...}
     }
     

3. 滑动窗口统计实现

   • 使用循环缓冲区存储窗口内的数据点，缓冲区大小由窗口大小决定
   • 维护窗口内数据的累加和，实现O(1)时间复杂度的平均值计算
   • 当新数据到达时：
     a. 检查最早的数据点是否超出窗口范围
     b. 如果超出，从累加和中减去该值并移除
     c. 将新数据加入缓冲区并更新累加和

4. 异常检测机制

   • 基于滑动窗口统计结果设置动态阈值
   • 使用哈希表记录每个指标的异常状态：

     anomaly_status = {
         "server_1": {
             "cpu": {"consecutive_count": 2, "last_status": "normal"},
             "memory": {"consecutive_count": 0, "last_status": "normal"}
         }
     }
     

   • 检测逻辑：
     a. 计算当前指标值与历史均值的偏差
     b. 如果超过阈值，增加连续计数；否则重置计数
     c. 当连续计数达到设定值（如3）时触发告警

5. 分布式协调

   • 使用心跳机制检测节点故障
   • 通过gossip协议同步节点状态
   • 采用Quorum机制保证数据一致性

这个设计通过哈希分片实现水平扩展，利用滑动窗口统计提供实时分析，结合状态机实现精确的异常检测，能够满足大规模监控场景的需求。