设计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，用于收集和处理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（如最近5分钟的平均值、最大值、最小值）和基于阈值的异常检测（如连续3个数据点超过阈值则触发告警）。要求使用哈希算法高效地管理和查询不同服务器的数据，并确保系统可扩展和容错。

解题过程：

1. 系统架构设计：

   • 使用一致性哈希（Consistent Hashing）将服务器（数据源）映射到多个处理节点，实现负载均衡和容错（当节点故障时，仅影响部分服务器数据）。
   • 每个处理节点负责维护分配给它的服务器的指标数据，并使用哈希表（键为服务器ID，值为数据存储结构）快速定位数据。

2. 数据存储设计：

   • 为每个服务器维护一个滑动窗口数据结构（如环形缓冲区），存储固定时间间隔（如每秒）的指标值。
   • 示例：滑动窗口大小为5分钟（300秒），使用长度为300的数组，每个元素存储一个时间点的值。通过指针循环覆盖旧数据。

3. 滑动窗口统计实现：

   • 平均值计算：维护窗口内数值的和，当新数据加入时，减去被覆盖的旧值，加上新值，再计算平均值。
   • 最大值/最小值计算：使用双端队列（单调队列）维护窗口内的极值，确保O(1)时间更新。
   • 哈希表的作用：通过服务器ID快速定位到对应的滑动窗口结构。

4. 异常检测逻辑：

   • 基于阈值：在每次新数据到达时，检查当前值是否超过阈值。维护一个计数器，记录连续超过阈值的次数，达到设定值（如3次）则触发告警。
   • 高级检测：可使用统计方法（如Z-score）动态计算异常，此时需维护窗口内数据的均值和标准差。

5. 分布式协同：

   • 通过一致性哈希新增或移除处理节点时，重新分配服务器数据，并迁移滑动窗口状态（需短暂暂停数据流以避免统计误差）。
   • 使用版本号或时间戳处理数据重复或乱序问题。

6. 优化与扩展：

   • 为减少内存占用，可对旧数据做采样或聚合（如将超过1分钟的旧数据聚合为1分钟粒度）。
   • 支持多维度查询时，可将服务器ID与指标类型（如CPU、内存）组合为复合键存入哈希表。