哈希算法题目：设计一个基于哈希的分布式实时监控系统（支持多维度聚合和异常检测） 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、内存使用量、请求延迟等）。系统需要支持： 实时接收时间序列数据 按多维度（如服务器ID、指标类型、区域等）进行聚合统计 基于滑动时间窗口检测异常值 高吞吐量的数据写入和查询 解题过程： 步骤1：数据模型设计 定义监控数据点结构：timestamp, metric_ name, value, tags（键值对，如server_ id="web-01", region="us-east"） 使用哈希函数为每个唯一的时间序列生成唯一标识符 步骤2：分布式数据分片 使用一致性哈希将数据分布到多个存储节点 根据时间序列标识符的哈希值决定数据存储位置 每个节点负责特定范围内的哈希值 步骤3：实时数据接收 实现数据收集器，接收并验证监控数据 对每个数据点计算时间序列ID的哈希值：hash(metric_ name + 所有tags的排序拼接) 根据哈希值路由到对应的存储节点 步骤4：时间窗口聚合 设计滑动窗口数据结构（如5分钟窗口，每10秒滑动一次） 使用哈希表维护窗口内的数据：key为时间戳分片，value为聚合统计（计数、求和、最大值等） 实现窗口滑动时的数据淘汰机制 步骤5：多维度聚合 为每个维度组合预计算聚合值 使用多层哈希表：第一层key为维度值，第二层key为时间窗口 支持按任意维度组合进行快速查询 步骤6：异常检测 基于滑动窗口计算指标的基线统计（均值、标准差） 使用哈希表缓存最近的基线数据 对新数据点进行Z-score检测：如果 |当前值-均值|/标准差 > 阈值，则标记为异常 步骤7：查询优化 为常用查询模式建立倒排索引 使用布隆过滤器快速判断某个维度组合是否存在数据 实现查询结果缓存机制 这个设计通过哈希分片实现水平扩展，利用哈希表进行快速数据查找和聚合，能够处理高并发的监控数据流并提供低延迟的多维度查询。