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，要求支持消息的全局排序和去重。系统需要处理海量用户并发发送的消息，确保每条消息在接收端只显示一次，且消息按发送时间顺序排列。需要解决分布式环境下的消息乱序和重复问题。

解题过程

1. 问题分析

   • 消息去重：同一消息可能因网络重传或客户端重试被多次发送。
   • 消息排序：消息可能因网络延迟或服务器负载不均而乱序到达。
   • 分布式挑战：不同用户可能连接到不同服务器，需跨节点协调顺序和去重。

2. 核心思路：结合哈希与有序数据结构

   • 使用消息ID哈希分片将消息路由到特定处理节点。
   • 在每个分片内，通过时间戳序列和哈希集合实现排序与去重。

3. 关键组件设计

   • 消息ID生成器（雪花算法变种）：
     • 生成全局唯一ID，包含时间戳、节点ID和序列号，确保ID按时间递增。
     • 示例：ID = 时间戳 << 22 | 节点ID << 12 | 序列号。
   • 分片策略：
     • 对消息ID进行哈希（如MurmurHash），按分片数取模：分片索引 = hash(消息ID) % N。
     • 同一会话的消息映射到同一分片，保证顺序性。
   • 分片内处理：
     • 去重：维护一个布隆过滤器或哈希集合，记录最近处理的消息ID。
       • 新消息到达时，检查集合中是否存在相同ID，若存在则丢弃。
     • 排序：使用最小堆或跳表按消息ID（即时间戳）排序，定期将有序消息推送客户端。

4. 容错与扩展

   • 副本机制：每个分片配置多个副本，通过Raft协议同步状态，确保故障时数据不丢失。
   • 动态扩容：采用一致性哈希管理分片，增加节点时仅需迁移部分数据。

5. 优化措施

   • 批处理：积累少量消息后批量排序推送，减少网络开销。
   • 滑动窗口去重：仅保留最近时间窗口（如5分钟）的消息ID，控制内存占用。

总结
通过消息ID哈希分片、局部排序与去重，结合分布式共识协议，实现了消息的全局有序且唯一的分发。此方案平衡了性能与一致性，适用于高并发聊天场景。