设计一个基于哈希的分布式实时游戏排行榜系统（支持分数更新和Top K查询）

题目描述
设计一个分布式实时游戏排行榜系统，支持以下操作：

1. add_score(user_id, score)：为指定用户添加分数（可多次调用，分数累加）
2. top_k(k)：返回当前排名前K的用户ID及其总分（按分数降序，分数相同时按用户ID升序）
3. 系统需支持高并发场景，并保证数据一致性。

解题过程

1. 问题分析

   • 需要维护每个用户的总分（多次add_score累加）。
   • 需高效返回Top K结果，且支持动态分数更新。
   • 分布式环境下需处理并发冲突和数据分片。

2. 核心数据结构设计

   • 用户分数存储：使用哈希表（如Redis的Hash结构）记录每个用户的累计分数，键为user_id，值为总分。
     • 例：user_scores = {"user1": 150, "user2": 200}
   • 排行榜维护：使用有序集合（如Redis的ZSet）按分数排序，分数相同时按用户ID排序（可通过将分数与ID组合为排序键实现）。
     • 例：ZSet中存储的分数值为(实际分数 * 10^6 + 用户ID数字后缀)，确保分数相同时按ID排序。

3. 分数更新策略

   • 步骤：
     1. 接收add_score(user_id, score)请求。
     2. 原子性更新哈希表中的用户总分（例如使用Redis的HINCRBY）。
     3. 同步更新有序集合：先删除旧分数（若存在），再插入新分数（组合分数键）。
   • 并发控制：通过分布式锁或原子操作（如Redis的Lua脚本）保证哈希表和有序集合的更新一致性。

4. Top K查询实现

   • 直接查询有序集合的倒序前K个元素（如Redis的ZREVRANGE命令）。
   • 解析组合分数键，返回原始用户ID和分数。

5. 分布式扩展

   • 数据分片：按用户ID分片存储用户分数哈希表（如根据ID哈希值分到不同节点）。
   • 全局排行榜：通过定期聚合各分片的有序集合（如使用归并排序）生成全局Top K，或使用分布式排序算法（如TeraSort）。

6. 优化措施

   • 异步更新：非实时场景下，可异步批量更新有序集合，减少写压力。
   • 缓存Top K结果：为高频查询的K值缓存排行榜结果，设置短过期时间。

总结
通过哈希表维护用户分数，结合有序集合实现高效排序，配合分布式锁和分片策略，可构建支持高并发实时更新的游戏排行榜系统。