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，需要支持以下操作： 添加或更新玩家分数 ：当玩家完成游戏时，系统能快速更新其分数（可能增加或覆盖） 查询Top K玩家 ：快速返回当前分数最高的K个玩家（按分数降序排列） 分布式环境要求 ：系统需支持水平扩展，处理高并发分数更新和查询，并保证数据一致性。 关键挑战 高并发下分数更新的原子性（避免竞争条件） Top K查询的高效性（避免全表排序） 分布式场景下数据分片和负载均衡 解题步骤 1. 选择核心数据结构：哈希表 + 有序集合 哈希表（玩家ID → 分数） ： 以玩家ID为键，存储当前分数，支持O(1)时间更新分数。 分布式环境下，通过一致性哈希对玩家ID分片，分散到不同节点。 有序集合（分数 → 玩家ID） ： 按分数降序排列，支持快速Top K查询（如Redis的ZSET）。 每个分片节点维护本地有序集合，存储该分片内玩家的分数排名。 2. 分数更新流程 步骤1 ：根据玩家ID的哈希值定位到对应分片节点。 步骤2 ：在分片节点内原子性更新： 从哈希表读取旧分数（若存在）。 更新哈希表（新分数）。 从有序集合中移除旧分数（若存在），插入新分数。 并发控制 ： 使用分布式锁（如基于Redis的乐观锁）或CAS（Compare-and-Swap）操作，确保更新原子性。 3. Top K查询实现 本地Top K ：每个分片节点返回本地有序集合的前K个玩家（分数最高的K个）。 全局归并 ： 查询请求发送到所有分片，收集各分片的本地Top K结果。 使用 最小堆（Min-Heap） 归并： 初始化一个大小为K的最小堆，存储全局候选玩家。 遍历所有分片返回的玩家，若玩家分数大于堆顶，则替换堆顶并调整堆。 最终堆中元素即为全局Top K。 优化 ： 缓存全局Top K结果（如短期缓存），减少归并开销。 4. 分布式容错与一致性 数据复制 ：每个分片的主节点将数据同步到副本节点（如Raft协议），防止单点故障。 最终一致性 ：若允许短暂排名滞后，可异步同步分片数据，提升性能。 5. 复杂度分析 分数更新 ：O(log M)（M为分片内玩家数，因有序集合插入/删除）。 Top K查询 ：O(N log K)（N为分片数，归并时堆操作）。 总结 通过结合哈希表（快速更新）和有序集合（高效排序），并设计分片与归并策略，该系统可支持高并发分数更新和实时Top K查询，满足分布式游戏排行榜的需求。