面试题：在高并发分布式系统中，设计一个基于Java Hashtable改进的数据结构以满足特定需求

设计思路

数据分布：为了适应分布式系统，采用一致性哈希算法来分配数据到不同节点。一致性哈希算法能在节点增加或减少时，尽量减少数据的迁移，保证系统的稳定性。
冲突处理：继续沿用Hashtable的链地址法处理哈希冲突。在链表过长时，可考虑转换为红黑树以提高查找效率。
同步机制：Hashtable采用的是全表锁，在高并发场景下性能低下。改进为分段锁机制，将数据分成多个段，不同段可以并行操作，提高并发性能。
数据一致性：使用分布式共识算法（如Raft或Paxos）来保证数据在多个副本间的一致性。每个数据更新操作都要经过共识算法确认，确保所有副本数据一致。
高可用性：通过数据复制和自动故障检测与恢复机制来保证高可用性。每个节点保存数据副本，当某个节点故障时，其他副本可继续提供服务，同时系统自动检测故障节点并进行恢复。

实现方法

一致性哈希实现：
- 定义一个哈希环，将所有节点映射到环上。
- 对每个键计算哈希值，确定其在环上的位置，顺时针找到最近的节点存储该键值对。
- 示例代码（简化版）：

import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;

public class ConsistentHash {
    private final SortedMap<Integer, String> circle = new TreeMap<>();

    public void addNode(String node) {
        int hash = node.hashCode();
        circle.put(hash, node);
    }

    public String getNode(String key) {
        int hash = key.hashCode();
        if (!circle.containsKey(hash)) {
            SortedMap<Integer, String> tailMap = circle.tailMap(hash);
            hash = tailMap.isEmpty()? circle.firstKey() : tailMap.firstKey();
        }
        return circle.get(hash);
    }
}

分段锁实现：
- 将数据分成多个段，每个段有自己的锁。
- 对数据的读写操作，先定位到对应的段，再获取该段的锁。
- 示例代码（简化版）：

import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class SegmentedHashTable<K, V> {
    private static final int SEGMENTS = 16;
    private final Segment<K, V>[] segments;

    public SegmentedHashTable() {
        segments = new Segment[SEGMENTS];
        for (int i = 0; i < SEGMENTS; i++) {
            segments[i] = new Segment<>();
        }
    }

    private static class Segment<K, V> {
        private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
        // 这里可使用类似Hashtable的内部数据结构存储键值对
    }

    public V get(K key) {
        int segmentIndex = key.hashCode() & (SEGMENTS - 1);
        Segment<K, V> segment = segments[segmentIndex];
        segment.lock.lock();
        try {
            // 从段内获取数据
            return null;
        } finally {
            segment.lock.unlock();
        }
    }

    public void put(K key, V value) {
        int segmentIndex = key.hashCode() & (SEGMENTS - 1);
        Segment<K, V> segment = segments[segmentIndex];
        segment.lock.lock();
        try {
            // 往段内插入数据
        } finally {
            segment.lock.unlock();
        }
    }
}

分布式共识算法集成：
- 以Raft为例，需要实现Raft协议的各个组件，如选举、日志复制等。
- 当有数据更新时，先将更新操作作为日志条目发送给Raft集群，通过共识算法达成一致后，再应用到本地数据存储。
数据复制与故障恢复：
- 每个节点保存数据副本，副本同步通过共识算法完成。
- 引入心跳机制检测节点状态，当某个节点长时间无响应，判定为故障。
- 系统自动重新分配故障节点的数据副本到其他节点，并进行数据恢复。

解决Hashtable在分布式系统中的限制

同步机制限制：通过分段锁机制，将全表锁改为细粒度的分段锁，提高并发性能，避免在高并发时所有操作都竞争同一把锁。
数据分布限制：采用一致性哈希算法，使得数据在分布式节点间的分布更加均匀和动态，减少节点增加或减少时的数据迁移量。
冲突处理：虽然保留链地址法，但优化了链表过长时的性能问题，通过转换为红黑树提高查找效率。
数据一致性和高可用性：通过分布式共识算法和数据复制机制，保证数据在多个副本间的一致性，同时确保系统在节点故障时仍能正常提供服务，满足高可用性要求。

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面试题：在高并发分布式系统中，设计一个基于Java Hashtable改进的数据结构以满足特定需求

知识考点

面试题答案

设计思路

实现方法

解决Hashtable在分布式系统中的限制