面试题：Ruby在复杂物联网场景下的数据处理与优化

Question

在一个大型物联网系统中，设备会持续产生大量数据。使用Ruby编写代码实现对这些数据的实时处理，要求对数据进行过滤（只保留特定格式或范围的数据）、聚合（如计算平均值、总和等），并且要考虑如何优化内存使用和提高处理效率，防止数据处理过程中的性能瓶颈。

Answer 1

以下是一个简单示例，假设数据以数组形式呈现，每个元素是一个哈希，包含数据值和其他元数据，以过滤出特定范围内的数据并计算平均值为例：

# 模拟设备产生的数据
data = [
  { value: 10, metadata: 'info1' },
  { value: 20, metadata: 'info2' },
  { value: 30, metadata: 'info3' },
  { value: 40, metadata: 'info4' }
]

# 过滤数据，假设只保留 value 在 15 到 35 之间的数据
filtered_data = data.select do |item|
  item[:value] >= 15 && item[:value] <= 35
end

# 聚合数据，计算平均值
sum = filtered_data.sum { |item| item[:value] }
average = sum / filtered_data.size.to_f

puts "过滤后的数据: #{filtered_data}"
puts "平均值: #{average}"

优化内存使用和提高处理效率建议：

1. 流式处理：对于大量数据，避免一次性加载到内存，可以使用Ruby的Enumerator或IO流相关方法，逐块处理数据。
2. 并行处理：使用Concurrent等库实现并行计算，充分利用多核CPU，提升处理速度。
3. 数据结构优化：选择合适的数据结构，如Set用于快速查找，Hash用于快速键值对访问，减少查找时间。
4. 减少中间数据存储：在计算过程中尽量减少中间结果的存储，直接进行计算和输出。