题目重点：估算十秒上报的吞吐和多年存储，分离最新温度、历史统计与地图瓦片，处理迟到、设备离线和长期成本。
题意与假设
这道练习题保留了面经中值得训练的核心约束，并将需要澄清的条件单独列出。现场拿到变体时，先和面试官确认这些条件。
- 训练合同每设备每十秒一条测量，温度为标量，位置相对固定；题目的十秒粒度并不保证设备每十秒成功上报。
- 时间范围 current 解释为范围内最后一个有效测量值；若问现在温度，则读取 latest。min/max 是有效原始样本极值，非空间插值估计值。
- 测量含 device_id、sequence、event_time、temperature、quality；实际协议与时间同步规则未公开，接口字段为设计假设。
- 离线设备显示最后测量时间与 stale 状态，不能用零温度代替缺测。
解题路线
- 先估吞吐：100万设备每十秒一条约10万样本/秒，千万约100万/秒。以训练假设每条压缩后32字节估算，原始数据每天约276GB至2.76TB，全年约101TB至1PB，尚未计副本、索引、HTTP开销。容量讨论必须给单位与保留策略。
- HTTP 网关按设备身份鉴权、批量接收并限流；持久日志 ACK 后异步处理，按 device_id 分区使同设备顺序可控。设备重试依 device_id+sequence 去重，迟到上报用 event_time 排历史，不让旧事件覆盖 latest。
- 分离三层：设备/位置元数据，latest 状态 KV，按设备与时间组织的历史列式块。处理器同时更新 latest 和小时/天 min/max/count/last；跨层失败可以从日志重放，latest 的版本条件更新防乱序。
- 查询范围统计将完整小时/天桶的准确极值合并，边缘未对齐片段回读原始块；last 取事件时间最大的有效样本。只有保留桶内 last 的值与时间才能回答历史范围末值，平均温度不能还原极值。
- Web 不向浏览器发送千万设备每秒刷新。按缩放层级生成空间瓦片，缩小时按网格聚合极值/平均/有效数量并注明统计口径，放大后查询具体设备。地图颜色编码和 stale 覆盖层分开；千万点显然不能在约830万像素的4K屏逐点一一显示。
- 多年运行用冷热分层、压缩与保留合同控制成本；若删除原始数据，只承诺对保留桶边界的准确查询，不再假称任意十秒窗口准确。监控采样覆盖率、端到端新鲜度、迟到分布、队列积压和异常传感器，故障时保留最后值与年龄。
手动走一遍
训练例传感器 A 按 event_time 10:00:00=20℃、10:00:10=21℃上报，稍后重发第一条。latest 仍是21℃，两条历史样本只存各一次。查询10:00:05至10:00:15的 min/max/last 均为21℃；整点桶包含20℃，不能直接套整桶极值回答这个边缘范围。
规模与取舍
写入每样本 O(1) 的状态/桶更新，吞吐与保留量按设备数线性增长。查询跨 B 个聚合桶及 E 个边缘样本约 O(B+E)，设备时间索引和缓存另计。地图带宽按可见瓦片与刷新率估，不按全体设备数直接推给客户端。
易错点与追问
容易失分的边界
- 把采样十秒和 UI 十秒内必达混为硬 SLA。
- 每次地图刷新全表扫描千万设备。
- 只存平均值却承诺任意历史 min/max。
- 离线显示0℃或不显示时间，误导用户。
- 多年每十秒数据不计算副本、索引与冷热存储费用。
继续深挖
- 设备时钟漂移五分钟，如何让用户理解数据新鲜度？
- 一年任意起止十秒窗口须精确极值，保留策略怎么改？
- 地域网络中断一天后补传，如何保护实时链路？
- 低成本设备不支持批量上传时，HTTP连接开销如何控制？
