理想汽车的智能网联系统需要实时处理车辆的传感器数据，当数据量较大时，如何保证系统的实时性和稳定性？

答题要点

答题可采用 STAR 法则。S（情景）说明理想汽车智能网联系统面临数据量大的情况；T（任务）明确要保证系统实时性和稳定性；A（行动）阐述具体措施；R（结果）说明预期效果。关键要点：1. 数据预处理，对传感器数据进行过滤和聚合，减少不必要的数据传输和处理。2. 分布式处理，采用分布式架构，将数据处理任务分配到多个节点，提高处理能力。3. 缓存机制，使用缓存存储常用数据，减少数据库查询次数。示例思路：‘在理想汽车智能网联系统中，面对大量传感器数据，我会先对数据进行预处理，去除无效数据。然后采用分布式处理架构，将数据处理任务分配到多个节点。同时，利用缓存机制存储常用数据，提高系统的实时性和稳定性。’