面试题：MongoDB高并发场景下排序规则的动态调整与优化

Question

在一个社交网络应用的MongoDB数据库中，有一个集合存储用户发布的动态，包含字段 'user_id'、'post_time'、'likes'、'comments' 以及 'content'。在高并发的情况下，用户请求按照 'likes' 或 'comments' 的数量进行排序查看动态列表，同时要考虑不同用户偏好（例如有些用户更倾向于看最新发布的动态）。请设计一个方案，能够动态调整排序规则以适应不同用户请求，并在高并发环境下保持系统性能的稳定，详细说明索引管理、查询优化、可能用到的分布式技术以及应对热点数据的策略等。

Answer 1

1. 索引管理

• 复合索引：为了支持不同的排序需求，创建多个复合索引。例如，创建 {user_id: 1, likes: -1, post_time: -1} 索引，用于按照点赞数和发布时间排序；创建 {user_id: 1, comments: -1, post_time: -1} 索引，用于按照评论数和发布时间排序。这里 user_id 放在首位，是为了支持按用户维度的查询，提高查询效率。-1 表示降序排序。
• 部分索引：如果某些用户偏好的查询模式相对固定，可以考虑创建部分索引。例如，对于经常按照点赞数排序查看动态的用户群体，可以创建只包含这部分用户的 {user_id: 1, likes: -1, post_time: -1} 部分索引，减少索引占用空间和维护成本。

2. 查询优化

• 利用索引：在查询时，确保查询语句能够正确使用到上述创建的索引。例如，对于按照点赞数和发布时间排序的查询 db.posts.find({user_id: userId}).sort({likes: -1, post_time: -1})，确保 sort 字段顺序与索引字段顺序一致，这样 MongoDB 可以高效地利用索引进行排序操作。
• 投影优化：只返回需要的字段，减少网络传输和处理的数据量。例如 db.posts.find({user_id: userId}, {user_id: 1, likes: 1, post_time: 1, content: 1, _id: 0}).sort({likes: -1, post_time: -1})，这里 _id 默认会返回，设置为 0 不返回，减少数据量。

3. 分布式技术

• 分片：可以采用基于 user_id 的范围分片策略。将不同 user_id 范围的数据分布到不同的分片服务器上，这样可以将高并发请求分散到多个节点处理，提高整体的并发处理能力。例如，按照 user_id 的哈希值进行分片，确保数据均匀分布。
• 副本集：搭建副本集，主节点负责处理写操作，从节点负责处理读操作。这样可以将读请求分摊到多个从节点上，减轻主节点压力，提高系统的读性能。同时，副本集还提供了数据冗余和高可用性，当主节点出现故障时，从节点可以自动选举成为新的主节点，保证系统的正常运行。

4. 应对热点数据的策略

• 缓存：使用 Redis 等缓存工具，对于热门用户的动态数据进行缓存。当用户请求查看动态列表时，先从缓存中获取数据，如果缓存中没有，则查询 MongoDB 并将结果写入缓存。这样可以大大减轻数据库的压力，提高响应速度。例如，对于点赞数或评论数特别高的用户动态，可以设置较长的缓存时间。
• 限流：对每个用户的请求频率进行限制，防止某个用户短时间内发起大量请求导致系统资源耗尽。可以使用令牌桶算法或漏桶算法实现限流，例如，设定每个用户每秒最多只能发起 10 次查看动态列表的请求。
• 数据预热：对于一些热点数据，提前将其加载到缓存中，避免在高并发情况下缓存击穿的问题。例如，在系统启动时，将热门用户的最新动态数据预先加载到 Redis 缓存中。