面试题：MongoDB跨分片事务与WiredTiger存储引擎深度优化实践

减少跨分片操作：在设计数据库模式时，尽量将相关数据存储在同一分片内。例如，一个电商系统中，某个商家的所有订单数据尽量放在同一个分片，这样在处理该商家订单相关事务时，就可以减少跨分片事务。如果跨分片不可避免，应仔细规划事务，确保涉及的分片数量最少。
使用两阶段提交（2PC）优化：MongoDB默认使用2PC进行跨分片事务协调。为优化此过程，确保协调者（通常是主节点）有足够的资源来处理事务协调工作。比如，增加协调者节点的内存和CPU资源，避免因资源瓶颈导致事务处理延迟。同时，合理设置2PC的超时时间，既不能太短导致误判事务失败，也不能太长使资源长时间被占用。例如，对于一些网络状况良好且事务处理较快的场景，可适当缩短超时时间以提高事务处理效率。
分布式锁优化：跨分片事务可能涉及多个分片的数据修改，为保证数据一致性，需要使用分布式锁。可以采用基于时间戳的乐观锁机制，减少锁的争用。例如，在更新数据前，先获取数据的时间戳，更新时检查时间戳是否一致，若一致则更新成功，否则重试。这样可以在一定程度上避免因锁争用导致的性能问题。

缓存配置：WiredTiger使用缓存来存储数据和索引。对于跨分片事务较多的场景，应适当增加缓存大小，确保常用数据和索引能常驻内存，减少磁盘I/O。例如，在一个处理大量并发交易事务的系统中，将wiredTiger.cache_size参数设置为物理内存的60% - 80%，根据实际性能测试结果进行微调。
日志配置：合理配置WiredTiger的日志参数，如wiredTiger.engine_config中的日志相关参数。例如，适当增加日志文件大小，减少日志切换频率，避免因频繁的日志切换影响事务性能。同时，确保日志写入是异步的，减少对事务处理线程的阻塞。
并发控制参数：调整WiredTiger的并发控制参数，如wiredTiger.concurrent_reads和wiredTiger.concurrent_writes。对于读多写少的跨分片事务场景，适当增加concurrent_reads参数值；对于写操作较多的场景，合理调整concurrent_writes参数，以平衡并发读写性能。例如，在一个数据分析系统中，读操作较多，将concurrent_reads设置为较高值（如1024），以提高读性能。

假设我们有一个社交媒体平台，用户发布的内容及其相关评论存储在MongoDB集群中，并且这些数据分布在多个分片上。当用户发布一条新内容并同时添加一些初始评论时，就涉及到跨分片事务。

协调机制优化：通过分析发现，同一地区用户的数据倾向于放在同一个分片。因此，我们按照用户地区进行数据分片，这样在处理同一地区用户的发布和评论事务时，大部分情况下只需涉及一个分片，大大减少了跨分片操作。同时，对少量不可避免的跨分片事务，优化2PC的超时时间，经过多次测试，将超时时间从默认的60秒调整为30秒，在确保事务成功提交的同时提高了处理效率。
WiredTiger参数调优：由于该平台读写操作都较为频繁，将wiredTiger.cache_size设置为物理内存的70%，有效减少了磁盘I/O。同时，调整并发控制参数，concurrent_reads设置为512，concurrent_writes设置为256，经过实际压测，系统在处理跨分片事务时性能得到显著提升，事务成功率也保持在较高水平。

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