面试题：MongoDB多热点问题中，常见的热点类型有哪些及如何识别

Question

在MongoDB多热点问题场景下，请阐述常见的热点数据类型，比如是文档级别的热点、字段级别的热点等。并且说明你会采用什么方法来识别这些热点数据。

Answer 1

常见热点数据类型

1. 文档级热点：整个文档被频繁访问或修改。例如，电商系统中某个热门商品的详情文档，由于大量用户查看商品信息，该文档成为热点。
2. 字段级热点：文档内特定字段被高频读写。比如社交平台用户资料文档中的“粉丝数量”字段，每当有新粉丝关注或取消关注时都会更新，且很多用户查看资料时也会读取该字段。
3. 集合级热点：整个集合被频繁操作。如游戏服务器中记录玩家实时对战信息的集合，由于对战持续进行，该集合的读写操作极为频繁。

识别热点数据的方法

1. 日志分析：
   • 开启MongoDB日志记录：通过配置文件或启动参数开启详细日志记录，记录所有读写操作。
   • 分析日志数据：使用工具（如Python的pandas库结合正则表达式等）解析日志，统计每个文档、字段、集合的读写频率，频率高的即为热点。
2. 监控工具：
   • 使用MongoDB自带监控命令：如db.serverStatus()获取服务器整体状态，db.currentOp()查看当前操作，结合这些信息分析频繁操作的目标。
   • 第三方监控工具：如Prometheus结合Grafana，采集MongoDB相关指标（如读写请求数、响应时间等），通过可视化图表找出热点数据。
3. 应用层统计：在应用程序代码中添加统计逻辑，例如在每次读写MongoDB数据时，更新一个本地计数器（如Python的Counter对象），统计不同文档、字段的操作次数，定期将统计结果汇总分析以识别热点。