面试题：MongoDB分片集群扩展性与性能调优的综合权衡

Question

假设你正在维护一个大规模数据的MongoDB分片集群，业务需求不断变化，既需要满足扩展性需求，又要保证高性能。请阐述在这种复杂场景下，你如何综合考虑各种因素进行扩展性和性能调优，包括但不限于数据分布策略、节点配置、负载均衡等方面，并且举例说明如何应对可能出现的资源瓶颈。

Answer 1

数据分布策略

1. 基于片键选择：选择合适的片键对数据进行分区，如按时间戳、地理位置等进行划分。例如对于时间序列数据，以时间字段作为片键，可保证数据按时间顺序均匀分布在各个分片上，便于按时间范围查询。这样新数据也能均匀分布，避免数据倾斜。
2. 范围分片与哈希分片结合：对于需要按范围查询的数据采用范围分片，对于需要均匀分布且无明显范围查询需求的数据采用哈希分片。比如用户ID，若经常按用户ID范围查询，可采用范围分片；若主要是随机查询，哈希分片能更好地分布数据。

节点配置

1. 硬件资源分配：
   • 计算资源：根据数据量和查询负载，为每个节点合理分配CPU核心数和内存。例如对于读密集型业务，增加内存可提高数据缓存命中率，减少磁盘I/O。如果预估每秒有大量查询请求，为节点配置多核高性能CPU以处理计算任务。
   • 存储资源：选择合适的存储介质，如SSD，提高读写速度。对于数据量增长较快的场景，确保有足够的磁盘空间，并且可采用分布式存储系统来进一步扩展存储容量。
2. 节点角色分配：
   • 配置节点：合理规划配置节点数量，一般3个为宜，以保证配置信息的一致性和可靠性。它们存储集群的元数据，元数据的稳定对整个集群至关重要。
   • 路由节点（mongos）：根据客户端请求数量和负载情况，动态调整mongos节点数量。例如在高并发时期，增加mongos节点分担请求压力，避免单个mongos成为瓶颈。
   • 数据节点：依据数据量和性能需求添加数据节点。当数据量预计增长到一定程度，提前规划新的数据节点加入集群，保证数据存储和处理能力的扩展性。

负载均衡

1. mongos负载均衡：mongos自动将客户端请求均衡分配到各个数据节点。通过合理配置mongos的负载均衡算法参数，如权重等，可根据数据节点的硬件性能和负载情况进行更优化的分配。例如性能好的节点设置较高权重，接收更多请求。
2. 复制集内负载均衡：在复制集中，主节点处理写操作，从节点可分担读操作。配置从节点的优先级，根据业务需求让特定从节点接收更多读请求。如对于实时性要求不高的报表查询，可将其定向到优先级较低的从节点。

应对资源瓶颈

1. CPU瓶颈：
   • 优化查询：分析慢查询日志，优化查询语句，减少不必要的计算。例如避免全表扫描，通过创建合适的索引来加速查询。
   • 增加节点：若单个节点CPU持续满载，考虑增加数据节点或mongos节点，分担计算压力。
2. 内存瓶颈：
   • 调整缓存策略：优化MongoDB的内存使用策略，如调整WiredTiger引擎的缓存参数，确保重要数据能被缓存。
   • 数据清理：清理过期或无用的数据，释放内存空间。对于一些日志数据，设置合理的保留期限，定期删除过期数据。
3. 网络瓶颈：
   • 升级网络设备：若网络带宽不足，升级网络交换机、路由器等设备，提高网络传输速率。
   • 数据本地化：尽量将相关数据存储在同一数据中心内，减少跨数据中心的数据传输，降低网络延迟。