面试题答案
一键面试1. 读密集型场景
- 权衡策略：更倾向于性能优化，因为读操作频繁，响应速度对用户体验影响大。但也需兼顾一定扩展性，避免后期无法应对增长。
- 优化方案：
- 缓存机制：在应用层或数据库代理层设置缓存，如使用Memcached或Redis。对于经常读取的文档，先从缓存中获取。若缓存未命中，再从CouchDB读取，并将结果写入缓存。原理是利用内存高速读写特性，减少对CouchDB磁盘I/O的依赖，提升读取性能。
- 索引优化：精心设计视图索引。根据常见查询条件，如按特定字段过滤、排序等，创建相应视图。CouchDB通过视图索引能快速定位数据，提高查询效率。原理是视图索引是数据的一种有序映射，类似于传统数据库索引，可加速数据查找。
- 数据预取：对于已知的相关数据，可以提前进行预取。比如在展示文档A时，若文档A关联文档B，可在获取A的同时预取B。原理是减少后续额外的读取请求，提升整体响应速度。
- 扩展性考量：为保持扩展性，缓存和索引的设计应具备可扩展性。例如，缓存可采用分布式缓存架构，方便根据需求增加节点；视图索引设计要考虑数据增长，避免索引过于复杂导致维护成本过高。
2. 写密集型场景
- 权衡策略：优先保证扩展性，因为大量写操作可能导致性能瓶颈，扩展性不佳会严重影响系统可用性。但也需适当优化性能，避免写操作过慢。
- 优化方案：
- 批量写入：将多个写操作合并为一次批量写入。CouchDB支持批量文档更新，通过一次请求处理多个文档修改。原理是减少网络开销和数据库事务处理次数，提高写入效率。
- 异步写入：使用消息队列（如RabbitMQ、Kafka），将写操作异步化。应用程序将写请求发送到消息队列后立即返回，由专门的消费者从队列中读取请求并写入CouchDB。原理是将同步写操作变为异步，提高应用程序响应速度，同时使CouchDB能按顺序处理写请求，避免并发写冲突。
- 复制因子调整：适当降低复制因子。复制因子决定数据在不同节点的副本数量，降低复制因子可减少写操作时同步副本的开销。但要权衡数据可靠性，确保在可接受范围内。原理是减少写操作时需要同步的节点数量，加快写操作完成速度。
- 性能考量：为提升性能，批量写入时要合理控制批量大小，避免单次批量过大导致内存溢出或网络超时；异步写入要优化消息队列的配置和消费者处理逻辑，减少消息处理延迟。
3. 混合读写场景
- 权衡策略：需要综合考虑性能和扩展性，根据读写比例动态调整优化重点。
- 优化方案：
- 读写分离：使用CouchDB的多节点特性，将读操作分配到专门的读节点，写操作分配到写节点。通过负载均衡器（如HAProxy）实现读写流量分发。原理是让读和写操作在不同节点并行处理，减少相互干扰，提高整体性能和扩展性。
- 动态资源分配：根据实时的读写负载监控，动态调整节点资源。如增加繁忙节点的资源（CPU、内存、磁盘等），或根据负载情况动态调整缓存大小。原理是根据实际需求灵活分配资源，以适应不同的读写压力。
- 数据分区：按照数据的某些特性（如时间、地理位置等）进行分区。不同分区的数据分布在不同节点，读写操作尽量在本地分区节点处理。原理是减少跨节点数据传输，提高读写性能，同时便于水平扩展。
- 注意事项：在读写分离时，要处理好数据一致性问题，如设置合理的同步策略；动态资源分配需要精确的监控和有效的资源管理机制；数据分区要确保分区规则合理，避免数据倾斜。