面试题答案
一键面试数据分区
- 按范围分区：根据业务数据的某个属性（如时间范围、ID范围等）进行分区。例如，对于时间序列数据，可以按月份或年份将数据分到不同的分区。这样在查询特定时间段的数据时，只需访问对应的分区，提高查询效率。在CouchDB中，可以通过设计文档中的视图函数，按照分区规则来组织数据的存储和检索。
- 按哈希分区：对数据的某个关键属性（如用户ID）进行哈希计算，根据哈希值将数据分配到不同的分区。这样可以较为均匀地分布数据，避免数据倾斜。在CouchDB中，可以在应用层对数据进行预处理，根据哈希结果决定数据存储到哪个数据库实例（可视为不同分区）。
缓存机制
- 客户端缓存：在客户端（如浏览器或移动应用）设置缓存。对于不经常变化的数据，客户端可以将API响应结果缓存起来，下次请求相同数据时，直接从本地缓存中获取，减少对CouchDB服务器的请求。可以通过设置合适的缓存头（如
Cache - Control）来控制客户端缓存行为。 - 服务器端缓存：
- 内存缓存：使用如Memcached或Redis这样的内存缓存系统。当CouchDB接收到API请求时，先检查缓存中是否有对应的结果。如果有，直接返回缓存数据；如果没有，再查询数据库，将结果存入缓存后返回。例如，对于一些热门的查询结果，如首页展示的数据等，适合使用内存缓存。
- 分布式缓存：在大规模场景下，可以采用分布式缓存架构，多个缓存节点协同工作，提高缓存的容量和可用性。可以通过一致性哈希算法等方式，将数据均匀分布到各个缓存节点上。
负载均衡
- 反向代理负载均衡：使用如Nginx这样的反向代理服务器，将客户端请求均匀分配到多个CouchDB服务器实例上。Nginx可以根据服务器的负载情况（如CPU使用率、内存使用率、连接数等）动态调整请求的分发策略，避免单个服务器负载过高。
- DNS负载均衡：在域名解析阶段，通过DNS服务器将域名解析到多个CouchDB服务器的IP地址上。客户端通过域名访问时，DNS服务器会根据一定规则（如轮询）返回不同的IP地址，实现负载均衡。但这种方式相对较粗粒度，无法实时感知服务器的负载变化。
水平扩展
- 增加节点：当业务增长导致单个CouchDB服务器无法满足需求时，可以增加新的服务器节点，组成集群。CouchDB本身支持集群部署，通过集群可以实现数据的自动复制和负载均衡。新节点加入集群后，会自动分担部分数据存储和查询压力。
- 读写分离：将读操作和写操作分离到不同的服务器节点上。可以设置多个只读节点，专门处理读请求，而写请求则集中到少数几个写节点上。这样可以提高读操作的并发性能，同时保证写操作的一致性。在CouchDB中，可以通过配置不同的数据库实例角色（读节点、写节点）来实现读写分离。