面试题：MongoDB副本集与分片集群集成应用的性能优化

Question

在高并发读写场景下，MongoDB副本集与分片集群集成应用可能会面临性能瓶颈。请阐述从网络拓扑、副本集配置、分片策略以及索引优化等多个方面，如何进行全面的性能优化？并结合具体的业务场景说明优化思路。

Answer 1

网络拓扑优化

1. 合理规划物理网络：确保服务器之间网络带宽充足，减少网络延迟和丢包。例如，在数据中心内部使用高速光纤连接，不同地域的数据中心之间采用专线连接，保障副本集节点和分片集群节点间数据传输的高效性。
2. 负载均衡器配置：在应用层和数据库层之间部署负载均衡器，将读请求均匀分配到各个副本集节点，写请求分配到主节点。如采用Nginx或HAProxy等负载均衡器，通过配置合理的调度算法（如轮询、加权轮询等），提高整体服务的可用性和性能。

副本集配置优化

1. 节点数量与角色：根据业务读写负载，合理配置副本集节点数量。一般建议3 - 5个节点，一个主节点负责写操作，其余从节点负责读操作。避免节点过多导致选举时间过长影响性能，过少则影响高可用性。例如，对于读多写少的业务场景，可以适当增加从节点数量来分担读压力。
2. 优先级设置：根据节点的硬件性能和网络状况，设置合适的优先级。性能好、网络优的节点设置较高优先级，使其更有可能成为主节点，保障写操作的高效性。例如，在一个有三个节点的副本集中，将性能最强的节点优先级设为2，其余两个设为1。

分片策略优化

1. 选择合适的分片键：根据业务数据特点选择合适的分片键，确保数据在各个分片上均匀分布。例如，对于时间序列数据，可以选择时间字段作为分片键；对于用户相关数据，可以选择用户ID作为分片键，避免数据倾斜。
2. 动态分片调整：根据业务发展和数据量变化，动态调整分片策略。如当某个分片的数据量增长过快时，可以进行手动拆分或利用MongoDB的自动平衡机制，将数据迁移到其他分片，保持各分片负载均衡。

索引优化

1. 创建复合索引：结合业务查询条件，创建复合索引，提高查询效率。例如，对于经常按照用户ID和时间范围查询的业务，创建包含用户ID和时间字段的复合索引。
2. 覆盖索引：尽量使用覆盖索引，即查询所需的字段都包含在索引中，减少对文档的读取操作。例如，查询用户的姓名和年龄，若创建了包含姓名和年龄字段的索引，MongoDB可直接从索引中获取数据，而无需读取整个文档。

结合业务场景说明优化思路

假设一个电商订单系统，存在高并发的订单查询（读操作）和订单创建（写操作）。

1. 网络拓扑方面：在数据中心内部采用高速网络连接各服务器，部署负载均衡器将读请求分发到副本集从节点，写请求发送到主节点。
2. 副本集配置：配置3个副本集节点，1个主节点处理订单创建，2个从节点处理订单查询。根据节点性能设置优先级，保证主节点的高效性。
3. 分片策略：选择订单ID作为分片键，确保订单数据在各个分片上均匀分布。随着业务增长，若发现某个分片负载过高，及时进行动态调整。
4. 索引优化：对于订单查询，根据查询条件创建复合索引，如按用户ID和订单时间查询，创建包含这两个字段的复合索引。对于查询订单基本信息的操作，使用覆盖索引，提高查询速度。