面试题：MongoDB多键分组在高并发场景下的优化策略

思路：多键分组操作通常依赖于分组字段，为这些字段创建合适的索引能显著提升查询性能。例如，如果按field1和field2进行分组，创建复合索引createIndex({field1: 1, field2: 1})，1表示升序索引。这样在分组时，MongoDB能快速定位到相关数据，减少全表扫描。
相关操作：在MongoDB shell中使用db.collection.createIndex()方法创建索引。同时，可以通过db.collection.getIndexes()查看当前集合的索引情况，避免重复创建索引造成资源浪费。

思路：尽量减少聚合管道的阶段。每个阶段都会消耗一定的计算资源，例如将一些过滤操作提前到管道的早期阶段，减少后续阶段处理的数据量。比如在$group之前使用$match进行数据过滤，只让符合条件的数据进入$group阶段。
相关操作：合理调整聚合操作顺序，优化后的聚合管道示例：db.collection.aggregate([{$match: {condition}}, {$group: {_id: {field1: "$field1", field2: "$field2"}, count: {$sum: 1}}}])。

副本集：
- 思路：配置副本集可以将读操作分散到多个节点，减轻主节点的负载。对于高并发读场景，从节点可以处理部分读请求，提高整体系统的读性能。
- 相关配置：在MongoDB配置文件中设置副本集相关参数，如replSet=rs0，然后通过rs.initiate()在主节点初始化副本集，接着添加从节点rs.add("slave1:port")。
分片：
- 思路：当数据量非常大时，分片可以将数据分散存储在多个分片服务器上，提高读写性能。对于多键分组操作，如果数据按某个键均匀分布在各个分片上，查询时可以并行处理，加快查询速度。
- 相关配置：启动mongos路由进程和config服务器，然后通过sh.addShard("shard1/host1:port1,host2:port2")添加分片，再使用sh.enableSharding("database")和sh.shardCollection("database.collection", {field1: 1})对集合进行分片，指定分片键。

思路：确保MongoDB有足够的内存来缓存数据和索引。MongoDB会将经常访问的数据和索引缓存在内存中，减少磁盘I/O。此外，可以在应用层添加缓存，如使用Redis，缓存频繁查询的分组结果，避免重复查询MongoDB。
相关配置：在MongoDB配置文件中通过wiredTigerCacheSizeGB参数设置WiredTiger引擎的缓存大小，根据服务器内存情况合理分配。在应用层，使用相应的Redis客户端库，如Node.js的ioredis，实现缓存逻辑。

思路：对于高并发写操作，采用批量写入代替单个写入，减少写入次数。同时，合理设置写入的安全级别，如w:1表示确认写入到主节点即可，减少等待时间，但可能存在数据丢失风险，需根据业务场景权衡。
相关操作：在MongoDB驱动中，使用批量写入方法，如Node.js的MongoClient的collection.insertMany()方法。在写入时设置安全级别，如{w: 1, j: false}，j表示是否等待写入操作持久化到磁盘。

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