面试题：MongoDB片键优化与复杂场景处理

Question

假设MongoDB集群面临读多写少，但写入操作集中在特定时间段的情况，现有片键设计在高并发写入时出现性能瓶颈。请分析可能的原因，并提出优化片键设计以及应对这种复杂读写场景的综合解决方案，包括但不限于对MongoDB配置参数的调整和架构层面的优化。

Answer 1

可能原因分析

1. 片键选择不合理：
   • 若片键选择的字段在高并发写入时存在热点，比如使用了单调递增字段（如时间戳）作为片键，所有新写入的数据都会集中在一个或少数几个分片上，导致这些分片成为写入瓶颈。
   • 片键字段的基数过低，即不同片键值的数量少，使得数据分布不均匀，部分分片负载过高。
2. 写入集中时间段压力：在特定时间段内大量写入，超出了当前集群架构和配置所能承受的写入能力，即使片键设计合理，也可能出现性能瓶颈。

优化片键设计

1. 选择合适片键：
   • 对于读多写少且写入集中在特定时间段的场景，可以考虑选择具有高基数且分布均匀的字段作为片键。例如，如果数据中有用户ID字段，不同用户ID数量多且分布均匀，使用用户ID作为片键可以更好地分散写入压力。
   • 避免使用单调递增字段（如时间戳）作为片键。如果业务逻辑依赖时间顺序，可以结合其他字段，如时间戳与用户ID组合作为复合片键，这样既能保证数据一定的顺序性，又能分散写入压力。
2. 动态调整片键：如果业务数据特点允许，可以在写入高峰和低谷时期动态调整片键。比如在写入低谷时期，根据数据的其他特征重新分片，以优化在高峰时期的写入性能。

应对复杂读写场景综合解决方案

1. MongoDB配置参数调整：
   • 写入相关参数：
     • w参数：根据业务需求适当降低写入确认级别，例如设置w = 1，表示写入操作只需在主节点确认写入成功即可返回，而不需要等待所有副本节点同步完成，这样可以提高写入性能，但可能会牺牲一定的数据安全性。
     • j参数：如果业务允许，可以关闭日志持久化（j = false），因为日志写入会增加写入操作的开销。但这也会带来数据丢失风险，在系统崩溃时可能无法恢复未持久化到日志的数据。
   • 缓存相关参数：
     • 调整mmapv1存储引擎的wiredTiger缓存大小参数（storage.wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB），根据服务器内存情况，适当增加缓存大小，以提高读性能。因为读多写少场景下，更多数据可以缓存在内存中，减少磁盘I/O。
2. 架构层面优化：
   • 读写分离：利用MongoDB副本集的读写分离功能，将读操作路由到副本节点。可以通过应用程序层面的驱动配置，指定读偏好为secondaryPreferred或secondary，这样大部分读操作会从副本节点读取数据，减轻主节点的读压力，同时不影响写入操作在主节点的进行。
   • 引入缓存层：在应用程序和MongoDB之间引入缓存层，如Redis。对于经常读取且不频繁变化的数据，先从缓存中读取。当缓存中没有数据时，再从MongoDB读取，并将数据写入缓存。这样可以大大减轻MongoDB的读压力，提高整体系统的响应速度。
   • 水平扩展：在写入高峰时期，可以临时增加分片数量，以分散写入压力。当写入低谷时期，可以适当减少分片数量，以优化存储和管理成本。同时，可以增加副本集成员数量，提高读性能和数据可用性。