面试题：MongoDB添加分片服务器时，若遇到分片键选择不当，可能会导致哪些问题？应如何解决？

Question

在MongoDB添加分片服务器场景下，阐述因分片键选择不合理可能引发的性能、数据分布等方面的问题，并说明针对这些问题的解决思路和方法。

Answer 1

性能问题

1. 热点数据集中：若分片键选择不合理，例如选择了某个频繁更新且取值范围有限的字段作为分片键，可能导致大部分写操作集中在少数几个分片上，造成这些分片负载过高，而其他分片闲置，影响整体写入性能。
2. 读操作不均衡：如果分片键与查询条件关联性不强，读操作可能无法有效利用分片的并行处理能力，某些分片可能会承受过多的读请求，导致查询性能下降。

数据分布问题

1. 数据倾斜：不合理的分片键可能使数据在各个分片上分布不均匀，部分分片存储大量数据，而其他分片数据量极少，影响存储资源的有效利用，并且在数据扩展时也会带来困难。

解决思路和方法

1. 重新评估和选择分片键：
   • 选择具有高基数（取值范围广且离散）的字段作为分片键，如时间戳字段（前提是时间跨度大且离散）、唯一标识字段等，这样能使数据更均匀地分布在各个分片上。
   • 考虑业务查询模式，选择与常用查询条件相关的字段作为分片键，以提高查询性能。例如，如果经常按用户ID查询，可将用户ID作为分片键。
2. 使用复合分片键：当单一字段无法满足需求时，可组合多个字段形成复合分片键，增加数据分布的均匀性和查询效率。但需注意复合分片键的顺序对性能和数据分布有影响，需根据业务场景仔细调整。
3. 数据迁移与平衡：使用MongoDB自带的平衡器工具，它会定期检查各个分片的数据分布情况，并自动将数据从负载高的分片迁移到负载低的分片，以实现数据分布的平衡。但在迁移过程中可能会对性能产生一定影响，可选择在业务低峰期进行。同时，可通过调整平衡器的参数，如迁移频率、每次迁移的数据量等，来优化迁移过程。