面试题答案
一键面试1. 索引维护和数据安全性挑战
索引一致性挑战
- 数据分布不均：在分片集群中，数据按片键分布在不同分片上。若片键选择不当，可能导致某些分片数据量过大，索引维护负担不均衡，影响整体索引一致性。例如，以时间戳为片键，新数据可能集中在少数分片，使这些分片索引更新频繁，而其他分片索引维护压力小。
- 网络分区：网络故障可能导致集群各部分间通信中断，形成网络分区。不同分区内索引更新无法同步，造成索引不一致。如跨机房部署时，机房间网络故障，各机房内索引独自更新，恢复通信后需处理索引差异。
数据安全挑战
- 跨分片数据泄露：多个分片可能存在逻辑上关联的数据，若访问控制不当，恶意用户可能通过组合不同分片数据获取敏感信息。例如，用户信息按地区分片存储，但不同地区分片可能包含用户不同敏感字段，攻击者若能访问多个分片，可能拼凑出完整敏感信息。
- 数据加密：分布式环境下对数据加密和索引加密的要求更高。既要保证数据在存储和传输中加密，又要确保索引加密后仍能有效查询，实现难度大。
2. 应对策略
索引一致性策略
- 合理选择片键：选择能均匀分布数据的片键，避免数据倾斜。对于按时间序列数据，可采用哈希片键或复合片键（如哈希值与时间戳结合），使数据均匀分布在各分片，平衡索引维护负担。
- 使用分布式锁：在索引更新操作时，通过分布式锁机制保证同一时刻只有一个节点能更新索引。例如使用Redisson等分布式锁框架，确保跨分片索引更新的原子性和一致性。
- 定期一致性检查：设置定时任务，定期对比各分片索引状态。通过计算索引的校验和（如MD5、SHA-256等），对比不同分片索引校验和，发现不一致时及时进行修复，可采用重新同步索引数据等方式。
数据安全策略
- 访问控制强化：细化基于角色的访问控制（RBAC），为不同角色设置对分片数据的访问权限。不仅限制数据库级访问，还深入到分片级别。如普通用户只能访问特定分片部分字段，管理员有更高权限，同时审计访问日志，记录所有分片访问操作。
- 数据加密：采用端到端加密（E2EE），在数据写入MongoDB前加密，读取后解密。对索引加密可使用同态加密等技术，使加密后的索引仍能用于查询。如采用AES加密算法对数据加密，索引部分使用同态加密方案，保证数据安全性同时不影响索引查询性能。
3. 优化索引性能
- 索引预构建：在数据导入前，根据查询模式预构建索引。例如，对于经常按某个字段范围查询的场景，提前构建该字段的范围索引，避免数据导入后再构建索引带来的性能开销。
- 索引修剪：定期评估索引使用情况，删除不再使用的索引。通过MongoDB的查询分析工具查看哪些索引未被使用，及时清理，减少索引维护负担，提高性能。
- 缓存机制：在应用层或集群前端引入缓存，如Redis。对于频繁查询且不常更新的数据和索引结果进行缓存。当查询请求到达，先检查缓存，命中则直接返回，减少对MongoDB索引的查询压力，提高整体性能。