面试题答案
一键面试1. 分析事务日志定位性能瓶颈
锁等待时间过长
- 识别方法：在MongoDB事务日志（通常位于
journal目录）中，查找与锁相关的记录。事务日志中的某些条目会记录锁请求和释放的时间戳。通过计算锁请求时间与锁获取时间的差值，可以确定锁等待时间。例如，如果发现某个事务在获取某个集合或文档的锁时，等待时间显著超过正常范围（可根据业务场景和历史数据确定），就表明存在锁等待时间过长的问题。 - 示例：假设日志中有记录显示一个事务在上午10:00:00请求对集合
users的写锁，直到10:00:10才获取到锁，这10秒的间隔就是锁等待时间。
文档操作耗时
- 识别方法：事务日志会记录每个文档操作的开始时间和结束时间。通过对比这两个时间戳，能够计算出每个操作花费的时间。关注那些耗时较长的文档操作，如插入、更新或删除操作。
- 示例：如果日志显示一个更新操作在上午10:05:00开始，10:05:20结束，说明该更新操作耗时20秒，若这个时间超出了预期，就需要关注。
2. 优化策略
锁等待时间过长的优化
- 调整事务粒度：尽量减小事务涉及的文档范围和操作数量。例如，如果一个事务原本要更新多个集合中的大量文档，可以将其拆分为多个较小的事务，每个事务处理较少的文档，这样可以降低锁冲突的概率，减少锁等待时间。
- 优化索引：合理的索引能够加速查询和操作，减少锁的持有时间。确保事务中涉及的查询条件都有合适的索引。例如，对于经常在事务中按某个字段进行更新的操作，在该字段上创建索引可以提高操作效率，进而减少锁等待。
- 调整并发控制策略：采用乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control，OCC）或悲观并发控制（Pessimistic Concurrency Control，PCC）。如果业务场景允许，乐观并发控制在事务开始时不获取锁，直到提交时才检查冲突，适合读多写少的场景；悲观并发控制在事务开始就获取锁，适合写多读少的场景。根据业务特点选择合适的策略可以减少锁等待。
文档操作耗时的优化
- 优化查询语句：确保查询语句的效率。使用
explain命令分析查询计划，找出性能瓶颈。例如，如果查询语句中使用了全表扫描，可以通过添加合适的索引将其转换为索引扫描，提高查询效率，从而减少文档操作耗时。 - 批量操作：将多个单个的文档操作合并为批量操作。例如，使用
bulkWrite方法代替多次单独的insert或update操作，这样可以减少数据库与应用程序之间的交互次数，提高操作效率。 - 硬件优化：如果文档操作本身比较复杂且无法进一步优化，考虑提升硬件性能。例如增加服务器的内存，使得更多的数据可以缓存在内存中，减少磁盘I/O操作；或者升级CPU，提高数据处理速度。