面试题：MongoDB专享索引在高并发读写场景下的性能考量

Question

在高并发读写的MongoDB应用场景中，专享索引可能会面临哪些性能问题？如何通过索引设计和配置来缓解这些问题，确保系统的高效运行？

Answer 1

专享索引可能面临的性能问题

1. 写操作性能下降：高并发写操作时，每个写操作都需要更新索引，这会增加磁盘I/O和CPU负载。例如，插入大量文档时，索引更新可能成为瓶颈，导致写操作延迟增加。
2. 锁争用：MongoDB的索引操作会使用锁，高并发场景下，多个读写操作可能竞争锁资源。例如，一个写操作持有锁更新索引时，其他读写操作需要等待，降低系统并发度。
3. 内存压力：专享索引会占用额外内存，在高并发读写且索引数据量较大时，可能导致内存不足，使MongoDB频繁进行磁盘数据交换，严重影响性能。

通过索引设计和配置缓解问题的方法

1. 合理设计复合索引
   • 分析查询模式：根据应用的常见查询条件，设计包含多个字段的复合索引。例如，如果经常按照“时间戳”和“用户ID”查询文档，可创建复合索引{时间戳: 1, 用户ID: 1}。这样可以减少索引数量，降低写操作时索引更新开销。
   • 选择合适的索引顺序：复合索引中字段顺序很重要，应将选择性高（区分度大）的字段放在前面。如上述例子中，如果时间戳区分度更大，就应放在前面。
2. 部分索引
   • 创建部分索引：对于只在特定条件下使用的索引，可以创建部分索引。例如，只对状态为“active”的文档创建索引，语法如下：

db.collection.createIndex(
   { field1: 1, field2: 1 },
   { partialFilterExpression: { status: "active" } }
);

- **优点**：减少索引数据量，降低内存占用和写操作开销，提高高并发场景下性能。

3. 索引配置优化 - 调整索引缓存：根据服务器内存情况，合理调整MongoDB的索引缓存大小。可以通过修改配置文件中的--wiredTiger.engineConfig.cacheSizeGB参数，适当增加缓存大小，提高索引访问性能。 - 定期重建和优化索引：定期对索引进行重建（reIndex）和优化（compact）操作，以清理索引碎片，提高索引效率。例如，在业务低峰期执行db.collection.reIndex()命令重建索引。