面试题：CouchDB 最终一致性提升系统性能技巧之高级难度题

Question

假设你正在开发一个基于 CouchDB 的高并发应用，如何通过调整一致性策略和相关配置，在保证数据最终一致性的前提下，最大限度提升写性能，同时尽量减少对读性能的影响？请详细说明思路和涉及的关键配置项。

Answer 1

思路

1. 利用 CouchDB 的多版本并发控制（MVCC）：CouchDB 基于 MVCC，写操作不会阻塞读操作，从而减少读写冲突。在高并发写场景下，这有助于维持读性能。
2. 调整一致性策略：采用最终一致性模型。在写操作时，允许一定程度的延迟来达成数据一致性。比如，不要求每次写操作都同步更新到所有副本，而是让副本在后续时间内进行同步。
3. 批量操作：将多个写操作合并为一个批量操作，减少写请求次数，提高写性能。同时，批量操作可减少网络开销。

关键配置项

1. _revs_limit：
   • 说明：该配置项限制文档修订版本数量。通过设置合理的值，可以减少存储开销，提高读写性能。如果应用对历史版本需求不高，可以适当降低此值。
   • 示例：在创建数据库时，可通过 API 设置 {"_revs_limit": 5}，表示只保留最近 5 个修订版本。
2. n（副本数配置）：
   • 说明：控制数据在集群中的副本数量。增加副本数可提高数据可用性，但写操作会变慢，因为要同步到更多副本。在最终一致性需求下，可适当降低副本数来提升写性能。
   • 示例：在创建数据库时，设置 {"n": 2}，表示数据有两个副本。
3. write_concern：
   • 说明：定义写操作的确认级别。例如，{"write_concern": {"w": 1}} 表示只需要一个副本确认写入成功，写操作就返回成功，这样能显著提升写性能，但可能在极端情况下存在数据丢失风险。对于最终一致性应用，可采用较低的确认级别。
   • 示例：在执行写操作时，带上 write_concern 参数，如 PUT /db/doc_id?w=1。
4. changes 订阅相关配置：
   • 说明：如果应用依赖 changes 订阅获取数据更新，合理配置 feed、since 等参数，避免因大量数据推送影响读性能。例如，使用 longpoll 模式而不是 continuous 模式，减少服务器资源消耗。
   • 示例：GET /db/_changes?feed=longpoll&since=now，以长轮询方式获取自当前时间点后的变更。