面试题：优化CouchDB分布式架构以应对大规模数据和高并发负载

Question

假设你负责优化一个使用CouchDB的大规模分布式系统，该系统面临每秒数千次读写请求以及PB级数据存储的挑战。请提出具体的优化方案，包括但不限于架构调整、配置优化、数据分区策略和缓存机制的设计，并阐述这些方案的理论依据和预期效果。

Answer 1

架构调整

1. 增加节点：通过水平扩展，添加更多CouchDB节点来分担读写压力。理论依据是分布式系统中，更多节点可以并行处理请求，提升整体处理能力。预期效果是显著提高系统的吞吐量，应对每秒数千次的读写请求。
2. 引入负载均衡器：如使用HAProxy等负载均衡器，将请求均匀分配到各个CouchDB节点。依据是避免单个节点过载，充分利用集群资源。预期能优化资源利用，提升系统稳定性。

配置优化

1. 调整缓存配置：增大CouchDB的内部缓存，如视图缓存。理论上可减少磁盘I/O，因为频繁访问的数据可从缓存获取。预期能加快查询响应速度。
2. 优化存储配置：使用高速存储设备，如SSD。基于SSD读写速度远高于传统机械硬盘，能加快数据的存储和读取。预期提升数据读写性能。

数据分区策略

1. 按时间分区：例如按月份或年份对数据进行分区存储。依据是时间序列数据往往具有局部性，近期数据访问频繁。预期能提高对近期数据的访问效率，减少不必要的数据扫描。
2. 按业务类型分区：根据数据所属业务类别分区。理由是不同业务的数据访问模式可能不同，分开存储便于针对性优化。预期能优化特定业务数据的读写性能。

缓存机制设计

1. 客户端缓存：在客户端应用中实现缓存，对于一些不经常变化的数据，客户端可直接从本地缓存获取。理论是减少对CouchDB的请求，降低网络传输和服务器压力。预期提升客户端响应速度，减轻服务器负载。
2. 分布式缓存：引入Redis等分布式缓存。Redis具有高并发读写能力，可缓存热点数据。依据是快速响应高频请求，减少CouchDB直接负载。预期大幅提升系统整体的响应速度和吞吐量。