面试题：MongoDB复杂业务下片键基数优化策略及动态调整

Question

假设你在处理一个复杂业务场景，涉及多种数据操作且数据量持续增长，现有的片键基数选择已出现性能瓶颈，描述你会采取哪些策略来优化片键基数，以及如何在运行时动态调整片键以适应业务变化。

Answer 1

优化片键基数策略

1. 分析数据特征
   • 深入研究数据的分布情况，例如时间序列数据，若按时间戳作为片键基数，可观察其是否存在冷热数据分布不均的情况。如果是按业务ID分片，分析不同ID对应的业务数据量和操作频率。通过数据统计工具或数据分析框架，获取数据的基数、分布直方图等信息，为后续调整提供依据。
2. 调整片键选择
   • 基于业务逻辑：例如，在一个电商订单系统中，如果原本按订单ID分片，随着业务发展，发现按店铺ID分片能更好地均衡负载，因为同一店铺的订单操作往往较为集中。此时可考虑切换片键为店铺ID 。
   • 采用复合片键：结合多个字段组成片键。如在社交平台中，可将用户ID和时间戳组合成复合片键。这样既可以按用户维度分散数据，又能根据时间维度对数据进行进一步划分，提高数据的分布均匀性。
3. 预分片 在系统设计阶段或者数据量增长初期，预先规划好一定数量的分片。例如，根据预估的数据量和增长速度，设置足够多的分片数，每个分片暂时不分配实际数据，但预留好空间。当数据到来时，按一定规则分配到相应分片，避免后期频繁重新分片带来的性能开销。
4. 哈希分片优化 如果当前采用哈希分片，可调整哈希函数。例如，从简单的取模哈希函数切换到更复杂的一致性哈希函数。一致性哈希能在增加或减少节点时，尽量减少数据的迁移量，提升系统在动态变化下的性能。同时，合理设置哈希种子，使数据分布更均匀。

运行时动态调整片键策略

1. 监控与触发机制
   • 性能指标监控：实时监控系统的关键性能指标，如读写延迟、吞吐量、CPU和内存使用率等。通过在系统关键节点埋点，收集这些指标数据。例如，当读写延迟超过设定阈值，或者吞吐量出现明显下降时，触发片键调整流程。
   • 数据分布监控：定期统计各个分片的数据量和操作频率。如果发现某个分片的数据量或操作频率远高于其他分片，表明数据分布不均衡，需要调整片键。
2. 数据迁移
   • 增量迁移：当决定调整片键时，为减少对业务的影响，采用增量迁移方式。先将新数据按新片键规则写入新的分片，同时在旧分片上记录变更日志。然后逐步将旧分片上的历史数据按新规则迁移到新分片，在迁移过程中通过日志保证数据的一致性。
   • 并行迁移：利用多线程或分布式计算框架，并行处理数据迁移任务。将数据按一定规则划分成多个迁移任务，同时进行迁移，提高迁移效率，减少业务中断时间。
3. 系统配置更新 在数据迁移完成后，更新系统中与片键相关的配置。例如，更新数据库连接池中的分片规则配置、应用程序中的数据访问逻辑等，确保后续的业务操作都按新的片键规则执行。同时，对系统进行全面测试，验证新片键规则下系统功能的正确性和性能提升情况。