面试题：MongoDB副本集数据存储优化与负载均衡策略

Question

在MongoDB副本集中，除了数据压缩，还有哪些方法可以优化数据存储？如何结合副本集的特性制定负载均衡策略，以确保在数据量增长和高并发读写场景下系统的高性能与稳定性？

Answer 1

优化数据存储方法

1. 合理的数据建模：
   • 减少嵌套深度：避免过深的文档嵌套，例如对于一对多关系，若子文档数量可能很多，考虑使用引用而不是嵌入，防止文档过大，提升查询和存储效率。
   • 遵循范式与反范式结合：在某些场景下，适当冗余数据以减少关联查询，提升读性能，但要注意更新一致性问题。
2. 索引优化：
   • 创建复合索引：根据常见查询条件，将多个字段组合成复合索引，以加速查询。例如，对于按时间和用户ID查询的场景，创建 {time: 1, user_id: 1} 这样的复合索引。
   • 覆盖索引：设计索引时使查询所需的所有字段都包含在索引中，这样查询时无需回表，直接从索引中获取数据，提高查询效率。
3. 分片：
   • 基于范围分片：例如按时间范围分片，新的数据写入最新的分片，历史数据存储在其他分片，便于管理和查询。
   • 基于哈希分片：将数据按哈希值分配到不同分片，使数据分布更均匀，适用于无明显规律的数据。

负载均衡策略结合副本集特性

1. 读写分离：
   • 主节点写：所有写操作都在主节点进行，确保数据一致性。主节点负责处理写入请求并将操作记录到 oplog 中。
   • 从节点读：从节点复制主节点的 oplog 并应用，以保持数据同步。读请求分发到从节点，可根据从节点负载情况进行动态分配，如使用轮询或加权轮询算法。可配置驱动程序，指定读偏好为 secondaryPreferred 或 secondary，让读请求优先发送到从节点。
2. 副本集成员角色分配：
   • 优先级设置：为不同的副本集成员设置优先级，优先级高的成员更有可能成为主节点。例如，性能较好的节点设置较高优先级，确保主节点性能强劲。
   • 隐藏节点：设置一些隐藏节点，这些节点不参与选举，但可用于数据备份或执行一些后台任务，如数据分析，不影响正常的读写流量。
3. 自动故障转移：
   • 心跳检测：副本集成员通过心跳机制相互监控状态，若主节点故障，剩余节点会发起选举，重新选出主节点，保证系统可用性。
   • 配置副本集参数：合理设置副本集的选举超时时间（electionTimeoutMillis）等参数，确保在主节点故障时能快速进行故障转移。
4. 监控与动态调整：
   • 性能监控：使用 MongoDB 自带的监控工具或第三方监控工具，实时监测节点的 CPU、内存、磁盘 I/O 和网络等性能指标。
   • 动态调整：根据监控数据，动态调整负载均衡策略，如当某个从节点负载过高时，重新分配读请求到其他负载较低的从节点；或根据数据量增长情况，适时调整分片策略。