面试题：MongoDB哈希片键与应用场景的深度适配

Question

假设你正在设计一个高并发、海量数据的社交平台系统，分析在哪些具体业务场景下适合使用MongoDB哈希片键，又该如何根据业务需求对哈希片键进行定制化设计以确保系统的高性能和高可用性？

Answer 1

适合使用MongoDB哈希片键的业务场景

1. 用户数据存储：
   • 当社交平台有大量用户，且需要对用户相关数据（如用户资料、动态等）进行存储时。例如，按用户ID进行哈希片键设置，可均匀分布数据，使得在高并发读取和写入用户数据时，负载能均衡分配到不同的分片上。比如，用户登录时快速获取其个人资料，哈希片键能让数据在集群中分散存储，避免单点数据压力过大。
2. 消息存储：
   • 在处理海量的聊天消息、通知消息等场景下适用。以消息ID或发送者 - 接收者组合ID为哈希片键，能将消息数据均匀分布到各个分片，有利于高并发环境下消息的快速写入和读取。例如，在群聊场景中，大量消息并发写入，哈希片键可保证数据写入的高效性。
3. 点赞、评论数据：
   • 对于社交平台上用户对内容（如文章、视频等）的点赞、评论数据存储。以内容ID或用户 - 内容组合ID作为哈希片键，在高并发的点赞、评论操作时，能均衡地将数据分布到不同分片，提高系统的并发处理能力。

根据业务需求定制化设计哈希片键以确保高性能和高可用性

1. 选择合适的片键字段：
   • 要根据业务访问模式选择。如果业务主要按用户维度进行操作，优先选择用户相关ID（如用户ID）作为哈希片键。若操作更多围绕内容，则选择内容相关ID（如内容ID）。例如，若社交平台有大量基于用户兴趣推荐内容的操作，而推荐算法依赖用户的历史点赞、评论数据，此时以用户ID为哈希片键能方便在读取用户相关数据时快速定位到对应分片。
2. 考虑数据增长和分布：
   • 预测数据的增长趋势，确保哈希片键在未来数据量增长时仍能保持良好的数据分布。比如，若预计新用户注册主要来自某些特定地区，可在哈希片键设计中结合地区信息，避免因地区性数据增长过快导致数据分布不均。可采用复合哈希片键，如将用户ID和地区编码组合后进行哈希，以更好地应对数据增长和分布变化。
3. 平衡读和写操作：
   • 如果写操作（如发布新动态、发送消息等）非常频繁，哈希片键应设计为能高效写入。可适当增加写操作的分片数量，通过调整哈希算法权重等方式，使写操作更均匀分布。若读操作也很关键，要保证哈希片键能让读请求快速定位数据。例如，在高并发读场景下，采用哈希片键结合索引优化，提高读取效率。
4. 容错和备份策略：
   • 在哈希片键设计中要考虑系统的容错能力。比如，通过设置冗余分片，对关键数据进行多副本存储，当某个分片出现故障时，能从其他副本获取数据。同时，在哈希算法中可加入校验机制，确保数据在不同分片间的一致性，提高系统的高可用性。