面试题答案
一键面试1. 硬件资源规划
- CPU：选择多核高性能CPU，根据业务复杂度和每个订单事务处理的CPU消耗估算，以应对每秒1000个订单创建事务的计算需求。
- 内存：确保足够内存，用于缓存经常访问的数据，减少磁盘I/O，MongoDB的工作集应能在内存中有效处理，以提升事务处理速度。
- 存储：采用高速存储设备，如SSD，降低读写延迟，保证订单数据的快速持久化。考虑存储的冗余和扩展性，应对不断增长的订单数据。
2. MongoDB配置优化
- 副本集：搭建副本集架构，提升系统的高可用性和读性能。主节点处理写操作，从节点分担读请求，防止单点故障。
- 分片：根据订单数据特点，如按订单ID、地区等进行分片，将数据分布到多个分片服务器上，减轻单个节点压力，提高并发处理能力。
- 索引设计：为频繁查询和更新的字段，如订单状态、用户ID等创建合适索引，加快查询和事务处理速度。但注意索引过多会影响写性能，需平衡。
3. 软件架构设计
- 队列机制：引入消息队列，如RabbitMQ、Kafka等。订单创建请求先进入队列，系统按一定速率从队列中取出处理，削峰填谷，防止瞬间高并发压垮系统。
- 分布式事务处理：采用合适的分布式事务解决方案，如TCC（Try - Confirm - Cancel）、Saga模式等，保证跨多个操作的订单事务一致性。
- 缓存策略：使用Redis等缓存，缓存部分订单相关数据，如商品库存信息等，减少对数据库的直接访问，提高响应速度。同时要保证缓存与数据库数据的一致性。
4. 性能监控与调优
- 监控指标：设置关键监控指标，如CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O、MongoDB的读写操作次数、事务处理成功率等。通过监控及时发现性能瓶颈。
- 负载测试：在系统上线前，进行负载测试，模拟每秒1000个订单创建事务的场景，发现并解决潜在性能问题。根据测试结果调整硬件资源、优化配置和代码。
- 持续优化：随着业务发展和用户量增长，持续关注系统性能，根据实际情况动态调整事务容量规划，如增加硬件资源、优化数据库查询等。