面试题：MongoDB分片集群读写分离的配置与优化

Question

假设你正在维护一个高并发读写的MongoDB分片集群，已开启读写分离，现在读操作出现性能瓶颈，你会从哪些方面进行配置调整和优化？请详细说明操作步骤和原理。

Answer 1

1. 优化查询语句

• 操作步骤：
  • 利用explain命令分析查询语句，例如db.collection.find({条件}).explain("executionStats")。
  • 依据分析结果，为频繁查询的字段建立合适的索引，使用db.collection.createIndex({字段: 1})创建升序索引，db.collection.createIndex({字段: -1})创建降序索引。
• 原理：explain能展示查询执行计划，帮助发现低效查询。索引可加速查询，让MongoDB快速定位数据，减少全表扫描，提升读性能。

2. 调整分片策略

• 操作步骤：
  • 评估数据分布，通过sh.status()查看分片状态。
  • 若分布不均，重新选择分片键，例如按业务常用查询字段作为分片键，使用sh.shardCollection("数据库.集合", {分片键字段: 1})重新分片。
• 原理：合理的分片策略使数据均匀分布在各分片上，避免单个分片负载过高，提高整体读性能。

3. 增加从节点数量

• 操作步骤：
  • 在MongoDB配置文件中，增加副本集从节点配置，重启MongoDB服务生效。
  • 例如在副本集成员配置中添加新成员{ "_id": 编号, "host": "主机名:端口" }。
• 原理：更多从节点可分担读请求，尤其在读写分离场景下，能有效缓解读压力，提升读性能。

4. 调整读偏好设置

• 操作步骤：
  • 在应用程序连接MongoDB时，设置读偏好，如设置为secondaryPreferred（优先从从节点读，从节点不可用时从主节点读）。
  • 在Node.js中使用MongoClient.connect(url, { readPreference: 'secondaryPreferred' }, function(err, client) {... })。
• 原理：恰当的读偏好设置可将读请求导向负载较低的从节点，提升整体读性能。

5. 缓存数据

• 操作步骤：
  • 引入缓存系统如Redis，在应用层先查询缓存，缓存未命中时查询MongoDB，并将结果存入缓存。
  • 例如在Node.js中使用ioredis库，先执行redis.get('缓存键').then(result => { if (result) { return JSON.parse(result); } return db.collection.find({条件}).toArray().then(data => { redis.set('缓存键', JSON.stringify(data)); return data; }); })。
• 原理：缓存可快速响应读请求，减少对MongoDB的读压力，提升整体读性能。

6. 监控与调优

• 操作步骤：
  • 使用MongoDB监控工具如mongostat实时查看数据库状态，包括读写操作数、内存使用等指标。
  • 根据监控数据，动态调整上述优化策略，如负载过高时增加从节点或调整分片策略。
• 原理：持续监控可及时发现性能问题，针对性调优能确保系统始终保持高性能运行。