面试题：MongoDB哈希片键策略在高并发写入场景下的优势与挑战

Question

在高并发写入的应用场景中，MongoDB的哈希片键策略相较于其他片键策略有哪些显著优势？同时，可能会面临哪些挑战，又该如何应对这些挑战？

Answer 1

哈希片键策略优势

1. 负载均衡：哈希片键通过对片键值进行哈希运算，将数据均匀分布在各个分片上。在高并发写入场景下，能有效避免数据热点，确保每个分片承担相近的写入压力，提高集群整体写入性能。例如，以用户ID作为哈希片键，无论用户ID是连续的还是离散的，都能均匀分布数据。
2. 扩展性：当需要扩展集群（添加新分片）时，哈希片键策略能较为轻松地重新分配数据。因为哈希运算的特性，新加入的分片可以快速接收和处理分配给它的数据，便于系统随着业务增长灵活扩展。

可能面临的挑战

1. 范围查询性能问题：由于哈希片键是将数据随机分布，在进行范围查询（如按时间范围查找数据）时，可能需要在多个分片上执行查询，然后合并结果，导致查询性能下降。例如，查询某个时间段内的订单数据，如果使用哈希片键，可能每个分片都有符合时间范围的数据，需要遍历所有分片。
2. 哈希冲突：尽管哈希函数设计尽量减少冲突，但在数据量极大时，仍可能出现不同的片键值经过哈希运算后得到相同哈希值的情况，这可能导致部分数据集中在同一分片上，影响负载均衡。

应对挑战的方法

1. 针对范围查询性能问题：
   • 复合索引：创建包含哈希片键和范围查询字段的复合索引。例如，在按时间范围查询的场景下，可创建哈希片键与时间字段的复合索引，这样在查询时可以利用索引定位到部分相关分片，减少需要扫描的分片数量。
   • 二级索引：在应用层根据范围查询需求创建二级索引。将范围查询字段作为二级索引的键，通过二级索引快速定位到包含所需数据的文档，再根据哈希片键找到对应的分片。
2. 针对哈希冲突：
   • 增加哈希盐值：在进行哈希运算前，为片键值添加一个随机的盐值（Salt），不同数据记录的盐值不同。这样即使原始片键值相同，经过加盐哈希后也会得到不同的哈希值，减少冲突概率。
   • 定期检查与调整：定期检查分片的数据分布情况，一旦发现某个分片数据量异常增多（可能是哈希冲突导致），可以手动调整数据分布，或重新设计哈希函数，以优化负载均衡。