面试题：复杂场景下MongoDB片键基数的抉择

Question

假设你正在处理一个包含多种数据类型和业务操作的复杂场景，其中读操作和写操作频率差异较大，且数据增长速度不均衡，在这种情况下，如何选择合适的片键基数以确保MongoDB分片集群的高效运行，同时说明你选择的依据及可能面临的挑战与应对方案。

Answer 1

选择合适片键基数的方法

1. 分析读写操作频率：由于读操作和写操作频率差异较大，如果写操作频率高，选择一个能将写操作均匀分布到各个分片的片键。例如，若业务中有一个时间戳字段记录操作时间，且写操作多为顺序写入，时间戳字段作为片键可能导致写操作集中在一个分片，此时应避免使用。可以选择一个具有高基数且分布相对均匀的字段，如用户ID等，将写操作分散到不同分片。
2. 考虑数据增长速度不均衡：对于增长快的数据集，片键基数要足够大，以避免快速填满一个分片。如果有一个按地区划分的数据集合，某些地区数据增长迅速，选择地区字段作为片键可能导致特定分片负载过高。可以结合其他字段，如地区+时间戳，通过时间戳的变化来进一步分散数据。

选择依据

1. 负载均衡：确保写操作均匀分布，防止某个分片成为瓶颈，提高集群整体写入性能。对于读操作，高基数片键可以使查询请求分散到不同分片，提升读性能。
2. 扩展性：合适的片键基数能够适应数据的不均衡增长，使集群在数据量增加时仍能保持高效运行。

可能面临的挑战

1. 热点分片：如果片键基数选择不当，可能导致数据集中在某些分片，形成热点分片，影响集群性能。
2. 查询性能下降：若片键选择不能覆盖常见查询条件，可能导致查询时需要跨多个分片扫描数据，增加查询延迟。

应对方案

1. 监控与调整：通过MongoDB的监控工具，实时监测分片的负载情况。一旦发现热点分片，及时调整片键或迁移数据。
2. 复合片键优化：设计复合片键，结合多个字段来平衡负载和满足查询需求。例如，在用户相关业务中，结合用户ID和业务类型作为复合片键，既分散写操作，又便于按业务类型进行查询。