面试题：复杂业务场景下MongoDB片键的动态调整策略

Question

在一个电商平台的MongoDB数据库中，业务初期主要按商品类别进行数据查询和存储，随着业务发展，用户行为分析需求增加，需要频繁按用户ID和行为时间进行查询。在这种情况下，如何动态调整片键以适应业务变化？请说明调整过程中的注意事项以及对现有业务的影响，并给出具体的操作步骤和验证方法。

Answer 1

动态调整片键以适应业务变化的方法

1. 评估新查询模式：深入分析按用户ID和行为时间进行查询的频率、数据量以及查询复杂度。确定新的片键应该能够有效支持这些查询。
2. 选择新片键：鉴于新需求，选择用户ID作为片键较为合适。若需要更细粒度控制，可考虑将用户ID和行为时间组合成复合片键。例如，{userId: 1, actionTime: 1}。
3. 迁移数据：
   • 离线迁移：在业务低峰期，创建一个新的分片集群，使用mongodump和mongorestore工具将数据从旧集群迁移到新集群，并在新集群上按新片键进行分片。
   • 在线迁移：使用MongoDB的resharding工具，通过moveChunk命令逐步将数据从旧片键迁移到新片键。这种方式对业务影响较小，但需要更多监控和调优。

注意事项

1. 数据一致性：在迁移过程中，确保数据的一致性。特别是在在线迁移时，要处理好并发读写操作，防止数据丢失或不一致。
2. 资源消耗：迁移操作会消耗大量的系统资源，包括CPU、内存和网络带宽。提前规划资源，避免影响现有业务。
3. 索引调整：新片键可能需要调整现有索引。确保新片键上有合适的索引，以提高查询性能。同时，删除不再使用的旧索引，避免额外的存储和维护开销。

对现有业务的影响

1. 性能波动：迁移过程中，尤其是在线迁移，可能会导致查询性能的短暂波动。这是由于数据在集群中重新分布造成的。
2. 停机风险：离线迁移需要在业务低峰期进行，可能会导致一定时间的停机。应提前通知用户，并尽量缩短停机时间。

具体操作步骤（以在线迁移为例）

1. 创建新的分片集群：

   # 启动新的配置服务器
   mongod --configsvr --replSet configReplSet --port 27019 --dbpath /data/configdb
   
   # 初始化配置服务器副本集
   mongo --port 27019
   rs.initiate({
       _id: "configReplSet",
       configsvr: true,
       members: [
           { _id: 0, host: "localhost:27019" }
       ]
   })
   

2. 添加分片到新集群：

   # 启动新的分片服务器
   mongod --shardsvr --replSet shard1 --port 27020 --dbpath /data/shard1
   
   # 初始化分片服务器副本集
   mongo --port 27020
   rs.initiate({
       _id: "shard1",
       members: [
           { _id: 0, host: "localhost:27020" }
       ]
   })
   
   # 将新分片添加到集群
   mongo --port 27019
   sh.addShard("shard1/localhost:27020")
   

3. 启用数据库和集合的分片：

   mongo --port 27019
   sh.enableSharding("ecommerce")
   sh.shardCollection("ecommerce.products", { userId: 1, actionTime: 1 })
   

4. 迁移数据：

   # 确定要迁移的chunk
   mongo --port 27019
   var chunk = sh.getBalancerChunks("ecommerce.products")[0]
   sh.moveChunk("ecommerce.products", chunk.min, "shard1")
   

5. 监控迁移进度：

   mongo --port 27019
   sh.status()
   

验证方法

1. 查询性能验证：在迁移完成后，使用性能测试工具对按用户ID和行为时间的查询进行性能测试。对比迁移前后的查询响应时间和吞吐量，确保性能得到提升。
2. 数据一致性验证：使用数据验证工具，如mongodump和mongorestore的校验功能，确保迁移后的数据与迁移前的数据一致。同时，对关键业务数据进行抽样检查，确保数据的完整性和准确性。