面试题：MongoDB固定集合在高并发环境下的配置与维护

Question

假设你在一个高并发读写的系统中使用MongoDB固定集合，为确保数据的一致性和系统的稳定性，在集合配置和日常维护方面你会采取哪些措施？如何处理固定集合满员后新数据的插入操作以避免性能瓶颈？

Answer 1

集合配置方面

1. 设置合理的大小：根据预计的数据量和系统资源，设定合适的固定集合大小。既要保证能容纳一定时间内的数据，又不能过大浪费资源。例如，如果预计每秒产生100条数据，每条数据大小1KB，每天运行8小时，那么一天的数据量约为100 * 1024 * 60 * 60 * 8 = 2880MB。可以在此基础上适当增加一定比例作为集合大小。
2. 指定文档数量：结合业务需求，限制集合中的文档数量。若业务场景下数据是按事件记录，且每个事件相关数据量较为固定，可以设定一个合适的文档数量上限。

日常维护方面

1. 监控集合状态：定期使用db.collection.stats()命令监控集合的大小、文档数量、空闲空间等指标，及时发现异常情况。如发现集合快满，提前预警。
2. 数据备份与恢复：定期备份固定集合数据，以防数据丢失。使用mongodump和mongorestore工具进行备份和恢复操作。

处理固定集合满员后新数据插入操作

1. 覆盖旧数据：固定集合默认采用循环覆盖策略，即当集合满时，新插入的数据会覆盖最早插入的数据。这种方式适用于对历史数据需求不大，只关注最新数据的场景。
2. 分割集合：当集合满员时，创建一个新的固定集合，并将旧集合中部分数据迁移到新集合。例如，按照时间维度，将旧集合中较老的数据迁移出去，保持当前集合为近期数据，这样可避免性能瓶颈。同时，为了便于管理，可以给集合命名加上时间戳等标识。
3. 使用队列缓冲：在数据插入前，先将数据放入消息队列（如RabbitMQ、Kafka等）。在集合未满时，从队列中获取数据插入；当集合满员时，暂停从队列获取数据，直到集合有空闲空间（如通过监控发现有空间），再恢复从队列取数据插入，以此避免因频繁处理满员情况导致的性能瓶颈。