面试题：MongoDB高并发海量数据业务片键优化与动态调整

Question

考虑一个全球范围的物联网数据收集平台，每秒会产生数百万条设备数据，数据包含设备ID、地理位置、采集时间、各种传感器读数等。初始选择采集时间作为片键，随着业务发展，发现写入热点问题严重。阐述如何在不影响线上业务的前提下，对片键进行优化和动态调整以提升系统性能，详细说明调整过程及涉及的技术点。

Answer 1

优化思路

1. 分散写入热点：采集时间作为片键导致写入热点，因为新数据集中在最新时间片。可考虑使用设备ID与采集时间结合的方式作为新片键，这样不同设备的数据可分散到不同片，避免集中在同一时间片写入。
2. 动态调整：业务发展中，数据量和访问模式可能变化，需要动态调整片键策略以适应。

调整过程

1. 设计新片键生成函数：
   • 例如，使用设备ID的哈希值与采集时间的组合作为新片键。假设使用MD5哈希算法，伪代码如下（以Python为例）：

   import hashlib
   import time
   
   def generate_new_shard_key(device_id, collection_time):
       device_id_hash = hashlib.md5(device_id.encode()).hexdigest()
       new_shard_key = f"{device_id_hash}_{collection_time}"
       return new_shard_key
   

2. 数据迁移：
   • 为不影响线上业务，采用逐步迁移的方式。
   • 首先，在新数据写入时，使用新片键生成函数生成片键并写入。
   • 然后，启动后台任务，逐步将历史数据迁移到新的片键下。可以按照时间窗口，如每小时或每天的数据进行迁移，避免一次性大量迁移影响系统性能。
   • 在迁移过程中，对线上读取操作，需要兼容新旧两种片键的查询，确保业务不受影响。例如，可以先尝试用新片键查询，如果未找到再用旧片键查询。
3. 监控与动态调整：
   • 部署监控系统，实时监测各片的读写负载。如果发现某个片的负载过高，说明片键策略可能需要进一步优化。
   • 可以根据监控数据，调整片键生成函数，例如改变哈希算法或调整设备ID与采集时间的组合方式，以更好地分散负载。

涉及技术点

1. 哈希算法：如MD5、SHA - 256等，用于将设备ID转换为均匀分布的哈希值，保证数据分散性。
2. 数据迁移策略：逐步迁移、时间窗口划分等，确保迁移过程不影响线上业务。
3. 兼容性设计：新旧片键查询兼容，保证线上读取操作正常。
4. 分布式系统监控：使用如Prometheus + Grafana等工具，实时监测各片的负载情况，为动态调整提供数据支持。