面试题答案
一键面试数据分布与性能影响
- 数据分片
- 影响：
- 数据倾斜：若分片键选择不当，可能导致数据集中在某些分片上，造成部分分片负载过高，而其他分片闲置，影响整体读写性能。例如以时间戳作为分片键，如果业务数据按时间高度集中，就会出现这种情况。
- 跨分片查询性能：对于需要跨多个分片的查询，数据整合开销大，可能导致查询延迟增加。比如一个涉及多个分片数据的聚合查询，需要从不同分片获取数据并在内存中进行合并处理。
- 优化：
- 合理选择分片键：选择能够均匀分布数据的分片键，如哈希分片键，对业务关键字段（如用户ID等）进行哈希运算作为分片键，能有效避免数据倾斜。同时结合业务特点，例如如果数据有地域属性，可以采用复合分片键（如地域 + 其他字段）。
- 预拆分：在数据量还未达到海量时，提前规划好分片数量和范围，进行预拆分，避免后期动态拆分带来的性能开销。
- 影响：
- 副本集配置
- 影响：
- 同步延迟：副本集成员之间的数据同步需要一定时间，在高并发写入场景下，可能出现主节点写入后，从节点同步延迟，导致读操作一致性问题。例如在金融交易场景中，若从节点数据同步不及时，可能读取到旧的账户余额数据。
- 选举时间：当主节点故障时，副本集需要进行选举产生新的主节点，选举过程中会有短暂的服务不可用时间，影响实时性。特别是在网络不稳定的情况下，选举可能频繁发生，进一步降低系统可用性。
- 优化：
- 调整同步优先级：根据业务需求，设置优先级高且性能好的节点作为主要同步目标，如将靠近业务中心的节点设置为高优先级，减少同步延迟。同时，可以调整同步频率等参数，在不影响系统性能的前提下尽量保证数据及时同步。
- 优化选举机制：选择合适的选举算法和参数配置，例如调整心跳检测时间等，减少选举时间。同时，可以采用仲裁节点，避免因数据节点过多导致选举过程复杂。
- 影响：
- 网络拓扑
- 影响：
- 网络延迟：如果副本集成员分布在不同地理位置或网络环境复杂，网络延迟会影响数据同步和读写性能。例如主节点在一个数据中心，而从节点在另一个较远的数据中心，数据同步可能会因网络延迟而变慢。
- 网络带宽：海量数据的读写和副本集之间的数据同步需要大量网络带宽，若带宽不足，会严重影响性能。特别是在高并发读写场景下，网络带宽成为瓶颈，导致数据传输缓慢。
- 优化：
- 优化网络布局：尽量将副本集成员部署在同一数据中心或网络延迟较小的区域内，减少网络延迟对数据同步和读写的影响。若无法避免跨数据中心部署，可以采用专线等方式保证网络质量。
- 合理分配带宽：根据业务读写需求和副本集同步需求，合理分配网络带宽。可以采用流量控制等技术，确保关键业务读写操作有足够的带宽资源。同时，定期监控网络带宽使用情况，及时调整配置。
- 影响：