面试题：MongoDB数据分片在复杂业务场景下的设计与优化

Question

假设你正在处理一个拥有海量用户数据且读写操作频繁的社交平台业务，每个用户的操作记录也非常多。请设计MongoDB的数据分片方案，阐述如何选择分片键，以及如何根据业务特点对分片进行优化，以保证高可用性和高性能。

Answer 1

分片键选择

1. 用户ID：由于是社交平台，每个用户都有唯一ID。以用户ID作为分片键可以将不同用户的数据均匀分布在各个分片上。这样在处理用户相关操作，如获取用户操作记录时，能够直接定位到相应分片，减少跨分片查询。例如，查询用户user_123的操作记录，系统可直接找到存储user_123数据的分片，而无需遍历所有分片。
2. 时间戳（结合用户ID）：考虑到每个用户操作记录多且读写频繁。若仅用用户ID，同一用户的操作记录会集中在一个分片上，在高并发读写时可能造成该分片压力过大。可以结合时间戳，比如操作时间，形成复合分片键（用户ID + 操作时间）。这样按时间顺序的操作记录会分布到不同分片，减轻单个分片的负载。如用户user_123在不同时间的操作记录会分布在不同分片，降低了读写热点。

分片优化

1. 副本集：为每个分片创建副本集，其中一个节点作为主节点处理读写操作，其他副本节点用于数据备份。当主节点出现故障时，副本节点中的一个会自动提升为主节点，保证数据的高可用性。例如，某个分片的主节点硬件故障，副本集中的其他节点会继续提供服务，用户几乎无感知。
2. 预分片：根据预估的数据量和增长趋势进行预分片。提前创建足够数量的分片，避免后期因数据增长过快导致分片不足而进行数据迁移。如预计平台在未来一年内用户数据量翻倍，提前规划好翻倍后所需的分片数量并创建。
3. 读写分离：对于读操作频繁的场景，将读请求分发到副本集的副本节点上，减轻主节点的读压力。可以通过驱动程序或中间件实现读写分离。例如，应用程序通过配置将读请求发送到副本节点，写请求发送到主节点，提高系统整体性能。
4. 索引优化：在分片键以及常用查询字段上创建合适的索引。对于以用户ID为分片键的情况，在用户ID字段上创建索引可加快查询速度。若经常按操作类型查询用户操作记录，也在操作类型字段上创建索引。这样在查询时能够快速定位到所需数据，减少查询时间。