面试题：分布式系统下MongoDB数据分片时，如何优化标签（tag）配置来实现数据均衡与资源利用？

Question

假设你正在负责一个电商分布式系统的MongoDB数据分片设计，该系统有商品、订单等不同业务数据，且对读写性能有不同要求。请描述如何通过标签（tag）配置，将不同业务数据分配到合适的分片，以实现数据均衡分布和高效利用系统资源。

Answer 1

1. 确定标签规则
   • 针对商品数据，由于商品信息相对读取频繁，写入相对较少，可根据商品类别进行标签划分，比如热门商品标记为 hot_product，普通商品标记为 common_product。对于订单数据，按订单金额范围划分标签，例如大额订单标记为 large_order，小额订单标记为 small_order。
2. 创建分片集群并关联标签
   • 在MongoDB分片集群搭建完成后，使用 sh.addShardTag 命令为每个分片添加标签。假设我们有三个分片 shard1、shard2、shard3。可以执行类似如下命令：

   sh.addShardTag("shard1", "read_preferred");
   sh.addShardTag("shard2", "write_preferred");
   sh.addShardTag("shard3", "balanced");
   

3. 配置数据到分片的映射
   • 对于商品数据中的热门商品，希望能分布在读取性能较好的分片上，执行如下命令：

   sh.addTagRange("ecommerce.products", { category: "hot_product" }, { category: "hot_product" }, "read_preferred");
   

   • 对于普通商品，可以分布在相对均衡的分片上：

   sh.addTagRange("ecommerce.products", { category: "common_product" }, { category: "common_product" }, "balanced");
   

   • 对于订单数据，大额订单写入可能涉及更多复杂操作，希望在写入性能较好的分片上，执行：

   sh.addTagRange("ecommerce.orders", { amount: { $gte: 1000 } }, { amount: { $gte: 1000 } }, "write_preferred");
   

   • 小额订单则可以分布在相对均衡的分片：

   sh.addTagRange("ecommerce.orders", { amount: { $lt: 1000 } }, { amount: { $lt: 1000 } }, "balanced");
   

4. 验证和监控
   • 使用 sh.status() 命令查看分片集群状态，确认数据是否按预期分配到对应的分片。同时，通过MongoDB的监控工具（如MongoDB Compass的监控功能）实时监控各分片的读写负载，确保数据均衡分布，系统资源得到高效利用。如果发现某个分片负载过高或过低，可适当调整标签范围或重新分配标签，以优化系统性能。