面试题答案
一键面试- 优化校验逻辑：
- 简化校验规则：梳理校验规则，去除不必要或重复的校验，只保留对数据完整性和准确性至关重要的校验。例如，对于一些不会影响业务核心逻辑且不常变化的数据字段，可考虑放宽校验。
- 异步校验：将部分非紧急的校验操作放在异步任务中执行。比如，一些涉及复杂计算或外部系统交互的校验，可以在文档插入后，通过消息队列等方式异步处理，插入操作可以快速返回，提高写入性能。
- 调整校验时机：
- 写入前粗粒度校验：在数据准备写入MongoDB前，先进行简单的、快速的粗粒度校验，如数据类型检查、必填字段检查等。对于不符合基本要求的数据，直接在这一层拦截，避免后续无效的数据库操作。
- 写入后细粒度校验：对于一些对性能影响较大但又必须保证准确性的细粒度校验，可放在数据成功写入MongoDB之后进行。若校验不通过，再进行相应的处理，如标记异常数据、发起修正流程等。
- 利用缓存：
- 缓存校验结果：对于一些频繁校验且结果不常变化的数据，可以使用缓存（如Redis）来存储校验结果。当进行校验时，先从缓存中查询，如果命中则直接使用缓存结果，减少重复校验的开销。
- 缓存部分数据：将部分基础数据（如数据字典等）缓存在应用层，在校验时直接从缓存获取，避免每次都从MongoDB读取，降低数据库压力，提高校验速度。
- 分布式校验：
- 水平拆分校验任务：如果应用是分布式架构，可以将校验任务按照一定规则（如数据分区、业务模块等）分配到不同的节点上并行执行，充分利用分布式系统的计算资源，提高整体校验效率。
- 负载均衡：通过负载均衡器将校验请求均匀分配到各个校验节点，避免单个节点压力过大，确保系统的稳定性和性能。
- 数据库层面优化：
- 索引优化：合理创建索引，在校验过程中如果涉及到数据查询来辅助校验，合适的索引可以加快查询速度，从而提高校验效率。但要注意索引维护成本，避免过多索引影响写入性能。
- 批量校验与写入：尽量采用批量操作，一次对多个文档进行校验和写入，减少与数据库的交互次数，降低网络开销和数据库连接资源的消耗。