面试题：MongoDB升序片键与业务场景适配及优化

Question

给出一个具体的业务场景，如物联网设备数据实时采集存储场景，要求设计一套基于MongoDB升序片键的数据分发方案，并详细说明如何根据业务特点来调整片键设置、集群配置以实现高效的数据分发与存储，同时分析该方案在应对数据倾斜和高并发读写时的可行性与优化措施。

Answer 1

业务场景：物联网设备数据实时采集存储场景

假设我们有大量的物联网设备，每个设备按固定频率（如每秒）发送传感器数据，包括设备ID、时间戳、温度、湿度等信息。数据需要实时采集并存储，以便后续分析和监控。

基于MongoDB升序片键的数据分发方案

1. 选择片键：考虑使用时间戳作为升序片键。物联网数据通常具有时间序列特性，按时间顺序存储便于查询特定时间段内的数据。例如，使用ISO 8601格式的时间戳作为片键字段。
2. 数据分发逻辑：当数据写入MongoDB集群时，MongoDB根据时间戳片键值将数据分发到不同的分片。较新的数据（时间戳较大）会被分配到新的分片或者现有分片的末尾区域。

根据业务特点调整片键设置

1. 粒度调整：如果数据量非常大且写入频率极高，可考虑在时间戳基础上增加设备ID作为复合片键。例如，{timestamp: 1, deviceID: 1}，这样可以进一步分散数据，避免单个设备的数据集中在一个分片上。
2. 片键范围：根据数据采集的频率和预计的时间跨度，合理设置片键的范围。如果数据采集跨度长，可以按天、周等时间单位划分片键范围，以便更好地管理和迁移数据。

集群配置

1. 分片数量：根据预估的数据量和读写负载确定分片数量。例如，如果预计每秒有1000个设备发送数据，每个数据记录大小为1KB，每天产生的数据量约为86400 * 1000 * 1KB ≈ 86GB。根据硬件资源和性能需求，可初步设置5 - 10个分片。
2. 副本集：为每个分片设置副本集，以提供数据冗余和高可用性。建议设置3个副本成员，一个主节点和两个从节点。这样在主节点故障时，从节点可以自动提升为主节点，保证数据的持续写入和读取。

应对数据倾斜

1. 可行性：使用时间戳作为升序片键在一定程度上可以缓解数据倾斜。因为新数据会均匀地分布到各个分片的末尾。但如果某些设备发送数据频率异常高，仍可能导致数据倾斜。
2. 优化措施：
   • 复合片键：如前文所述，使用复合片键（时间戳 + 设备ID）可以更均匀地分布数据。
   • 动态分片调整：MongoDB支持动态调整分片，当发现某个分片数据量过大时，可以手动或自动进行数据迁移，将部分数据迁移到其他分片。

应对高并发读写

1. 可行性：MongoDB的分布式架构在设计上支持高并发读写。通过合理的分片和副本集配置，可以分散读写负载。
2. 优化措施：
   • 读操作：利用副本集的从节点进行读操作，通过设置读偏好（read preference）为secondaryPreferred，将大部分读请求发送到从节点，减轻主节点压力。
   • 写操作：使用批量写入（bulk write）操作，减少网络开销。同时，合理设置写入关注点（write concern），在保证数据一致性的前提下，提高写入性能。例如，对于实时性要求高但一致性要求相对较低的场景，可以使用{w: 1}的写入关注点，即只等待主节点确认写入成功。