面试题答案
一键面试数据分片策略
- 范围分片：
- 优势：按商品ID范围或订单时间范围分片。对于商品查询，按ID范围分片可将热门商品分散到不同片，避免单个片负载过高；对于订单数据，按时间分片，新订单（热数据）集中在近期分片，老订单（冷数据）在其他分片，便于管理。
- 预期效果：均衡负载，提高高并发下系统处理能力，减少热点数据对单个片的压力，提升查询和写入性能。
- 哈希分片：
- 优势：对商品或订单的某个标识字段进行哈希分片，可均匀分布数据，避免数据倾斜。
- 预期效果：确保数据在各个分片上均匀分布，提高存储和查询效率，适合高并发随机查询场景。
索引优化
- 复合索引：
- 优势：针对商品查询，如按商品类别、价格范围等组合查询，创建复合索引。对于订单数据，按订单状态、下单时间等创建复合索引。减少查询时全表扫描，提高查询效率。
- 预期效果：加速高并发商品查询和订单数据检索，提高系统响应速度。
- 覆盖索引：
- 优势：在查询时，索引包含所有需要返回的字段，避免回表操作。对于经常查询的商品信息和订单摘要信息，使用覆盖索引可减少磁盘I/O。
- 预期效果：显著提升查询性能，减少查询响应时间。
副本集成员角色分配
- 主节点：
- 优势：主要处理写操作，保障订单数据的可靠持久化。由于写操作会导致复制，主节点专注写可减少角色切换开销。
- 预期效果：确保订单数据写入的高效性和一致性，同时通过复制将数据同步到从节点。
- 从节点：
- 优势：分担读操作，处理高并发的商品查询请求。从节点可配置多个，根据负载均衡读请求。
- 预期效果：减轻主节点读压力，提高系统整体读性能，实现读写分离，提升高并发下系统稳定性。
- 仲裁节点：
- 优势：不存储数据，仅参与选举，保障副本集的高可用性和一致性。
- 预期效果：在主节点故障时，快速参与选举新主节点，确保系统持续可用。
缓存机制结合使用
- 本地缓存：
- 优势：在应用服务器本地缓存热门商品数据，如使用Ehcache等。减少对MongoDB的直接请求，提高响应速度。
- 预期效果：快速响应频繁查询的热数据，降低数据库压力，提升系统整体性能。
- 分布式缓存：
- 优势：采用Redis等分布式缓存存储热点数据，可扩展性强，支持高并发。缓存订单数据的部分状态信息，减少对数据库的读操作。
- 预期效果：有效应对高并发读写场景，提升系统吞吐量和响应速度，同时可通过缓存过期策略处理数据一致性问题。