面试题：MongoDB 分布式环境下添加服务器的负载均衡考量

Question

假设你处于一个 MongoDB 的分布式生产环境，现在需要添加新的服务器，你会如何考虑负载均衡问题？添加服务器过程中，怎样避免对现有业务造成影响，并确保新服务器能有效分担负载？

Answer 1

1. 负载均衡考虑
   • 数据分片：
     • MongoDB 使用分片（Sharding）机制来实现数据的分布式存储和负载均衡。在添加新服务器时，应合理规划新服务器在分片集群中的角色。例如，如果采用基于范围的分片策略（Range - based Sharding），要确保新服务器能够接收合适范围的数据分片，使得数据在各个分片服务器间分布均匀。这样不同的客户端请求就能均匀地分散到各个分片服务器上，避免单个服务器负载过高。
     • 若采用基于哈希的分片策略（Hash - based Sharding），新服务器加入后，哈希算法应重新分配数据，保证数据均匀分布到包括新服务器在内的各个分片上，有效平衡负载。
   • 查询路由：
     • 使用 MongoDB 的配置服务器（Config Server）和路由服务器（MongoS）来管理查询路由。在添加新服务器后，配置服务器需要更新集群的元数据，路由服务器（MongoS）根据这些元数据将客户端的读/写请求正确地路由到包含目标数据的分片服务器上。要确保路由服务器能够快速适应新服务器的加入，优化查询路径，减少不必要的跨分片查询，提高查询效率。
   • 副本集负载：
     • 如果新服务器加入到副本集中，需要考虑副本集内的负载分担。主节点（Primary）负责处理写操作，从节点（Secondary）可以配置为处理读操作（通过设置slaveOk选项）。添加新服务器作为从节点时，要合理配置其优先级，使其能够有效地分担读负载，避免读请求过度集中在某些从节点上。
2. 避免对现有业务影响并确保新服务器有效分担负载
   • 维护期间的业务处理：
     • 在添加新服务器前，选择业务低峰期进行操作。提前通知相关业务部门，制定应急预案，如在出现问题时能够快速回滚操作。
     • 在操作过程中，采用滚动升级的方式。对于副本集，先将新服务器以从节点的身份加入，等待其完成数据同步后，再进行进一步的配置调整。对于分片集群，逐步将部分数据迁移到新的分片服务器上，每次迁移的数据量要控制在合理范围内，避免对现有业务产生过大影响。
   • 监控与调整：
     • 新服务器加入后，实时监控服务器的负载指标，如 CPU 使用率、内存使用率、网络带宽等。利用 MongoDB 自带的监控工具（如mongostat、mongotop等）以及第三方监控工具（如 Prometheus + Grafana），密切关注新服务器的数据同步进度、读写负载分担情况。
     • 根据监控数据，如果发现新服务器负载过高或过低，及时调整数据分片或副本集配置。例如，如果新服务器负载过低，可以适当迁移更多的数据分片到该服务器；如果负载过高，则可以将部分数据分片迁移到其他负载较低的服务器上，确保新服务器能够有效分担负载，同时保证整个集群的稳定性和性能。