面试题：MongoDB副本集环境下复杂业务场景的过时数据处理策略

Question

在MongoDB副本集中，有一个包含多种业务类型的集合，每个文档有'type'字段标识业务类型，'timestamp'字段记录时间戳。不同业务类型对数据保留时间要求不同，如业务类型A需保留90天数据，业务类型B需保留60天数据。在保证副本集数据一致性和性能的前提下，设计一个全面的过时数据处理策略，并说明如何应对可能出现的网络分区等异常情况。

Answer 1

过时数据处理策略

1. 定期删除脚本：编写一个定期执行的脚本（如使用Python的pymongo库）。脚本逻辑如下：

   import pymongo
   from datetime import datetime, timedelta
   
   client = pymongo.MongoClient("mongodb://your_replica_set_uri")
   db = client.your_database
   collection = db.your_collection
   
   now = datetime.now()
   types_retention = {
       "A": timedelta(days = 90),
       "B": timedelta(days = 60)
   }
   
   for type, retention in types_retention.items():
       cutoff = now - retention
       collection.delete_many({
           "type": type,
           "timestamp": {"$lt": cutoff}
       })
   

   可以使用系统的定时任务工具（如Linux的cron）定期运行该脚本，确保数据按业务类型的保留时间要求清理。
2. TTL索引：对于部分业务类型，如果其数据量较大且删除操作对性能影响较小，也可以考虑使用MongoDB的TTL索引。例如，对于业务类型A：

   db.your_collection.createIndex(
       { "timestamp": 1, "type": 1 },
       { expireAfterSeconds: 90 * 24 * 60 * 60, partialFilterExpression: { type: "A" } }
   )
   

   这样MongoDB会自动删除超过指定时间的数据。但要注意，TTL索引有一些限制，如索引字段必须是date类型等。

应对网络分区等异常情况

1. 选举机制：MongoDB副本集有自动选举机制。在网络分区时，多数节点（超过半数）所在的分区会继续提供服务并维持数据一致性。少数节点所在分区则会暂停写入操作，防止数据不一致。当网络恢复后，少数节点会自动同步多数节点的数据，重新加入副本集。
2. 心跳检测：副本集成员之间通过心跳机制保持联系。如果某个成员在一定时间内没有收到其他成员的心跳，就会触发重新选举。可以适当调整心跳检测的时间间隔（通过配置heartbeatIntervalMillis等参数），以在网络不稳定时能够及时发现并处理异常情况。
3. 日志记录：在删除过时数据的脚本中，增加详细的日志记录。记录每次删除操作的执行时间、处理的业务类型、删除的数据量等信息。这样在出现异常情况（如误删除、未按预期删除等）时，可以通过日志进行排查和恢复。
4. 备份恢复：定期对数据库进行备份（如使用mongodump工具）。如果在网络分区或其他异常情况下数据出现问题，可以通过备份数据进行恢复。同时，将备份数据存储在多个位置，以防止存储设备故障等导致备份数据丢失。