面试题：大规模MongoDB集群热备份策略优化与故障恢复

高效热备份策略

使用 mongodump 工具：
- 在每个分片的主节点上，定期（如每天凌晨业务低峰期）运行 mongodump 命令。例如，对于分片 shard1 的主节点 shard1 - primary:27017，命令如下：
```
mongodump --uri="mongodb://shard1 - primary:27017" --out=/backup/path/shard1 - `date +\%Y\%m\%d\%H\%M\%S`
```
- 这样能以时间戳命名备份文件夹，方便管理不同时间的备份数据。
压缩备份数据：
- 备份完成后，使用 gzip 等压缩工具对备份文件夹进行压缩。例如：
```
tar -czvf shard1 - `date +\%Y\%m\%d\%H\%M\%S`.tar.gz /backup/path/shard1 - `date +\%Y\%m\%d\%H\%M\%S`
```
- 这可以显著降低存储成本。
分布式存储备份数据：
- 将压缩后的备份文件存储到分布式文件系统（如 Ceph 等）或云存储（如 Amazon S3）中。分布式存储能提供高可用性和扩展性，且云存储通常有按存储量计费的模式，适合控制成本。

故障恢复方案

节点宕机：
- 技术方案：
  - 如果是分片主节点宕机，副本集会自动选举新的主节点。在备份脚本中，可以设置重试机制。例如，使用 while 循环，当 mongodump 命令失败时，等待一段时间（如 5 分钟）后重试，最多重试 3 次。
- 操作步骤：
  - 在备份脚本中添加如下代码（以 bash 脚本为例）：
```
retries=0
while [ $retries -lt 3 ]; do
  mongodump --uri="mongodb://shard1 - primary:27017" --out=/backup/path/shard1 - `date +\%Y\%m\%d\%H\%M\%S`
  if [ $? -eq 0 ]; then
    break
  fi
  retries=$((retries + 1))
  sleep 300
done
if [ $retries -eq 3 ]; then
  echo "Failed to backup after 3 retries for shard1"
fi
```
网络分区：
- 技术方案：
  - 监控网络连接状态，使用 ping 或更专业的网络监控工具（如 Nagios 等）。当检测到网络分区时，暂停备份任务，并记录当前备份进度。网络恢复后，从记录的进度处继续备份。
- 操作步骤：
  - 在备份脚本开始处添加网络监控代码（以 bash 脚本为例）：
```
while true; do
  ping -c 1 shard1 - primary &> /dev/null
  if [ $? -eq 0 ]; then
    break
  fi
  sleep 60
done
```
  - 对于记录备份进度，可以在 mongodump 命令中使用 --query 选项，结合 $gt 操作符，从上次备份中断的文档 ID 处继续备份。例如，如果上次备份到 document_id = 100，则：
```
mongodump --uri="mongodb://shard1 - primary:27017" --collection=your_collection --query='{"_id": {"$gt": 100}}' --out=/backup/path/shard1 - `date +\%Y\%m\%d\%H\%M\%S`
```
- 为保证数据完整性和一致性，在备份完成后，对备份数据进行校验。可以使用 md5sum 或 sha256sum 等工具对备份文件生成校验和，并与之前备份的校验和对比，若不一致则重新备份。例如：
```
md5sum shard1 - `date +\%Y\%m\%d\%H\%M\%S`.tar.gz > shard1 - `date +\%Y\%m\%d\%H\%M\%S`.md5
```

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面试题：大规模MongoDB集群热备份策略优化与故障恢复

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高效热备份策略

故障恢复方案