面试题答案
一键面试1. 选择MongoDB的事务隔离级别
- Read Committed（读已提交）：在复杂金融业务场景中，这是较为合适的选择。此隔离级别保证读取到的数据是已提交的最新版本，避免脏读。在资金转移和记录流水操作时，能确保每个操作步骤读取的数据都是已完成提交的，符合金融业务对数据准确性的要求。
2. 并发控制策略优化
- 乐观并发控制：在高并发场景下，乐观并发控制可减少锁争用。MongoDB默认采用乐观锁机制，对于大部分读多写少的金融操作场景较为适用。在资金转移时，先尝试更新账户余额和记录流水，若更新失败（由于数据已被其他事务修改），则回滚事务并重新尝试。
- 合理索引：为涉及资金转移和流水记录的关键字段，如账户ID、时间戳等创建索引。这能加快查询速度，减少事务处理时间，从而提高并发处理能力。例如，对账户ID建立单字段索引，在查找特定账户资金转移记录时可快速定位数据。
- 分片：根据业务特点（如按账户地区、账户类型等）对数据进行分片。将不同账户的数据分布在多个分片上，降低单个节点的负载，提高并发处理能力。比如，将国内不同地区的账户数据分在不同分片，当处理大量不同地区账户间资金转移时，可并行处理多个分片上的操作。
3. 可能面临的挑战及解决方案
- 锁争用问题：即使采用乐观并发控制，高并发写操作仍可能导致锁争用。解决方案是进一步优化业务逻辑，减少不必要的写操作，如批量处理资金转移请求。同时，合理调整分片策略，分散写负载。
- 事务性能问题：MongoDB事务性能在复杂场景下可能受影响。可通过压缩日志、定期清理陈旧数据等方式优化存储，提升事务处理性能。此外，对事务进行合理拆分，将大事务拆分成多个小事务，减少单个事务的处理时间。
- 数据一致性验证：确保事务内多个操作的数据一致性是挑战之一。在事务完成后，可通过定期对账等机制验证数据一致性。若发现不一致，通过补偿机制（如反向操作资金转移等）进行修复。