面试题：MongoDB分片故障应急方案之高级难度：数据不均衡引发的故障处理

Question

假设MongoDB分片集群中由于数据不均衡，导致某个分片负载过高并出现故障，详细说明你会如何排查数据不均衡的原因，并提出恢复集群正常状态的解决方案。

Answer 1

排查数据不均衡原因

1. 查看分片键分布
   • 使用db.getSiblingDB("config").shards.find()命令查看各个分片的信息。
   • 利用db.getSiblingDB("config").chunks.find()查看chunk的分布情况，分析分片键的取值是否均匀分布在各个chunk中。如果分片键选择不当，例如使用了单调递增的字段（如时间戳）作为分片键，可能导致数据集中在某个或某些分片上。
2. 检查迁移状态
   • 执行sh.status()命令查看集群状态，关注ongoing migrations部分，确认是否有未完成的迁移任务。未完成的迁移可能是由于网络问题、磁盘空间不足等原因导致，从而影响数据均衡。
   • 查看config.migrationlock集合，确认是否存在锁冲突导致迁移无法正常进行。
3. 分析负载情况
   • 在负载过高的分片上，使用top命令查看服务器的CPU、内存、磁盘I/O等资源使用情况，判断是由于数据量过大还是其他资源瓶颈导致负载过高。
   • 利用db.currentOp()命令查看当前正在执行的操作，分析是否存在长时间运行的查询或写入操作加重了该分片的负载。

恢复集群正常状态的解决方案

1. 调整分片键
   • 如果确定是分片键选择不当导致数据不均衡，可以考虑重新选择分片键。例如，对于具有高基数的字段（如用户ID等），可能是更合适的分片键。在重新选择分片键时，需要先进行数据迁移，将旧的分片键数据重新按照新的分片键进行分布。可以使用sh.splitAt()和sh.moveChunk()等命令逐步迁移数据。
2. 完成未完成的迁移
   • 如果存在未完成的迁移任务，首先解决导致迁移失败的问题。例如，如果是网络问题，修复网络连接；如果是磁盘空间不足，清理或扩展磁盘空间。
   • 可以尝试重新启动迁移任务，使用sh.resumeBalancer()命令恢复均衡器，让其继续执行未完成的迁移任务，使数据在各个分片之间重新均衡分布。
3. 优化负载
   • 对于由于资源瓶颈导致负载过高的分片，进行资源扩展。例如，增加CPU、内存资源，优化磁盘I/O性能（如更换更快的磁盘、调整磁盘I/O调度策略等）。
   • 对长时间运行的查询或写入操作进行优化，例如添加合适的索引来加速查询，调整写入策略（如批量写入、异步写入等）来减轻负载。同时，对于一些不必要的操作，可以进行删减或优化。