面试题：MongoDB分片集群读写分离中的数据一致性挑战与应对

Question

在MongoDB分片集群的读写分离场景下，数据一致性会面临哪些挑战？针对这些挑战，有哪些有效的应对策略和技术手段？请结合实际应用场景举例说明。

Answer 1

数据一致性面临的挑战

1. 复制延迟：主节点写入数据后，从节点同步数据存在延迟。在读写分离场景下，读操作可能读取到旧数据。例如在电商系统订单创建后，用户查询订单，若从节点同步不及时，可能看不到刚创建的订单。
2. 网络分区：当网络出现分区，集群被分割成多个部分，各部分间无法通信。可能导致不同分片的数据不一致。如支付系统中，不同分片记录支付状态可能因网络分区产生差异。
3. 写操作优先级：一些情况下，写操作优先级高，可能会延迟读操作的数据同步，增加一致性风险。比如在社交平台高并发写评论场景下，读评论时可能获取不到最新写入的评论。

应对策略和技术手段

1. 设置读偏好：通过设置合适的读偏好来控制读操作从哪个节点读取数据。如使用“primaryPreferred”读偏好，优先从主节点读数据，在主节点不可用时从从节点读，能减少读取旧数据的概率。在金融交易记录查询场景，可优先从主节点读取确保数据准确性。
2. 配置复制因子：适当增加复制因子，提高数据冗余度，增强数据同步可靠性，减少因节点故障导致数据不一致。在大型文件存储系统中，较高复制因子保障数据一致性。
3. 使用因果一致性读：利用MongoDB提供的因果一致性读功能，保证读操作能看到之前写操作的结果。在实时聊天系统中，用户发送消息后能及时看到自己刚发的消息。

实际应用场景举例

以在线教育平台为例，学生提交作业是写操作，教师批改作业后查看学生提交记录是读操作。通过设置读偏好为“primaryPreferred”，教师在批改作业后查看提交记录时大概率从主节点读取，能及时看到最新提交作业。同时配置较高复制因子，保障数据在多个节点存储，减少因节点故障导致数据不一致，确保作业数据的一致性和可靠性。