面试题：MongoDB副本集数据一致性与性能的平衡策略

高优先级节点：
- 作用：优先级较高（通常为 100 等较大数值）的节点更有可能成为主节点。在对数据一致性要求极高，如金融交易记录场景，需要确保主节点的稳定性和数据处理能力，应将配置高、性能好的节点设置为高优先级。这样可以保证主节点在故障恢复后能迅速重新成为主节点，减少数据不一致的窗口期。
- 风险：如果高优先级节点硬件出现故障，可能导致频繁的主节点选举，影响系统性能。
低优先级节点：
- 作用：优先级较低（如 0 或 1）的节点主要用于辅助功能，例如作为数据备份、用于读操作分担负载等。在一些对数据一致性要求相对不那么高，如日志记录等业务场景，低优先级节点可以分担读请求，提高系统整体性能。
- 风险：由于优先级低，可能长时间不会成为主节点，如果主节点故障且其他高优先级节点也不可用时，低优先级节点成为主节点可能无法满足业务对性能和一致性的严格要求。

同步延迟较小：
- 场景：在对数据一致性要求严格的业务场景，如电商库存管理，要求各个副本集节点的数据尽量实时同步。将同步延迟设置较小，能确保从节点快速跟上主节点的数据变化，减少数据不一致的时间。
- 影响性能：频繁的数据同步会增加网络和磁盘 I/O 开销，可能影响系统整体性能，特别是在网络带宽有限或磁盘读写性能瓶颈的情况下。
同步延迟较大：
- 场景：对于一些数据一致性要求相对宽松的业务，如网站的统计分析数据。允许较大的同步延迟，从节点可以在系统负载较低时进行数据同步，减少对主节点和其他高负载操作的影响，提升系统整体性能。
- 风险：在主节点故障时，由于从节点数据同步不及时，可能导致部分数据丢失或不一致，需要在故障恢复后进行数据修复。

金融交易记录场景：
- 选举优先级：将配置高、稳定性强的节点设置为高优先级（如优先级 100），确保主节点在故障恢复后能快速恢复主节点地位，保障数据一致性。同时设置 1 - 2 个优先级稍低（如优先级 50）的节点作为备用主节点，防止高优先级节点同时故障。
- 同步延迟设置：设置较小的同步延迟，如 1 - 5 秒，确保从节点能尽快同步主节点的交易数据，保证数据一致性。
日志记录场景：
- 选举优先级：可以设置一个主节点优先级较高（如优先级 100），其余多个从节点优先级较低（如优先级 1）。低优先级从节点主要用于分担读请求，如查询历史日志记录。
- 同步延迟设置：可以设置相对较大的同步延迟，如 30 - 60 秒，从节点在系统负载较低时进行数据同步，减少对主节点处理新日志记录的性能影响。
电商库存管理场景：
- 选举优先级：类似金融交易记录场景，设置高性能节点为高优先级（如优先级 100），保障主节点稳定。
- 同步延迟设置：设置非常小的同步延迟，如 1 秒以内，确保各个副本集节点的库存数据实时一致，避免出现超卖等问题。同时，可通过优化网络和存储设备来降低因同步带来的性能影响。

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