面试题：MongoDB Shell在分布式环境下的故障处理与维护

快速定位问题：
- 查看分片状态：
```
sh.status()
```
  该命令会显示整个分片集群的状态，包括各个分片的信息、chunk的分布等。如果某个分片节点故障，这里会显示该分片处于异常状态，例如可能会有类似“not reachable”等提示，从而定位出故障的分片节点。
- 查看节点日志：虽然是通过MongoDB Shell，但可以通过登录到故障分片节点所在的服务器，查看MongoDB的日志文件（通常位于/var/log/mongodb/mongod.log等路径，具体路径取决于安装配置），日志中会记录节点故障相关的详细信息，如网络错误、磁盘问题等。
恢复数据读写操作：
- 等待自动故障转移（如果启用了副本集）：如果故障的分片节点是副本集的一部分，MongoDB的副本集机制会自动进行故障检测和故障转移。主节点故障后，副本集会选举新的主节点。在此期间，应用程序可能会有短暂的读写中断，但选举完成后，数据读写应该可以恢复正常。可以通过再次执行sh.status()命令，查看故障分片的状态是否恢复正常。
- 手动干预（极端情况）：如果自动故障转移没有成功，且确定故障节点无法恢复，在确认数据备份等情况后，可以考虑从副本集中移除故障节点，然后重新添加新的节点。
  - 移除故障节点（假设故障节点是副本集成员，且副本集名为rs0）：
```
rs0.remove("<故障节点的主机名:端口>")
```
  - 添加新节点：
```
rs0.add("<新节点的主机名:端口>")
```
验证数据完整性：
- 使用db.checkIntegrity()：对于每个数据库中的每个集合，可以执行db.<集合名>.checkIntegrity()命令。例如，对于数据库test中的集合users：
```
use test
db.users.checkIntegrity()
```
  该命令会检查集合的结构和数据的一致性，如果有错误会返回详细的错误信息。
- 数据计数一致性：在故障前记录每个集合的数据条数，故障恢复后再次统计。例如：
```
use test
// 故障前
var preCount = db.users.countDocuments()
// 故障恢复后
var postCount = db.users.countDocuments()
if (preCount === postCount) {
  print("数据条数一致")
} else {
  print("数据条数不一致")
}
```
验证集群健康状态：
- 再次执行sh.status()：确保所有分片节点状态正常，chunk分布合理。如果某个分片节点仍处于异常状态，需要进一步排查原因。
- 检查副本集状态：对于每个分片副本集，执行rs.status()命令，查看副本集成员状态，确保所有成员正常运行，且主从节点角色正确。例如，对于名为rs0的副本集：
```
rs0.status()
```
- 检查集群的读写性能：可以通过执行一些简单的读写操作，观察响应时间等指标。例如，插入一条测试数据并查询：
```
use test
db.test.insertOne({test: "data"})
var result = db.test.findOne({test: "data"})
if (result) {
  print("读写测试成功")
} else {
  print("读写测试失败")
}
```

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面试题：MongoDB Shell在分布式环境下的故障处理与维护

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