面试题：MongoDB writeConcern与复制集的关系及应用场景

Question

在MongoDB复制集环境下，writeConcern参数的设置如何与复制集的特性相结合，以确保数据的一致性和可用性？请举例说明不同writeConcern设置在特定业务场景中的应用。

Answer 1

1. writeConcern与复制集特性结合确保数据一致性和可用性
   • 复制集特性：MongoDB复制集由一个主节点（primary）和多个从节点（secondary）组成。主节点处理写操作，然后将操作日志同步到从节点。
   • writeConcern参数：
     • writeConcern: {w: 1}：这是默认设置，表明写操作只要在主节点上成功就返回。这种设置提供了最高的写性能，但数据一致性相对较弱。如果主节点在写操作后、同步到从节点前崩溃，可能会丢失数据。
     • writeConcern: {w: "majority"}：表示写操作要在大多数节点（包括主节点）上成功才返回。这样能保证数据的强一致性，因为即使主节点崩溃，新选举出的主节点也会包含这些已确认写入的数据。但这种设置会降低写性能，因为需要等待多数节点确认。
     • writeConcern: {w: }：这里的<number>指定了需要确认写操作的节点数。例如，{w: 3}表示写操作要在3个节点上成功才返回。如果复制集节点数小于<number>，写操作会失败。这在一些对数据一致性要求较高，但节点数有限的场景下有用。
2. 不同writeConcern设置在特定业务场景中的应用
   • writeConcern: {w: 1}：
     • 场景：实时数据采集系统，例如物联网设备大量上报数据。
     • 应用：这种场景下对写入性能要求极高，因为设备数量众多且数据实时性强。少量数据丢失在可接受范围内，例如一些非关键传感器数据。采用w: 1可以快速将数据写入主节点并返回，减少设备等待时间，保证系统的高吞吐量。
   • writeConcern: {w: "majority"}：
     • 场景：银行转账业务。
     • 应用：在银行转账场景中，数据一致性至关重要。使用w: "majority"确保转账操作写入到大多数节点，这样即使某个节点出现故障，也不会丢失转账记录，保证了资金的安全和交易的完整性。虽然写性能会有所下降，但对于金融业务来说，数据一致性是首要考虑因素。
   • writeConcern: {w: }：
     • 场景：小型企业的财务记录系统，复制集节点数为5个。
     • 应用：假设企业对财务数据一致性要求较高，可设置writeConcern: {w: 3}。这样写操作需要在3个节点上成功，既能保证一定的数据一致性，又不会像w: "majority"那样影响性能过于严重，因为5个节点中3个节点确认相对比多数节点确认（4个节点）更容易达成。