面试题：MongoDB大型副本集应对高并发写入的策略

Question

当MongoDB大型副本集面临高并发写入场景时，可能会出现哪些问题？请提出具体的应对策略，涉及副本集成员角色分配、写操作一致性设置、缓存机制结合等方面，并分析每种策略在大型副本集环境下的优缺点。

Answer 1

可能出现的问题

1. 写入性能瓶颈：高并发写入时，主节点可能成为性能瓶颈，网络带宽、磁盘I/O等资源消耗过大，导致写入延迟增加。
2. 复制延迟：从节点复制主节点数据可能出现延迟，尤其是在数据量和写入频率都很高的情况下，影响数据一致性。
3. 网络拥塞：副本集成员之间的数据同步和心跳检测等网络流量增大，容易引发网络拥塞，导致节点之间通信不稳定。
4. 数据一致性问题：高并发写入下，若处理不当，可能出现数据冲突、数据不一致等情况，影响数据完整性。

应对策略

1. 副本集成员角色分配
   • 策略：增加仲裁节点。仲裁节点不存储数据，仅参与选举，可分担主节点选举压力。在大型副本集环境中，可适当多设置仲裁节点，如每5 - 10个数据节点配置1个仲裁节点。同时，合理分布数据节点，根据数据量和地理区域等因素，将数据节点分布在不同的网络区域或数据中心，减少网络延迟对复制的影响。
   • 优点：提高选举效率，降低网络延迟对复制的影响，增强副本集的稳定性。仲裁节点不消耗大量存储和计算资源。
   • 缺点：仲裁节点增加了网络管理复杂度，若网络分区等故障发生时，仲裁节点的状态可能影响选举结果。
2. 写操作一致性设置
   • 策略：根据业务需求设置合适的写关注（write concern）。对于对一致性要求极高的业务，如金融交易，可设置w: "majority"，确保数据写入大多数节点后才返回成功。对于对一致性要求相对较低但对写入性能要求高的业务，如日志记录，可设置w: 1，只确保数据写入主节点即返回成功。
   • 优点：灵活满足不同业务需求，平衡一致性和性能。w: "majority"保证强一致性，w: 1提高写入性能。
   • 缺点：w: "majority"会增加写入延迟，因为需要等待多数节点确认。w: 1可能导致数据在主节点故障时丢失，存在数据一致性风险。
3. 缓存机制结合
   • 策略：在应用层引入缓存，如Redis。对于读多写少的场景，先从缓存读取数据，命中则直接返回，未命中再从MongoDB读取并写入缓存。对于写操作，先写入缓存，再异步批量写入MongoDB。可设置一定的缓存过期时间，定期更新缓存数据。
   • 优点：减轻MongoDB读压力，提高响应速度。批量写入减少了MongoDB的写入频率，提高写入性能。
   • 缺点：增加了系统复杂度，需要处理缓存与数据库数据一致性问题。缓存故障可能导致数据读取异常，需要设置合理的缓存容错机制。