面试题：MongoDB复制集性能调优与高级管理

oplog大小调整：
- oplog是MongoDB复制集成员上的一个特殊的固定集合，它记录了主节点上的所有写操作。适当增加oplog大小，可以减少主节点因oplog空间不足而强制滚动oplog的频率，从而避免不必要的复制滞后。可以通过rs.config().oplogSizeMB来查看当前oplog大小，使用rs.reconfig({oplogSizeMB: <new_size>})来调整大小。例如，如果预估高并发写操作较多，可将oplogSizeMB从默认的992MB适当增大到2048MB等。
选举优先级设置：
- 合理设置节点的选举优先级（priority），优先级高的节点更有可能被选举为主节点。对于具有更高性能硬件的节点，可将其优先级设置得较高，比如设置为10，而其他节点优先级设置为1等较低值，确保性能好的节点优先成为主节点，处理高并发写操作。通过rs.reconfig({members: [ {_id: 0, host: "node1:27017", priority: 10}, {_id: 1, host: "node2:27017", priority: 1} ]})进行设置。
心跳频率调整：
- 复制集成员之间通过心跳来检测彼此的状态。默认心跳频率是2秒，可以根据网络状况适当调整。如果网络环境比较稳定，可适当增大心跳间隔，减少网络开销。例如通过rs.conf().settings.heartbeatIntervalSecs查看当前心跳间隔，使用rs.reconfig({settings: {heartbeatIntervalSecs: <new_interval>}})调整，如设置为5秒。

使用高速网络：
- 确保复制集节点之间使用高速、低延迟的网络连接，如10Gbps甚至更高带宽的网络，以减少数据传输时间，特别是在高并发读写时，大量的数据需要在节点间复制和同步，高速网络能有效提高性能。
优化网络拓扑：
- 采用合理的网络拓扑结构，减少网络跳数。例如，避免复杂的多层网络架构，尽量使节点处于同一局域网或者直接相连的网络环境中，降低网络延迟和丢包率。
网络隔离：
- 将复制集节点的网络流量与其他非关键业务流量进行隔离，防止其他业务流量对复制集网络造成干扰，保证复制集节点间数据传输的稳定性。可以通过VLAN（虚拟局域网）等技术实现网络隔离。

CPU资源：
- 为每个节点分配足够的CPU核心，以应对高并发读写时的计算需求。例如，对于写操作较多的主节点，可以分配4 - 8个CPU核心，确保其能快速处理写请求并记录oplog。同时，从节点也需要分配适当的CPU资源用于复制和应用oplog中的操作。可以根据服务器硬件资源和业务负载情况进行动态调整。
内存资源：
- 给MongoDB进程分配足够的内存，以利用内存映射文件机制。MongoDB会将数据文件映射到内存中，大部分读写操作直接在内存中进行，减少磁盘I/O。建议将服务器物理内存的50% - 80%分配给MongoDB，但要注意预留足够内存给操作系统和其他必要进程。例如，对于一台具有64GB内存的服务器，可分配32GB - 51.2GB内存给MongoDB。
磁盘资源：
- 选择高性能磁盘，如SSD（固态硬盘），相比于传统机械硬盘，SSD具有更快的读写速度和更低的延迟，能显著提高数据持久化和读取性能。对于主节点，建议使用RAID 10等磁盘阵列方式，兼顾读写性能和数据冗余；从节点可根据实际需求选择合适的磁盘阵列配置。

定期监控：
- 使用MongoDB自带的监控工具如mongostat、mongotop等，以及第三方监控工具如Prometheus + Grafana，实时监控复制集的各项指标，包括节点状态、读写操作频率、复制延迟、磁盘I/O等。设置合理的报警阈值，当指标超出正常范围时及时发出警报。
故障处理：
- 制定完善的故障处理预案，当节点出现故障时，能快速定位问题并进行处理。例如，如果主节点故障，复制集会自动进行选举产生新的主节点，此时要尽快排查故障原因并修复原主节点，使其重新加入复制集。对于磁盘故障等硬件问题，要及时更换硬件并恢复数据。
版本管理：
- 及时关注MongoDB官方发布的版本更新，定期升级到稳定的新版本，新版本通常会修复一些性能问题和漏洞。但在升级前，务必在测试环境进行充分测试，确保升级不会对业务造成影响。
数据备份与恢复：
- 定期进行数据备份，可采用MongoDB自带的mongodump工具进行全量备份，结合oplog进行增量备份。将备份数据存储在异地，以防止因本地灾难导致数据丢失。同时，要定期进行恢复演练，确保在需要时能成功恢复数据。

星途面试题库