面试题：MongoDB分布式索引优化之故障应对与索引维护

Question

在MongoDB分布式环境下，若某个分片节点出现故障，可能会对索引造成什么影响？如何在故障恢复过程中，确保索引的一致性和可用性，同时不影响整体系统的性能？请描述详细的故障检测、处理以及索引维护策略。

Answer 1

分片节点故障对索引的影响

1. 部分数据不可索引：如果故障分片节点包含特定数据子集，该部分数据的索引在节点故障期间无法使用，查询涉及这部分数据时，性能会严重下降，甚至查询失败。
2. 元数据不一致：MongoDB 的元数据（如片键范围、chunk 分布等）可能因分片节点故障而暂时不一致，导致路由错误，进而影响索引的正确使用。

故障检测策略

1. 心跳机制：MongoDB 的副本集成员和 mongos 之间通过心跳机制保持联系。mongos 定期向每个分片副本集的主节点发送心跳包，若在一定时间内未收到响应，判定该分片节点可能故障。
2. 副本集内部检测：每个副本集内部成员之间也有心跳检测，若副本集主节点故障，副本集内的其他成员通过选举产生新主节点，并向 mongos 通报新的主节点信息。

故障处理策略

1. 自动故障转移（副本集机制）：对于分片节点是副本集的情况，当主节点故障，副本集内的其他成员会发起选举，选出新的主节点。选举过程中，副本集会暂时不可用，选举完成后，新主节点恢复服务，mongos 会更新路由表指向新主节点。
2. 手动干预：若自动故障转移未成功，管理员需介入。可以使用 rs.status() 命令查看副本集状态，若发现问题，手动执行 rs.stepDown() 等命令来强制某个节点退位，触发新的选举，或者检查网络、磁盘等硬件问题，修复后重新启动故障节点并加入副本集。

索引维护策略

1. 故障期间：
   • 只读操作：在故障恢复期间，为确保索引一致性，对故障分片节点的数据执行只读操作，防止新数据写入导致索引不一致。
   • 缓存查询结果：mongos 可以缓存涉及故障分片数据的查询结果，减少对故障分片恢复后重新查询的压力，保证整体系统性能。
2. 故障恢复后：
   • 数据同步：新主节点选举完成后，会与其他副本集成员进行数据同步，确保数据的一致性。这也间接保证了索引的一致性，因为索引是基于数据构建的。
   • 索引重建（可选）：若怀疑索引在故障期间受损，可以使用 db.collection.reIndex() 命令重建索引。但该操作可能对性能影响较大，建议在系统低峰期进行。同时，可以通过 db.collection.validate() 命令验证索引的一致性，若发现不一致，再进行重建。
   • 负载均衡：故障恢复后，使用 sh.status() 等命令检查集群状态，若发现数据分布不均衡，可通过 sh.moveChunk() 等命令手动调整数据分布，避免因数据倾斜导致的性能问题，同时保证索引在整个集群中的可用性和性能均衡。