面试题：MongoDB副本集读写分离下的一致性问题及解决方案

Question

在MongoDB副本集读写分离场景中，可能会出现数据一致性问题。请详细阐述这些一致性问题产生的原因，并提出至少两种有效的解决方案，同时说明每种方案的优缺点。

Answer 1

一致性问题产生的原因

1. 复制延迟：副本集成员之间数据同步存在延迟。主节点写入数据后，从节点需要一定时间才能完成复制。在延迟期间，如果读操作从从节点读取数据，可能获取到旧版本的数据，从而导致数据一致性问题。
2. 网络分区：网络故障可能导致副本集成员之间的网络连接中断，形成网络分区。此时不同分区内的节点可能会出现数据不一致的情况。例如，在一个分区中的主节点继续接收写操作，而另一个分区中的从节点无法及时同步这些更新。

解决方案及优缺点

1. 读偏好设置为primaryPreferred
   • 优点：大部分读操作优先从主节点读取，保证读取到最新数据，有效减少一致性问题。只有当主节点不可用时，才从从节点读取数据，确保了系统的高可用性。
   • 缺点：主节点负载增加，因为既要处理写操作，又要承担大部分读操作。可能影响写操作的性能，尤其在高并发读写场景下。
2. 使用因果一致性读
   • 优点：能保证读操作按照因果关系获取数据。例如，如果一个写操作之后立即进行读操作，能确保读到最新写入的数据，在一定程度上解决了数据一致性问题。
   • 缺点：实现较为复杂，需要额外的逻辑来跟踪因果关系。可能对系统性能有一定影响，因为要维护和验证因果关系的相关信息。
3. 设置读关注级别
   • 优点：可以根据业务需求灵活设置读关注级别。例如，设置为“majority”，确保读操作能读取到大多数节点已确认的数据，提高数据一致性。
   • 缺点：如果设置较高的读关注级别（如“majority”），可能会增加读操作的延迟，因为需要等待多数节点确认数据。并且在网络不稳定或节点故障情况下，可能导致读操作失败，影响系统可用性。