面试题：MongoDB分布式备份中如何处理数据一致性问题

Question

假设你正在负责一个MongoDB分布式系统的备份工作，在备份过程中可能会遇到数据一致性问题。请描述可能出现数据不一致的场景，并提出至少两种有效的解决方案，说明每种方案在不同业务场景下的适用性。

Answer 1

可能出现数据不一致的场景

1. 网络分区：在分布式系统中，网络故障可能导致集群被分割成多个子网，不同子网内的数据更新无法及时同步，从而产生数据不一致。例如，部分节点在一个子网内继续处理写操作，而其他节点在另一个子网无法感知这些更新，当网络恢复后，就会出现数据差异。
2. 写操作并发：多个客户端同时对同一数据进行写操作，若没有合适的并发控制机制，可能导致某些写操作覆盖了其他操作，使得最终数据状态并非预期。比如，客户端A和客户端B同时读取某文档值为1，A将其加1后写回，B也将其加1后写回，最终文档值为2而不是3。
3. 复制延迟：MongoDB通过副本集来保证数据冗余和高可用，主节点将写操作同步到从节点时可能存在延迟。在延迟期间，如果从节点被用于读取操作，就可能读到旧数据，造成数据不一致。

解决方案及业务场景适用性

1. 使用同步复制
   • 方案描述：在MongoDB副本集中配置同步复制，确保主节点在确认写操作成功之前，所有同步副本都已接收到并持久化该写操作。通过设置w参数为副本集成员数，如w: "majority"，表示大多数节点确认后写操作才成功。
   • 适用性：适用于对数据一致性要求极高的业务场景，如金融交易系统。在金融场景中，每一笔交易记录都必须准确无误且一致，即使牺牲一定的写入性能来保证数据一致性也是可接受的。因为任何数据不一致都可能导致资金损失和业务纠纷。
2. 读写锁机制
   • 方案描述：在应用层实现读写锁逻辑。当进行写操作时，获取写锁，阻止其他读写操作；读操作时获取读锁，允许其他读操作并发执行，但阻止写操作。这样可以避免读写冲突和写 - 写冲突导致的数据不一致。
   • 适用性：适用于读多写少的业务场景，例如新闻资讯类网站。这类网站主要以用户读取新闻内容为主，偶尔有管理员发布新资讯等写操作。通过读写锁机制，在保证数据一致性的同时，能尽量减少对读操作性能的影响，因为读操作可以并发进行。
3. 版本控制
   • 方案描述：在文档中添加版本号字段，每次写操作时版本号递增。读取数据时，应用程序记录版本号，再次写操作前对比版本号。若版本号不一致，说明数据已被其他操作修改，应用程序可重新读取数据并根据业务逻辑决定如何处理，如重新计算写操作内容。
   • 适用性：适用于对一致性要求较高，但允许一定程度的最终一致性，且业务逻辑允许重试的场景。例如电商的库存管理，在高并发的下单场景下，可能多个订单同时尝试扣减库存。通过版本控制，当发现版本不一致时，应用程序可以重新获取最新库存数量并判断是否可继续下单，避免超卖等数据不一致问题，同时也不会像同步复制那样严重影响系统性能。