面试题：MongoDB副本集复杂故障场景下的故障切换

Question

假设在MongoDB副本集中，除了主节点故障外，同时有一个优先级较高的从节点磁盘出现I/O故障，此时副本集的故障切换流程会受到什么影响？你将如何设计演练来模拟并解决这类复杂场景下的问题？

Answer 1

故障切换流程的影响

1. 主节点故障：正常情况下，副本集会进行选举，优先级较高的从节点通常有更大机会成为新主节点。但此时优先级较高的从节点出现I/O故障，无法正常参与选举，这使得其他优先级较低的从节点有了成为新主节点的可能。
2. 选举延迟：由于优先级较高的从节点故障，选举过程可能会延迟。其他从节点需要花费更多时间来确定当前状态，并且需要满足选举条件（大多数节点可用）才能选出新主节点。
3. 数据一致性：I/O故障可能导致该从节点的数据同步出现问题，在故障切换后，新主节点可能需要额外的步骤来确保数据一致性，例如等待故障从节点恢复后进行数据同步修复。

演练设计

1. 环境搭建：
   • 使用Docker或虚拟机搭建一个MongoDB副本集，包含一个主节点、至少两个从节点，其中一个从节点设置较高优先级。
   • 例如，在mongodb.conf中通过priority设置优先级。
2. 模拟故障：
   • 主节点故障：通过停止主节点的MongoDB服务来模拟主节点故障。
   • 从节点I/O故障：在优先级较高的从节点所在机器上，使用工具如dd if=/dev/zero of=/path/to/mongodb/datafile bs=1M count=10000来模拟I/O繁忙，导致I/O故障。
3. 观察与分析：
   • 观察副本集的日志文件，查看选举过程，记录选举延迟时间。
   • 检查新主节点的数据状态，以及故障从节点恢复后的数据同步情况。
4. 解决措施：
   • 优化选举机制：可以考虑设置更灵活的选举策略，例如在高优先级节点故障时，快速将选举权重分配给其他相对健康且数据较新的节点。
   • 数据一致性检查：在故障切换后，增加数据一致性检查脚本，确保新主节点和从节点的数据一致。可以使用rs.status()命令查看副本集状态，并通过db.copyDatabase()等方法进行数据修复。
   • 监控与预警：建立完善的监控系统，实时监控节点的I/O状态和副本集整体健康状况，提前预警可能出现的故障。