面试题：MongoDB分片集群网络分区后如何保障数据一致性

Question

假设MongoDB分片集群出现网络分区，从数据同步机制、选举算法等方面详细说明如何保障数据在分区恢复后能保持一致性。

Answer 1

数据同步机制

1. ** oplog 重放**：
   • MongoDB 主节点（Primary）会记录所有数据变更操作到操作日志（oplog）中。当网络分区恢复后，从节点（Secondary）可以通过重放主节点 oplog 来同步数据。从节点会向主节点请求自上次同步后新增的 oplog 条目，然后按顺序执行这些操作，从而使自身数据状态与主节点一致。
2. 心跳检测与同步请求：
   • 节点之间通过心跳机制保持联系。在网络分区期间，节点可能会暂时失去联系。恢复后，心跳重新建立，从节点会向主节点发送同步请求。主节点根据从节点当前的同步状态（如最后同步的 oplog 时间戳或位置），决定从何处开始为从节点提供新的 oplog 记录进行同步。
3. 块迁移：
   • 在分片集群中，数据以块（chunk）为单位分布在各个分片上。如果网络分区导致某个分片的数据不一致，当分区恢复后，MongoDB 会自动触发块迁移操作。协调器（mongos）会检测到数据分布的不一致，然后安排将数据块从数据最新的分片迁移到数据落后的分片，以确保所有分片上的数据一致性。这个过程会涉及数据的复制和验证，确保迁移的数据准确无误。

选举算法

1. Raft 算法基础：
   • MongoDB 的副本集选举算法基于 Raft 算法。在正常情况下，副本集中有一个主节点和多个从节点。主节点负责处理所有写操作，并将变更同步到从节点。在网络分区期间，副本集可能会被分割成多个部分。当分区恢复后，选举算法要确保只有一个主节点存在，以避免数据冲突。
2. 选举触发条件：
   • 当网络分区恢复，节点之间重新建立联系时，如果某个节点发现当前没有主节点（例如因为之前的主节点在分区中与大多数节点失联），就会触发选举。节点会向其他节点发送选举请求。
3. 选举过程：
   • 每个节点会根据自身保存的数据版本（例如 oplog 的时间戳）以及节点状态等因素来决定是否投票给请求选举的节点。具有最新数据版本且符合一定健康条件（如心跳正常等）的节点更有可能赢得选举成为新的主节点。一旦某个节点获得大多数节点的投票，它就会成为新的主节点。然后新主节点会开始与其他从节点进行数据同步，确保整个副本集的数据一致性。在分片集群中，每个副本集都遵循这样的选举机制，从而保证各个分片内的数据一致性，进而保障整个分片集群的数据一致性。