面试题：Python的pymongo库在分布式MongoDB集群中的连接与数据读写策略

Question

假设你面对一个分布式MongoDB集群，使用Python的pymongo库进行连接。请详细说明如何根据集群的架构（如副本集、分片集群）来制定合适的连接策略、数据读写策略，以确保数据的一致性、高可用性和读写性能。同时，分析在不同策略下可能出现的问题及解决方案。

Answer 1

1. 副本集架构

连接策略

使用 pymongo.MongoClient 连接副本集时，需要提供副本集中多个成员的地址。例如：

from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('mongodb://member1:27017,member2:27017,member3:27017/?replicaSet=myReplicaSet')

数据读写策略

• 读策略：
  • Primary：默认策略，从主节点读取数据，保证数据一致性，但主节点压力较大。
  • PrimaryPreferred：优先从主节点读取，主节点不可用时从从节点读取。
  • Secondary：从从节点读取数据，可分担主节点压力，但数据可能存在延迟。
  • SecondaryPreferred：优先从从节点读取，从节点不可用时从主节点读取。
  • Nearest：从最近的节点读取数据，适用于分布式部署且对数据一致性要求不高的场景。
  • 设置读策略示例：

collection = client['my_database']['my_collection']
results = collection.find(read_preference=ReadPreference.SECONDARY)

• 写策略：
  • w=1：默认策略，写操作仅在主节点确认写入成功后返回，性能较高但数据一致性相对较弱。
  • w=majority：写操作需等待大多数节点（超过一半）确认写入成功后返回，保证数据一致性，但性能相对较低。
  • 设置写策略示例：

collection.insert_one({'key': 'value'}, write_concern=WriteConcern(w='majority'))

可能出现的问题及解决方案

• 数据一致性问题：使用非 Primary 读策略时，可能读到旧数据。解决方案是根据业务场景选择合适的读策略，对一致性要求高的场景使用 Primary 策略。
• 主节点压力过大：使用 Primary 读策略或 w=1 写策略可能导致主节点压力大。可以通过使用合适的读策略（如 SecondaryPreferred）和写策略（如 w=majority 结合合适的副本集配置）来分担压力。

2. 分片集群架构

连接策略

使用 pymongo.MongoClient 连接分片集群时，只需连接到mongos路由节点。例如：

client = MongoClient('mongodb://mongos1:27017,mongos2:27017')

数据读写策略

• 读策略：与副本集类似，可选择不同的读偏好。但由于分片集群中数据分布在多个分片上，读操作会自动路由到相应的分片。
• 写策略：
  • 写入操作会自动路由到对应的分片。为保证数据一致性，可使用 w=majority 等写关注。例如：

collection = client['my_database']['my_collection']
collection.insert_one({'key': 'value'}, write_concern=WriteConcern(w='majority'))

可能出现的问题及解决方案

• 数据倾斜：某些分片负载过高，可能导致读写性能下降。解决方案是合理选择分片键，确保数据均匀分布在各个分片上。
• mongos节点故障：如果某个mongos节点故障，可能影响连接。可通过配置多个mongos节点，客户端自动进行故障转移。