面试题：MongoDB分片集群数据分布不均引发故障及恢复策略

Question

假设MongoDB分片集群出现数据分布不均的情况，进而导致部分分片负载过高产生故障。请分析可能导致数据分布不均的原因，并说明如何进行故障恢复以及如何预防此类问题再次发生。

Answer 1

可能导致数据分布不均的原因

1. 片键选择不当：
   • 如果片键的基数过低，例如选择性别作为片键，只有两种取值（男、女），这会导致数据集中在少数几个分片上。
   • 片键如果没有良好的散列性，如按顺序单调递增的时间戳作为片键，新的数据总是插入到一个特定的分片，造成数据倾斜。
2. 数据写入模式：
   • 应用程序写入数据时，如果集中在某个时间段或某个特定的片键取值范围，会导致数据分布不均。例如，特定地区的数据集中写入，而其他地区写入较少。
3. 集群配置问题：
   • 初始集群创建时，分片数量过少，导致后续数据增长过程中难以均匀分布。
   • 不同分片所在的服务器硬件资源差异较大，如磁盘I/O、CPU性能等，使得数据在均衡时受到影响。

故障恢复

1. 数据均衡操作：
   • 首先检查分片集群的均衡状态，使用sh.status()命令查看。
   • 可以手动触发均衡操作，通过sh.enableBalancing("<database>")开启特定数据库的均衡，sh.setBalancerState(true)开启全局均衡。MongoDB会在后台将数据从负载高的分片迁移到负载低的分片。
2. 修复故障分片：
   • 如果分片因负载过高导致故障，检查分片服务器的日志文件，确定故障原因。
   • 对于硬件故障，如磁盘空间不足，清理或更换磁盘；对于资源过载，考虑增加服务器资源或优化查询。
   • 重启故障分片服务器，待其恢复正常后，重新加入到分片集群中，MongoDB会自动重新平衡数据。

预防此类问题再次发生

1. 优化片键选择：
   • 选择基数高且具有良好散列性的字段作为片键。例如，对于用户数据，可以选择用户ID（通常为唯一且无序）作为片键。
   • 对于单调递增的字段，可以通过与其他字段组合作为片键，增加其散列性。
2. 监控与调整：
   • 定期使用sh.status()等命令监控分片集群的数据分布和负载情况。
   • 基于监控数据，适时调整分片数量。随着数据量的增长，合理增加分片，以确保数据均匀分布。
3. 规范数据写入：
   • 应用程序在写入数据时，尽量均匀分布写入请求，避免集中在特定的片键取值范围。
   • 采用批量写入时，打散数据，确保不同数据分散到不同分片。