面试题：MongoDB连接数量在分布式集群中的动态调整机制

实时监测集群负载

使用MongoDB自带监控工具：
- mongostat：可以实时获取服务器的一些关键指标，如插入、查询、更新、删除操作的速率，以及当前活跃的客户端连接数等。通过命令行工具定期运行mongostat并收集数据，例如每10秒运行一次，将数据记录到日志文件中。
- mongotop：主要用于分析数据库的读写操作分布，显示每个集合的读写操作时间占比。同样可以定期运行并记录数据，帮助了解哪些集合的负载较高。
监控系统资源：
- CPU使用率：使用系统级工具（如top或psutil，如果在Python环境中）监控MongoDB服务器的CPU使用率。高CPU使用率可能意味着集群负载过高，需要增加连接或者优化查询。
- 内存使用率：监控MongoDB使用的内存量，通过系统工具（如free命令）以及MongoDB内部指标（如residentMemory）。如果内存使用接近系统限制，可能需要调整连接数量或优化数据存储方式。
- 网络带宽：使用工具如iftop监测MongoDB服务器的网络流量，高网络带宽占用可能影响数据传输，进而影响连接的性能。

根据监测数据动态调整连接数量

增加连接数量：
- 触发条件：当CPU使用率持续超过某个阈值（如80%），且活跃连接数接近当前配置的最大连接数，同时网络带宽和内存有足够余量时，考虑增加连接数量。
- 实现方式：在应用程序中，使用连接池（如pymongo中的MongoClient连接池）来管理连接。可以通过修改连接池的最大连接数配置来增加连接数量。例如，在Python的pymongo中：
```
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('mongodb://host:port', maxPoolSize = new_max_pool_size)
```
减少连接数量：
- 触发条件：当CPU使用率长时间低于某个阈值（如30%），且活跃连接数远低于当前配置的最大连接数，同时发现有较多空闲连接长时间未使用时，考虑减少连接数量。
- 实现方式：同样通过连接池来实现。在连接池中有方法可以关闭空闲连接，或者直接降低连接池的最大连接数。例如，在pymongo中可以通过client.close()关闭连接，然后重新初始化连接池并设置较小的maxPoolSize。

保证数据一致性和系统稳定性

数据一致性：
- 使用副本集：MongoDB的副本集机制可以保证数据的冗余和一致性。在调整连接数量时，确保应用程序使用的连接配置正确指向副本集的主节点（primary）进行写操作，从节点（secondary）进行读操作（如果配置了读写分离）。通过副本集的同步机制，写操作会在主节点完成后同步到从节点，保证数据一致性。
- 事务支持：对于需要强一致性的业务场景，利用MongoDB 4.0+版本的多文档事务功能。在动态调整连接数量过程中，事务可以确保一组相关操作要么全部成功，要么全部失败，从而维护数据一致性。例如，在Python中使用事务：
```
with client.start_session() as session:
    session.start_transaction()
    try:
        client.db.collection1.insert_one({"key": "value1"}, session = session)
        client.db.collection2.insert_one({"key": "value2"}, session = session)
        session.commit_transaction()
    except Exception as e:
        session.abort_transaction()
```
系统稳定性：
- 逐步调整：在增加或减少连接数量时，采用逐步调整的策略，避免一次性大幅度调整。例如，每次增加或减少连接数量为当前连接数的10%，观察一段时间（如5分钟）后，根据集群负载情况再决定是否继续调整。
- 健康检查：在调整连接数量前后，对集群进行健康检查。可以使用MongoDB的内置命令（如db.runCommand({ping: 1})）检查数据库是否正常响应，以及检查副本集的状态（如rs.status()），确保集群在调整过程中保持稳定运行。
- 配置备份和恢复：在进行连接数量调整之前，对关键配置文件进行备份。如果在调整过程中出现问题，可以快速恢复到之前的配置状态，保障系统的稳定性。

面试题：MongoDB连接数量在分布式集群中的动态调整机制

知识考点

面试题答案

实时监测集群负载

根据监测数据动态调整连接数量

保证数据一致性和系统稳定性