面试题：MongoDB GridFS在高并发读写场景下如何保证数据一致性

Question

当使用MongoDB GridFS存储大文件，在高并发读写的场景中，可能会出现数据一致性问题。请阐述GridFS自身采用了哪些机制来保证数据一致性，以及你认为还可以从哪些方面进一步优化以确保数据一致性。

Answer 1

GridFS自身保证数据一致性的机制

1. 文档级原子性操作：MongoDB对单个文档的操作是原子性的。GridFS将大文件拆分成多个小的chunk文档存储，对每个chunk的读写操作都具备原子性，这保证了单个chunk数据的一致性。例如，在写入一个chunk时，要么完整写入成功，要么写入失败不会造成部分数据写入的情况。
2. Journaling日志：MongoDB使用Journaling机制记录数据库的所有写操作。在发生故障时，通过重放Journal日志，可以恢复未完成的操作，确保数据的一致性。GridFS基于MongoDB，同样受益于该机制。如系统崩溃后重启，Journal日志能让GridFS恢复到崩溃前的状态，保证文件数据的完整性。
3. Replica Sets副本集：GridFS可部署在MongoDB的副本集环境中。副本集通过数据复制，将数据同步到多个节点。主节点处理写操作，并将操作日志同步到从节点。如果主节点出现故障，从节点可以自动选举出新的主节点，继续提供服务，保证数据的可用性和一致性。比如主节点写入一个chunk后，会将写操作同步给从节点，若主节点此时故障，从节点的数据也是一致的。

进一步优化确保数据一致性的方面

1. 分布式锁机制：在高并发读写场景下，引入分布式锁。例如使用Redisson等工具实现分布式锁。当对GridFS中的文件进行写操作时，先获取分布式锁，确保同一时间只有一个客户端能进行写操作，避免多个客户端同时修改同一文件chunk导致的数据不一致。在读取时，根据业务需求也可以加锁保证数据在读取过程中不被修改。
2. 版本控制：为每个文件或chunk添加版本号字段。每次写操作时，版本号递增。读取时，客户端可以检查版本号，若发现版本号与预期不符，说明数据可能已被修改，可采取重新读取等措施。例如，一个客户端读取文件chunk时记录版本号为1，在处理过程中，若另一个客户端修改了该chunk，版本号变为2，原客户端再次读取时发现版本变化，可重新获取最新数据。
3. 强一致性读策略：在副本集环境中，通过配置读取偏好，选择强一致性读策略。如使用“primaryPreferred”读取偏好，优先从主节点读取数据，确保读取到的是最新的已确认的数据。虽然可能会牺牲一定的读取性能，但能极大提高数据一致性。
4. 定期数据校验：定时对GridFS存储的文件进行完整性校验。可以计算文件的哈希值（如MD5、SHA - 256等），并将哈希值与存储在GridFS元数据中的哈希值进行比对。若不一致，说明文件可能出现损坏或数据不一致，可进行修复或重新上传。例如每天凌晨对所有存储的文件进行哈希值校验。