面试题：分布式系统中MongoDB数据分片如何实现基本的高可用

Question

在分布式系统的MongoDB数据分片场景下，阐述实现高可用的基本原理与主要组件，以及它们是如何协同工作确保数据的可用性与可靠性的。

Answer 1

基本原理

1. 数据冗余：通过将数据复制到多个节点，即使某个节点出现故障，其他节点仍可提供数据服务，保证数据可用性。
2. 故障检测与自动故障转移：系统持续监控节点状态，一旦检测到节点故障，自动将工作负载转移到其他健康节点，维持服务不间断。

主要组件

1. Shard：存储实际数据的分片，每个Shard可以是一个独立的MongoDB实例或副本集。
2. Config Server：存储集群的元数据，包括数据分布信息、Shard信息等。每个集群有多个Config Server，以副本集形式部署，保证元数据的高可用性。
3. Query Router (mongos)：客户端与集群交互的接口，接收客户端请求，根据Config Server中的元数据，将请求路由到相应的Shard上执行，并将结果返回给客户端。

协同工作机制

1. 数据写入：客户端通过mongos发起写请求，mongos从Config Server获取数据分布信息，确定数据应写入的Shard，然后将写请求转发到对应的Shard。如果Shard是副本集，主节点完成写操作后，会将数据同步到副本节点，确保数据冗余。
2. 数据读取：客户端通过mongos发起读请求，mongos从Config Server获取元数据，确定数据所在的Shard，然后从Shard的副本集节点（优先从Secondary节点读取以减轻主节点压力）获取数据并返回给客户端。
3. 故障处理：当某个Shard节点故障时，副本集内部会自动进行选举，选出新的主节点继续提供服务。同时，Config Server和mongos会感知到Shard状态变化，更新元数据和路由信息，保证请求能正确路由到健康的节点。如果是Config Server故障，副本集机制会自动选举出新的主Config Server，确保元数据服务的可用性。