面试题：MongoDB事务与聚合管道在复杂供应链场景下的应用

Question

在一个复杂的供应链系统中，有`warehouses`（仓库）、`suppliers`（供应商）、`products`（产品）和`transactions`（交易记录）四个集合。交易记录中记录了从供应商采购产品到仓库的信息。要求在一个事务内完成以下操作：更新仓库库存，根据采购量调整供应商的供应能力，并且使用聚合管道分析本次交易对整个供应链中各仓库产品分布的影响（例如计算每个仓库不同产品的库存占比变化）。请详细说明实现步骤和可能遇到的问题及解决方案。

Answer 1

实现步骤

1. 开始事务：根据所使用的数据库系统，使用相应的语句开始事务，例如在 MongoDB 中使用 session.startTransaction()。
2. 更新仓库库存：
   • 定位到对应的 warehouses 文档。假设 transactions 记录中有仓库 ID、产品 ID 和采购量等信息。在 warehouses 集合中，通过仓库 ID 找到对应仓库文档，然后根据产品 ID 更新该产品的库存数量。例如在 MongoDB 中，可以使用 updateOne 方法：

const warehouseUpdateResult = await warehousesCollection.updateOne(
    { _id: transaction.warehouseId },
    { $inc: { products: { [transaction.productId]: transaction.quantity } } }
);

3. 调整供应商供应能力：
   • 定位到对应的 suppliers 文档。在 suppliers 集合中，通过 transactions 记录中的供应商 ID 找到对应供应商文档，根据采购量减少供应商的供应能力。同样以 MongoDB 为例：

const supplierUpdateResult = await suppliersCollection.updateOne(
    { _id: transaction.supplierId },
    { $inc: { supplyCapacity: -transaction.quantity } }
);

4. 使用聚合管道分析库存占比变化：
   • 首先，将 transactions、warehouses 和 products 集合进行关联。在 MongoDB 中，可以使用 $lookup 操作符。例如：

const pipeline = [
    {
        $lookup: {
            from: 'warehouses',
            localField: 'warehouseId',
            foreignField: '_id',
            as: 'warehouse'
        }
    },
    {
        $unwind: '$warehouse'
    },
    {
        $lookup: {
            from: 'products',
            localField: 'productId',
            foreignField: '_id',
            as: 'product'
        }
    },
    {
        $unwind: '$product'
    },
    {
        $group: {
            _id: { warehouseId: '$warehouseId', productId: '$productId' },
            totalQuantity: { $sum: '$quantity' },
            warehouseName: { $first: '$warehouse.name' },
            productName: { $first: '$product.name' }
        }
    },
    {
        $lookup: {
            from: 'warehouses',
            localField: '_id.warehouseId',
            foreignField: '_id',
            as: 'warehouse'
        }
    },
    {
        $unwind: '$warehouse'
    },
    {
        $addFields: {
            inventoryRatio: {
                $divide: ['$totalQuantity', '$warehouse.totalInventory']
            }
        }
    }
];
const analysisResult = await transactionsCollection.aggregate(pipeline).toArray();

5. 提交事务：如果前面的操作都成功，根据数据库系统使用相应语句提交事务，例如在 MongoDB 中使用 session.commitTransaction()。

可能遇到的问题及解决方案

1. 并发冲突：
   • 问题：多个事务同时更新相同的数据可能导致数据不一致。
   • 解决方案：使用数据库提供的锁机制，例如在 MongoDB 中，读写操作默认是原子性的，并且可以使用多文档事务来保证数据一致性。同时，可以设置适当的事务隔离级别，如读已提交（Read Committed）、可重复读（Repeatable Read）等。
2. 数据验证：
   • 问题：在更新库存和供应能力时，可能出现数据不符合预期的情况，比如库存数量或供应能力变为负数。
   • 解决方案：在执行更新操作前，添加数据验证逻辑。例如，在更新仓库库存前，检查当前库存加上采购量是否合理；在更新供应商供应能力前，检查供应能力减去采购量是否大于等于零。
3. 事务回滚：
   • 问题：如果在事务执行过程中某个操作失败，需要回滚整个事务以保证数据一致性。
   • 解决方案：在代码中使用异常处理机制，当某个操作抛出异常时，捕获异常并根据数据库系统的事务回滚方法进行回滚，例如在 MongoDB 中使用 session.abortTransaction()。