面试题：MongoDB事务读写关注级别优化与故障处理

Question

在一个高并发且对数据一致性要求极高的MongoDB应用场景中，已经配置了较高的读写关注级别。但近期出现了事务超时导致业务中断的情况，从读写关注级别配置角度分析可能的原因，并提出至少两种优化策略以及在策略实施过程中如何处理可能引发的其他问题，比如数据同步延迟等。

Answer 1

可能原因

1. 过高的读写关注级别：若配置了过高的读写关注级别，例如majority，MongoDB 为确保数据一致性，需要等待大多数节点确认写入操作，在高并发场景下，这可能导致事务等待时间过长，最终超时。因为等待多数节点确认会增加写入操作的耗时，而高并发环境下，多个事务同时竞争资源，进一步加剧等待时间。

优化策略

1. 适当降低读写关注级别：
   • 策略：将读写关注级别从majority降低到合适级别，如local。local级别仅在本地节点确认写入，能极大减少写入等待时间，降低事务超时概率。
   • 处理其他问题：数据同步延迟方面，因local级别不等待多数节点确认，可能导致数据在各节点间同步延迟。可以通过监控副本集状态，使用rs.status()命令查看节点同步状态，若发现延迟较大节点，及时排查网络、磁盘 I/O 等问题进行修复。同时，定期执行一致性检查，使用db.runCommand({replSetGetStatus: 1})获取副本集详细状态信息，确保数据一致性在可接受范围内。
2. 优化事务逻辑：
   • 策略：拆分长事务为多个短事务，减少单个事务内的操作数量，降低事务持有锁的时间。例如，原本一个事务涉及多次复杂的读写操作，可以按业务逻辑拆分成几个独立事务，每个事务完成一部分功能。
   • 处理其他问题：数据一致性方面，拆分事务可能影响整体业务逻辑的数据一致性。在设计事务拆分时，要确保每个子事务执行的原子性，使用try - catch块包裹每个事务操作，若某个子事务失败，及时回滚已执行的子事务，保证数据处于一致状态。同时，通过日志记录每个子事务的执行情况，便于故障排查和数据恢复。