面试题：Python中MongoDB的事务处理及性能优化

原子性转账操作实现

import pymongo
from pymongo import MongoClient
from pymongo.write_concern import WriteConcern
from pymongo.read_concern import ReadConcern
from pymongo.read_preferences import ReadPreference


def transfer_money(from_account_id, to_account_id, amount):
    client = MongoClient()
    db = client['bank_db']
    accounts = db['accounts']
    transactions = db['transactions']

    with client.start_session() as session:
        session.start_transaction()
        try:
            # 检查转出账户余额是否足够
            from_account = accounts.find_one({'account_id': from_account_id}, session=session)
            if from_account['balance'] < amount:
                session.abort_transaction()
                return False

            # 扣除转出账户金额
            accounts.update_one(
                {'account_id': from_account_id},
                {'$inc': {'balance': -amount}},
                session=session
            )

            # 增加转入账户金额
            accounts.update_one(
                {'account_id': to_account_id},
                {'$inc': {'balance': amount}},
                session=session
            )

            # 记录交易
            transactions.insert_one(
                {
                    'from_account': from_account_id,
                    'to_account': to_account_id,
                    'amount': amount,
                    'timestamp': '2023 - 10 - 01 12:00:00'
                },
                session=session
            )

            session.commit_transaction()
            return True
        except Exception as e:
            session.abort_transaction()
            return False

高并发转账场景性能优化方案

索引优化：
- 原理：在accounts集合的account_id字段和transactions集合的from_account、to_account字段上创建索引。这样在高并发场景下，查询账户信息和插入交易记录时，数据库能够更快地定位到相应文档，减少查询时间，从而提高系统性能。例如，accounts.create_index('account_id') 、transactions.create_index('from_account')和transactions.create_index('to_account') 。
读写分离：
- 原理：使用MongoDB的副本集功能，将读操作分配到副本节点上，主节点只负责写操作。在高并发转账场景下，大量的账户余额查询（读操作）可以分担到副本节点，减轻主节点压力，提高系统整体的并发处理能力。通过设置ReadPreference.SECONDARY_PREFERRED可以优先从副本节点读取数据。
批量操作：
- 原理：将多个转账操作合并成一个批量操作。例如，如果有多个用户同时进行转账，可以将这些转账操作的更新和插入语句合并，一次性发送到数据库执行，减少数据库的交互次数，从而提高性能。在Python中，可以利用pymongo的批量操作方法，如update_many和insert_many 。
缓存机制：
- 原理：在应用层引入缓存，如Redis。在处理转账请求时，先从缓存中读取账户余额信息，如果缓存中没有则从数据库读取，并将读取到的信息写入缓存。在更新账户余额时，同时更新缓存。这样在高并发场景下，大部分读操作可以直接从缓存获取数据，减少对数据库的压力，提高响应速度。

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面试题：Python中MongoDB的事务处理及性能优化

知识考点

面试题答案

原子性转账操作实现

高并发转账场景性能优化方案