作为全民狂欢的代名词，购物节早已成为各电商平台的重要营销手段。双十一、双十二、618、418、419，商家们有节必过，没节造节也要过。然而，每次活动对 IT 支撑而言，都无异于一次“渡劫”。一旦出现故障，不但所有准备前功尽弃、心血付诸流水， 而且造成的经济损失也不可估量。
小故障变大问题，购物节成购物“劫”
一年一度的 C 站购物节即将开始，小美提前几天就选了一批心仪已久的美物。成功加入购物车后，坐等晚上 0 点抢购下单。就在小美准备付款时，C 站网页无法响应，尝试多次无果后，小美失望的放弃了此次购物。同一时间，小美的朋友圈和几个聊天群里也在讨论 C 站活动无法购买的问题，不少人愤愤表示卸载软件、再也不上当了。
而另一边，C 站的工程师们加班加点，正在火急火燎的解决这项事故。早在建设网站之前，C 站工程师为了应对日益增长的用户数据，使用了扩容最灵活的文档数据库 MongoDB 存储数据，以确保流量高峰期的高并发场景下，数据达到节点存储极限时可以横向扩容。
万万没有想到，MongoDB 这次竟然出现了两个节点故障，导致数据库不可用。火速解决了节点故障，却发现当前主节点数据太旧，无法追赶到其他备节点。于是只能经过一番手动拷贝数据，将备节点上的数据复制到新的主节点上，***重启节点。
数个小时之后，C 站的网页终于可以正常访问了。然而平台 1 小时抢购活动却已经结束，因为这几个小时的业务中断，C 站损失了数以万计个订单，金额更是不可估量。
C 站的 CTO（***技术官）王总认真反思了这次事故，总结出两个问题：
- MongoDB 的三副本虽然在大多数情况下可靠，但也不排除有两个节点故障，导致业务中断的可能。
- 新选出的主节点由于数据太旧，需要人工干预各节点上的数据迁移，这势必增加系统的不可用时间。
问题虽然找到了，但如何解决又成了 C 站新的难题。
MongoDB 架构采用的是存储与计算混合的典型分布式架构，每个分片需要三个节点组成一个副本集，提供多副本冗余。该架构下，每个分片固定 3 节点复制关系，不能容忍任意2 节点以上的故障。而且节点扩容时需要伴随这数据迁移进行，因此当数据量越大时，扩容耗时就越长。
MongoDB 分布式架构
事实上，C 站的难题，也正是大量 MongoDB 用户面临的挑战。2017 年 MongoDB 年终大会上，来自云之家的 DBA 分享了一段他的经历，对存储有 150T 数据的 MongoDB 数据库扩容，耗时接近一个月。
华为云 MongoDB 社区增强版，保障平台成功“渡劫”
为助力电商平台轻松应对各购物“劫”，华为云推出了 MongoDB 社区增强版，使用计算和存储分离的新架构，实现各节点共享存储池存储数据。ShardServer（分片）单节点部署，摆脱计算节点三副本部署的束缚。
不但支持任意 N-1个节点故障，而且横向弹性伸缩效率提升 100 倍以上，***解决 C 站为代表的电商平台购物节风险问题。
华为 MongoDB 社区增强版计算存储分离架构示意图
计算节点互为主备，保证业务不中断
由于计算节点共享存储池，不存在数据不一致的情况，其中一个节点故障，恢复后重新加入集群时无需追赶数据。节点互为主备，其中一个节点故障，其他任意节点均可重新加载存储池中故障节点的数据，接替故障节点的工作，保证业务不中断。
此外，MongoDB 社区增强版还添加了进程监控模块，在进程故障时能自动拉起进程，从故障检测到故障恢复，全程无需人工干预。
支持任意 N-1 个节点故障，
与传统副本集部署不同的是，MongoDB 社区增强版中的每个计算节点均提供读写 IO，因此在有 N 个计算节点的 MongoDB 集群中，MongoDB社区增强版集群在计算能力允许的情况下，可以容忍N-1个节点故障。
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