橫向擴容場景：副本集橫向擴容，副本集與集群添加只讀節點。幾種場景下，數據庫服務都是不會停止的，現有的節點添加邏輯是將新節點加入集群，然后通過邏輯同步方式進行數據同步。

當原集群數據量很大的情況下，會存在數據同步時間過長的問題。通過提升硬件性能（如CPU核數、內存、高IO磁盤）與優化網絡當然可以提升數據同步效率，這個不在本文討論的范圍內。現僅考慮數據同步方案，梳理了下方幾個數據同步方案。

方案一

1.使用快照或者備份文件：

主節點上創建一個數據快照備份。

將快照備份文件復制到新加入的從節點上。

在從節點上恢復數據，并啟動 MongoDB 服務。在啟動 MongoDB 服務時，指定 --replSet 參數加入到副本集中。

2.增量數據邏輯同步：

從節點邏輯同步主節點的數據，追寫主節點新增的數據。

這個方案有以下的缺點：現在公有云上的存儲系統不支持快照功能，故采用此方式會借助于文檔數據庫現有的熱備份功能，通過createbackup命令將數據傳輸到新增的節點上，多節點時需并行執行，另外穩定性待進一步驗證。

方案二

借用linux的rsync工具將主節點的數據目錄同步至新增的從節點，rsync在復制文件時會比較源文件和目標文件的差異，然后只復制已經修改的部分。

rsync

rsync -avz --delete --bwlimit=<帶寬限制> <主節點用戶名>@<主節點IP地址>:/data/mongodb/ /data/mongodb/

該方案缺點：源端目標端機器都需要安裝rsync工具

同步效率待測試。

方案三

1.添加節點時先創建一個備份，然后將備份文件恢復至新增節點，有點本末倒置了。

2.使用最新的一個成功的自動備份，可能存在找不到備份文件，自動備份配置關閉的問題。手動備份則可能存在數據過久的問題。

缺點：曲折且本末倒置。

方案四

停止hidden節點，將hidden節點的數據直接scp至新增節點，然后重啟hidden節點與新增節點，并將新增節點加入副本集。

缺點：需要停止hidden節點，三節點副本集過程中再掛掉一個節點，會導致實例異常。不過重啟后亦會恢復正常狀態。