场景

架构：三节点副本集，wt引擎
读写方式：每日凌晨四点导入数据，少量实时数据写入，白天提供查询功能
线上一个collection要进行历史数据删除，document总数为30多亿，数据文件大小为240GB,索引总大小为150GB。要删除的数据为10多亿，删除的方式为remove，也就是说磁盘空间不会释放，同时碎片也会影响查询的性能。

可用的磁盘空间回收方案

1.  关闭secondary节点，删除数据目录，重启secondary节点，触发一次全量同步，这样做能够充分回收磁盘空间，主节点回收时需要降级为secondary节点，缺点是同步期间带宽很大，时间较长。
2. 使用compact功能，对于mmap引擎，此种方式只会回收内存中碎片，不会回收磁盘空间，wt引擎可以回收内存和磁盘碎片空间。并且compact只对当前节点有效，不会传递到其他节点，由于是副本集，完全可以在secondary节点以此执行释放，对于主节点也是采取降级为seconday节点，因此对应用影响很小。

执行过程

secondary节点：
db.runCommand({compact:"collection_name"})
命令执行后当前节点状态为RECOVERING
时间大概50分钟，磁盘空间释放了80G
primary节点:
rs.stepDown(30)，确认主节点已经由其他节点接管，主节点状态变为SECONDARY，此时可以执行回收操作
db.runCommand({compact:"collection_name"})