1.mongoDB-集群架构
1.单机部署、2.复本集（主备）部署、3.分片部署、4.复本集与分片混合部署。
1.Replica set：复制集，mongodb的架构方式之一 ，通常是三个对等的节点构成一个“复制集”集群，有“primary”和secondary等多中角色（稍后详细介绍），其中primary负责读写请求，secondary可以负责读请求，这有配置决定，其中secondary紧跟primary并应用write操作；如果primay失效，则集群进行“多数派”选举，选举出新的primary，即failover机制，即HA架构。复制集解决了单点故障问题，也是mongodb垂直扩展的最小部署单位，当然sharding cluster中每个shard节点也可以使用Replica set提高数据可用性。
2.Sharding cluster：分片集群，数据水平扩展的手段之一；replica set这种架构的缺点就是“集群数据容量”受限于单个节点的磁盘大小，如果数据量不断增加，对它进行扩容将时非常苦难的事情，所以我们需要采用Sharding模式来解决这个问题。将整个collection的数据将根据sharding key被sharding到多个mongod节点上，即每个节点持有collection的一部分数据，这个集群持有全部数据，原则上sharding可以支撑数TB的数据。
2.深入剖析MongoDB架构
2.1 MongoDB数据文件内部结构
MongoDB在数据存储上按命名空间来划分，一个Collection是一个命名空间，一个索引也是一个命名空间。
同一个命名空间的数据被分成很多个Extent，Extent之间使用双向链表连接。
在每一个Extent中，保存了具体每一行的数据，这些数据也是通过双向链接来连接的。
每一行数据存储空间不仅包括数据占用空间，还可能包含一部分附加空间，这使得在数据Update变大后可以不移动位置。
索引以BTree结构实现。
2.2 在MongoDB中实现事务
众所周知， MongoDB只支持对单行记录的原子性修改，并不支持对多行数据的原子操作。但是通过上图中的不可思议的操作步骤，实际上你也可以自己实现该事务。 其步骤如下：
第1步：先记录一条事务记录，将要修改的多行记录的修改值写到里面，并设置其状态为init（如果这时候操作中断，那么在重新启动时，会判断到它处于init状态，从而将其保存的多行修改操作应用到具体的行上）。
第2步：然后更新具体要修改的行，将刚才写的事务记录的标识写到它的tran字段中。
第3步：将事务记录的状态从 init变成pending（如果在这时候操作中断，那么在重新启动时，会判断到它的状态是pending，这时查看其所有对应的多条要修改的记录，如果 其tran值不为空，那么就进行第4步；如果值为空，说明第4步已经执行过了，直接将其状态从pending变成 commited就行）。
第4步：将需要修改的多条记录的相应值加以修改，并且unset掉之前的tran字段。
第5步：将事务记录那一条的状态从pending变成commited，事务至此完成。
其实上面的步骤并不罕见，在支持事务的DBMS中，其事务原子性提交的保证大多都与上面类似。而事务记录的tran那条记录，就类似于这些DBMS中的redolog。
2.3 MongoDB数据同步
本流程可简要描述如下：
红色箭头表示写操作可以写到Primary上，然后异步同步到多个Secondary上。
蓝色箭头表示读操作可以从Primary或Secondary任意一个中读取。
各个Primary与Secondary之间一直保持心跳同步检测，用于判断Replica Sets的状态。
2.4 分片机制
MongoDB的分片是指定一个分片key来进行，数据按范围分成不同的chunk，每个chunk的大小有限制。
有多个分片节点保存这些chunk，每个节点保存一部分的chunk。
每一个分片节点都是一个Replica Sets，这样保证数据的安全性。
当一个chunk超过其限制的最大体积时，会分裂成两个小的chunk。
当chunk在分片节点中分布不均衡时，会引发chunk迁移操作。
2.5 服务器角色
前面讲了分片的机制，下面是具体在分片时几种节点的角色：
客户端访问路由节点mongos来进行数据读写。
config服务器保存了两个映射关系，一个是key值的区间对应哪一个chunk的映射关系，另一个是chunk存在哪一个分片节点的映射关系。
路由节点通过config服务器获取数据信息，通过这些信息，找到真正存放数据的分片节点进行对应操作。
路由节点还会在写操作时判断当前chunk是否超出限定大小。如果超出，就分列成两个chunk。
对于按分片key进行的查询和update操作来说，路由节点会查到具体的chunk然后再进行相关的工作。
对于不按分片key进行的查询和update操作来说，mongos会对所有下属节点发送请求然后再对返回结果进行合并。
