MongoDB 有三种集群部署模式，主从复制（Master-Slaver）、副本集（Replica Set）和分片（Sharding）模式。

1. 主从复制（Master-Slaver）

基本的设置方式是建立一个主节点（Primary）和一个或者多个从节点（Secondary）。

主从复制模式的集群中只能有一个主节点，主节点提供所有的增、删、查、改服务，从节点不提供任何服务。但是可以通过设置使从节点提供查询服务，这样可以减少主节点的压力。 每个从节点要知道主节点的地址，主节点记录在其上的所有操作，从节点定期轮询主节点获取这些操作，然后对自己的数据副本执行这些操作，从而保证从节点的与主节点的数据一致。

弊端：主从复制的集群中，当主节点出现故障使，只能人工介入指定新的主节点，从节点不会自动升级为主节点。同时，在这段时间内，该集群架构只能处于只读状态。

2. 副本集（Replica Set）

当集群中的主节点发生故障时，副本集可以自动投票，选举出新的主节点，而且这个过程对应用时透明的。主要为了解决主从复制模式不具备高可用的问题。

3. 分片（Sharding）模式

副本集可以解决主节点发生故障导致数据丢失或不可用的问题，但遇到需要存储海量数据的情况时，副本集中的一台机器不足以存储数据，或者说集群不足以提供可接受的读写吞吐量。这就需要用到 MongoDB 的分片（Sharding）技术，这也是 MongoDB 的另外一种集群部署模式。
MongoDB 的分片机制允许创建一个包含许多台机器的集群，将数据子集分散在集群中，每个分片维护着一个数据集合的子集。与副本集相比，使用集群架构可以使应用程序具有更强大的数据处理能力。 构建一个MongoDB的分片集群，需要三个重要组件，分别是：分片服务器（Shard Server）、配置服务器（Config Server）和路由服务器（Route Server）。

水平扩展：当一台服务器满足不了需求的时候，我们可以选择垂直扩展（增加服务器硬件），它虽然简单，但很容易达到极限，并且面临成本高等明显缺点。成本更低的方式是使用n台服务器组成集群来满足系统需求。这就是分片集的主要设计目标

缩短响应时间：因为可以把数据分散到多台服务器上，自然每台服务器的处理压力减小，处理时间就会缩短

这里会出现一个问题：假设每台服务器出故障的机率是p，那么n台服务器有一台出现故障的机率就是p * n，如果不做高可用设计，集群出现故障的概率就与机器数量成正比，这在工程上是不能接受的。幸运的是我们已经有了解决高可用的方案，也就是复制集。所以MongoDB的分片集群要求每一个片都是复制集（当然测试环境也可以使用单结点，生产环境不推荐