1. 什么是MongoDB
MongoDB是一个开源的NoSQL数据库，类似于关系型数据库MySQL，但它采用了文档模型而不是表格模型。MongoDB非常灵活，在处理非结构化和半结构化数据方面表现非常优秀。相比关系型数据库的表格，MongoDB更像一个文件夹——每个文档（document）就是一个文件，而每个文档都可以存放不同数据类型的键值对。MongoDB的这种存储方式可以更好地适应大数据的处理。
2. MongoDB的并发控制
MongoDB默认使用读写锁系统（reader/writer locks）来实现并发控制。读写锁系统规定：当有多个线程同时读取（查询）数据库时，它们会共享相同的锁，因为读取不会导致数据的修改，所以不会出现冲突问题。而当一个线程成功获取写锁并在对某个文档进行修改时，其他线程都只能等待正在进行修改的线程释放锁之后再进行操作。
2.1 MongoDB的写锁——W锁
MongoDB的写锁被称为W锁（Write Lock），只允许一个线程占用，当某个线程成功获取W锁并在修改文档时，其他线程都只能等待。MongoDB在3.0版本之前只支持全局写锁（global write lock），即一个线程在更新一个文档时，其他所有线程都无法访问数据库。这导致了整个系统的低并发性，因此MongoDB在3.0版本中提供了多粒度锁策略。
2.2 MongoDB的多粒度锁策略
从MongoDB3.0版本之后，针对全局写锁（global write lock）的问题，MongoDB引入了集合级别的W锁、数据库级别的W锁和全局级别的W锁。这些锁是按照层次递增的，它们之间的关系如下：
全局W锁：全局写锁，阻止所有写操作，包括整个服务器级别的操作。
数据库W锁：阻止写入某个数据库，但允许该数据库中任何集合的读写操作。
集合W锁：阻止对某个特定集合的写入，但允许该集合的读写操作。
这种多粒度锁策略可以提高系统的并发性。例如，在某个集合上进行读操作时，可以只获取该集合上的读锁，而不需要获取全局锁。
3. MongoDB的并发处理能力
MongoDB在处理大规模数据的同时保持高性能、高并发性。在实际应用中，MongoDB可以支持高达数万的并发连接。这是因为MongoDB具有以下几个方面的优势：
3.1 MongoDB的水平扩展
MongoDB支持水平扩展（sharding），可以将数据分散存储在多个服务器上，从而提高系统的处理能力。相比于传统的垂直扩展（vertical scaling），即通过提高服务器的硬件性能来提高系统的性能，水平扩展更加灵活，也更容易实现。水平扩展可以通过增加服务器数量来提高系统的处理能力，而且这些服务器可以是普通的、廉价的硬件，不需要大量投资。
3.2 MongoDB的异步IO操作
MongoDB采用异步IO操作（Async IO）来处理请求，这意味着MongoDB可以同时处理多个并发请求，从而提高系统的吞吐量。
db.orders.find( { status: "A" } ).limit( 20 ).sort( { date: -1 } )
比如在上述查询中，查询命令在执行之后就会立刻返回，而不是等待命令执行完毕再返回。如果查询命令需要一段时间才能执行完毕，MongoDB会把查询结果放在一个缓存区中，然后立刻返回给客户端。当查询命令执行完毕后，MongoDB再把结果从缓存区中取出来并返回给客户端。
3.3 MongoDB的复制集
MongoDB的复制集（Replica Set）可以提高系统的读写性能和数据可靠性。复制集是一组MongoDB服务器的集合，其中只有一个是主节点（Primary Node），其他节点为从节点（Secondary Node）。当主节点发生故障或者关闭时，从节点会自动选举一个新的主节点。这样可以保证系统的可用性。而复制集中的所有节点都可以进行读操作，这提高了系统的读取性能。
3.4 MongoDB的索引优化
MongoDB支持多种索引类型，并且可以在索引中使用多种查询方式和模式。它还可以在索引中使用地理位置和文本搜索。索引优化可以提高MongoDB的查询速度和数据访问效率。
3.5 MongoDB的缓存优化
MongoDB使用内存映射文件（Memory Mapped Files）来较为灵活地进行缓存写入操作，这样可以提高系统的性能。内存映射文件还可以提高MongoDB对大量读工作负载和少量写工作负载的处理效率。
3.6 MongoDB的合理配置
在使用MongoDB时应该按照实际情况进行合理配置。例如，要合理配置服务器的硬件资源，要合理配置复制集和分片集群，并针对应用程序进行改进和优化。
4. 总结
MongoDB作为一种新兴的数据库系统，具有不同于传统关系型数据库的特点和优势，在大数据处理和高并发处理方面表现十分出色。MongoDB采用多粒度锁策略和异步IO操作等技术，使得它具有极高的并发处理能力。此外，MongoDB的水平扩展、复制集、索引优化、缓存优化和合理配置等都可以进一步提高MongoDB的处理能力和系统性能。