1. MongoDB在高并发场景的应用
MongoDB是一款开源的、高性能、非关系型数据库，它以BSON（Binary JSON）格式存储数据。相比于关系型数据库，MongoDB更适用于大数据量、高并发的场景。在实际应用中，MongoDB的应用场景包括：
1.1 大数据存储
由于它的高性能和高可扩展性，MongoDB可以用来存储海量数据，如社交网络平台上的用户信息、文章、评论等等。这些数据量大且不断增长，MongoDB可以很好地满足数据增长及查询性能的需求。
1.2 实时数据处理
MongoDB还可以用于实时数据处理，如物联网设备数据的收集和分析、流媒体应用中的数据处理及分析等等。MongoDB的高并发性和实时性，使得它可以满足这类应用的需求。
1.3 互联网广告系统
与关系型数据库比较，MongoDB更加适用于大量的数据表和字段变更，因为它支持丰富的数据类型，比如数组、对象等，这些特性使得MongoDB适用于广告系统中的数据存储、快速查询和实现实时配对等复杂的业务场景。
2. 如何利用MongoDB应对高并发场景
2.1 数据切分
对于大数据量的场景，MongoDB可以进行数据分片，将数据分散在多个集群中，提高数据存取和查询的性能。
db.runCommand({enableSharding:"mydb"}) #编写第一个分片片键规则
#启动片键路由
sh.addShard("shard1:27107")
#启动了一个mongos路由节点
mongos --configdb cs1:27018 --configdb cs2:27019 --configdb cs3:27020
2.2 垂直扩展
当数据库负载达到上限时，可以采用垂直扩展的方法来提升数据库性能，即增强服务器的硬件环境。例如增加数据库服务器的内存、添加CPU、添加存储等等操作。
2.3 横向扩展
横向扩展又称为水平扩展，是通过添加更多的服务器来提升数据库性能。MongoDB支持在不同的服务器上分布式部署，利用多个节点来处理更多的请求。
2.4 增加缓存
MongoDB本身不支持缓存功能，但是可以利用第三方缓存系统来提高数据库的性能。常用的缓存系统包括Redis、Memcached等。
2.5 使用索引
对于查询数据频繁的场景，可以通过建立索引来优化查询速度。MongoDB支持多种索引类型，包括单键索引、复合索引、唯一索引、全文索引、空间索引等。
db.stu.createIndex({"name":1})
2.6 数据库复制
MongoDB支持数据复制，可以将主服务器上的数据复制到一台或多台从服务器上。当主服务器出现故障时，可以使用从服务器来承担工作，提高数据库的可靠性和可用性。
rs.initiate()
2.7 隔离查询负载
对于大规模并发查询场景，可以通过新建副本集实例或MongoDB分片集群来实现查询请求的隔离与均衡。程序通过监控特定集合的查询负载来判断是否需要针对该集合进行隔离处理。
3. 总结
在高并发场景中，MongoDB的优势在于它的高性能、高可扩展性和可靠性。通过合理的应用和优化手段，可以最大限度地发挥MongoDB的性能和效果，满足不同的应用场景需求。