MongoDB是一种非关系型数据库，它具有灵活的数据模型、高性能、水平扩展和丰富的查询功能等特点。但是，任何数据库都可能遇到故障或者负载过高的情况，导致数据丢失或者服务不可用。为了保证MongoDB的高可用性，我们需要设计和实现一种高可用架构，使得MongoDB能够在发生故障时自动恢复，并且能够在负载增加时自动扩展。
MongoDB的高可用架构主要依赖于两个核心概念：副本集和分片。副本集是一组存储相同数据的服务器，其中一个服务器作为主节点（primary），负责处理客户端的读写请求，其他服务器作为从节点（secondary），负责复制主节点的数据，并且在主节点出现故障时能够选举出一个新的主节点。分片是一种将数据分散存储在多个服务器上的方法，每个服务器存储一部分数据，称为分片（shard）。分片可以提高数据的存储容量和查询效率，同时也可以避免单点故障。
要实现MongoDB的高可用架构，我们需要按照以下步骤进行：
1. 首先，我们需要创建一个副本集，至少包含三个节点：一个主节点和两个从节点。我们可以使用rs.initiate()命令来初始化副本集，并使用rs.add()命令来添加节点。我们也可以使用rs.conf()命令来查看和修改副本集的配置。
2. 其次，我们需要创建一个分片集群，至少包含三个组件：一个配置服务器（config server），一个路由器（mongos）和一个或多个分片。配置服务器负责存储分片的元数据信息，路由器负责将客户端的请求分发到相应的分片上，分片负责存储实际的数据。我们可以使用sh.addShard()命令来添加分片，并使用sh.enableSharding()命令来启用分片功能。
3. 最后，我们需要将数据库或者集合划分为多个区块（chunk），每个区块包含一定范围的数据，并且被分配到某个分片上。我们可以使用sh.shardCollection()命令来指定划分区块的键（shard key），并使用sh.splitAt()命令来手动划分区块。我们也可以让MongoDB自动划分区块，并根据负载情况自动迁移区块到不同的分片上。
通过以上步骤，我们就可以实现MongoDB的高可用架构了。当然，这只是一个简单的示例，实际上还有很多细节和优化需要考虑。例如，我们可以使用仲裁节点（arbiter）来避免脑裂（split brain）现象，使用标签（tag）来控制区块的位置和优先级，使用聚合管道（aggregation pipeline）来提高查询效率等等。