在前面，我們已經知道怎樣建立和運作一個簡單的基于CentOS的MongoDB執行個體。這對于開發或者測試使用來說再好不過了，但是它并沒有說明一些性能和容錯能力的問題。在本文中，我們會了解Docker相關的磁盤存儲選項，以及在其之上運作資料庫（如MongoDB）的注意事項。
通過檢查日志檔案來确認MongoDB容器是否啟動成功：
確定資料檔案已經在指定的主機目錄~/db中建立。
這裡我們使用與第一部分中案例相同的mongodb.repo，為了友善這裡再做一次：
使用在你目前的目錄如上的兩個檔案，建構将要運作的鏡像：
現在衡量分層的根目錄檔案系統，通過運作：
你應該看到相似的輸出如下：
<code>mongoperf</code>将一直運作，你可以通過Ctrl+C退出終端。容器将一直運作在背景，是以讓我們結束它。
現在再運作下主機目錄資料卷：
從我們設定開始，這就有相同的輸出：
停止并移除之前的容器。
具有32個并行讀寫線程結果最後一組比較，我們看到在操作每秒數量提高180%，從1211到3385 ops/s。還有的吞吐量增加了225%，從4到13 MB/s。
雖然上面的方式中性能得到了提升，但這并不利于容器的遷移，因為現在我們的Docker容器需要依賴外部的Docker主機上的目錄，而這個目錄卻沒有通過Docker來管理，是以我們不能簡單的運作或者遷移它。最好的解決方案就是使用data-only容器，接下來，我們将詳述。
僅有資料（data-only）的容器是推薦的Docker資料存儲模式，它可以解耦對主機的依賴。
為了建立資料容器來作為衡量标準，我們重新使用已經存在的<code>mongoperf</code>鏡像：
使用資料容器，重新運作測試标準，使用<code>--volume-from mongoperf-data</code>參數。
這個過程如下面的輸出：
性能方面它和主機目錄資料卷方式一緻。即使引用容器被移除了，僅僅包含資料的容器依然存在。我們繼續運作檢視：
回顧一下我們的<code>mongod</code>容器，我們現在使用data-only容器來存儲資料以獲得更好的性能。
記住，你可以通過運作<code>docker ps</code>看到映射的本地端口值。例如：
在接下來的部分，我們将研究各種各樣的Docker網絡參數，并細說哪種更适合多主機的MongoDB副本集。敬請期待！
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譯者介紹
劉紅，才畢業的大學小生，平時喜歡業餘學習一些自己感興趣的技術或者架構，目前正在學習Docker，也在着手翻譯Docker官方文檔，如果對翻譯Docker官方文檔感興趣的朋友可以聯系譯者喲。
原文釋出時間為：2015-03-22
本文作者：剛百
本文來自雲栖社群合作夥伴DockerOne，了解相關資訊可以關注DockerOne。
原文标題：Docker&MongoDB實戰（二）性能與容錯