我注意到dockerd和docker-proxy进程使用的CPU比预期的要多，分别是15％和24％，所以我决定使用“主机”networking来避免开销。 但是，我得到的结果更糟。 如何解释这个？

一个nginx容器也不会发生这种情况（性能从“主机”networking从43k / sec增加到48k / sec）。

场景＃1 – “桥”networking

启动CouchDB容器： docker run -d -p 5984:5984 couchdb

 $ wrk -d 60 http://localhost:5984/mydb/mydoc Running 1m test @ http://localhost:5984/mydb/mydoc 2 threads and 10 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev Latency 1.51ms 197.54us 7.81ms 75.74% Req/Sec 3.32k 111.59 3.60k 71.58% 396492 requests in 1.00m, 698.02MB read Requests/sec: 6608.12 Transfer/sec: 11.63MB 

场景＃2 – “主机”networking

启动CouchDB容器： docker run --net=host -d -p 5984:5984 couchdb

• 需要简单，快速的方法来存储大量的XML到服务器
• 存储数以百万计的logging
• HA CouchDB对的CouchDB复制
• 使用http://www.couch.io/get#ubuntu在Ubuntu 10.04上安装CouchDB 1.0.1
• Ubuntu升级后，厨师客户端无法连接

 $ wrk -d 60 http://localhost:5984/mydb/mydoc Running 1m test @ http://localhost:5984/mydb/mydoc 2 threads and 10 connections Thread Stats Avg Stdev Max +/- Stdev Latency 42.98ms 1.17ms 54.99ms 96.96% Req/Sec 116.79 13.73 151.00 56.00% 13966 requests in 1.00m, 24.59MB read Requests/sec: 232.57 Transfer/sec: 419.29KB 

环境

• 硬件：i7-6700K，16GB，SSD
• 操作系统：Fedora 25（内核4.10.13）
• 数据库：CouchDB 1.6.1