测试环境：
服务器：X86 pcserver 共6台
cpu： 单颗8核
内存：64G
磁盘： raid 10
操作系统 ：centos 6.5
mongodb：3.0
java驱动：2.13.0
jdk：1.6
网络：千兆以太网
测试场景 ：
单台monodb服务，一台同配置服务器作为压力服务器，数据量不超过内存大小。
库里背景为1亿条大小为10K的数据。查询会随机按ID进行，插入为每次插入10k的数据。
10线程插入，10线程查询。
测试之前，先进行大量的随机查询，直到内存不增长
以下是mongodb 3.0 测试结果：
插入速度平均每秒9229
查询速度平均每秒2102
以下是mongodb 2.0 测试结果：
插入速度平均每秒169
查询速度平均每秒254
分析：1.受网络限制，对应10k的数据，插入或者查询理论最大速度应该在12500，3.0版的插入效率应该得到的最大体现。
2.混合模式下，2.4.4版本表现太差，看来3.0版本的文档级的锁在性能上有很大的提高。
3.对2.4.4的插入和查询单纯测试10线程情况下，插入在9000次/秒左右，查询在800次/秒左右，看下库级的锁对混合模式下 影响还是很大。
4.3.0在单10线程的情况下，查询在1900次/秒，Btree索引提高了一倍的查询性能。
5.同样的数据量，3.0版本比2.4.4版本，内存几乎增加一倍，看来是空间换性能。
对于3.0，插入已经达到网络限制，但查询没有，将查询加大到20线程，即10线程插入，20线程查询。
插入速度平均每秒4622 插入速度非常不稳定
查询速度平均每秒2530
看来大量的查询会影响插入速度，会造成插入非常不稳定。建立副本集，将查询分布到副本上是个好的选择。
最后将进行分片性能测试。