Docker性能

先说说Docker的基本性能特性吧。Docker靠的是Linux内核的cgroups和namespace来实现资源隔离，这决定了它天生就比虚拟机轻量，启动快、资源占用少。但轻量不代表没代价——如果配置不当，容器之间可能争抢CPU、内存，甚至磁盘I/O，导致整体系统卡顿。比如，有一次我们没设CPU份额，结果一个高负载容器把其他服务的资源全吞了，整个集群差点瘫痪。所以，性能优化的第一步，就是搞清楚Docker的资源管理机制。

CPU性能是Docker里最容易出问题的地方。默认情况下，Docker容器可以无限使用宿主机的CPU资源，这听起来美好，实际却可能引发“邻居干扰”。建议用--cpus参数限制容器能用的CPU核心数，或者用--cpu-shares设置相对权重。比如，在docker run的时候加个--cpus 1.5，就能让容器最多用1.5个核心，避免它贪心抢资源。另外，CPU亲和性也很重要，通过--cpuset-cpus把容器绑定到特定核心，能减少上下文切换，提升缓存命中率。我们项目里试过这个，响应延迟直接降了20%。

内存管理更是性能的关键。Docker默认不给内存限制，容器可能无限占用，直到OOM Killer出手“杀进程”，那场面可就惨了。最好用-m或--memory参数设个上限，比如-m 512m，让容器在512MB内运行。同时，swap空间也要控制，用--memory-swap限制总内存加swap，避免频繁交换拖慢速度。记得有一次，我们有个容器内存泄漏，没设限制，结果把宿主机搞崩了，事后加了监控才稳住。工具像docker stats可以实时看内存使用，配合cAdvisor或Prometheus做长期追踪，能提前发现隐患。

网络性能方面，Docker的默认桥接网络虽然简单，但带宽和延迟可能成瓶颈。如果应用对网络要求高，可以考虑用host网络模式，让容器直接使用宿主机网络栈，省去一层NAT，性能提升明显。不过这样牺牲了隔离性，得权衡安全。我们测试过，用host模式后，网络吞吐量能提高30%左右。另外，自定义网络和Overlay网络适合多主机场景，但配置复杂，得注意iptables规则和端口映射带来的开销。

存储I/O优化也不能忽视。Docker用联合文件系统（比如overlay2）来管理镜像层，读写频繁时可能成为性能瓶颈。如果应用需要高速磁盘操作，建议用volume挂载宿主机目录，或者直接用本地存储驱动。我们曾经用默认配置跑数据库容器，结果I/O等待时间超高，后来换了volume，读写速度立马上去。还要注意镜像层数别太多，精简镜像能减少磁盘寻址时间。

监控和调试是性能优化的眼睛。除了内置的docker stats，可以用第三方工具如Grafana配Prometheus画图表，实时跟踪容器指标。日志方面，docker logs虽然方便，但大量输出时可能影响性能，最好用日志驱动转发到外部系统。我们团队现在用ELK栈收集日志，结合告警规则，性能问题基本能第一时间发现。

总之，Docker性能优化是个持续过程，不能一劳永逸。从资源限制到网络存储，每个环节都得细抠。建议大家多测试、多监控，根据实际负载调整参数。毕竟，容器化不是为了跟风，而是让应用跑得更稳、更快。好了，今天就聊到这儿，如果你有更多经验，欢迎在评论区分享，一起交流进步！