Docker性能调优在CentOS上如何进行
小樊
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2025-12-13 11:28:32
CentOS 上 Docker 性能调优实战指南
一 存储与镜像优化
- 使用高性能存储驱动：优先选择 overlay2（现代内核与 Docker 的推荐驱动），在 /etc/docker/daemon.json 中配置：
{
“storage-driver”: “overlay2”
}
修改后执行：systemctl daemon-reload && systemctl restart docker。该驱动在多数工作负载下具备更好的 I/O 性能与稳定性。
- 数据目录与磁盘选择：将 /var/lib/docker 迁移至 SSD/NVMe 或大容量分区，避免与系统盘争用；迁移步骤：
- systemctl stop docker
- mv /var/lib/docker /home/data/docker
- ln -sf /home/data/docker /var/lib/docker
- systemctl start docker
- docker info | grep “Docker Root Dir” 验证
- 镜像瘦身与构建优化：采用 多阶段构建、选择 Alpine 等轻量基础镜像，减少镜像层数与体积，显著缩短 拉取与启动时间。
- 定期清理：执行 docker system prune -a 清理悬空镜像、停止容器与无用网络，避免空间膨胀带来的性能劣化。
二 资源限制与容器隔离
- CPU 控制：
- 限制可用核数：–cpus=2
- 绑定 CPU 核心：–cpuset-cpus=0,2（仅使用核心 0 与 2）
- 内存控制：
- 限制最大内存：–memory=512m
- 内存+Swap 总量：–memory-swap=1g
- 磁盘 I/O 控制：–blkio-weight=500（相对权重，范围 10–1000）
- 设备带宽限制：–device-read-bps=/dev/sda:1mb、–device-write-bps=/dev/sda:1mb
- 运行时默认限制：在 daemon.json 中设置 default-ulimits，如：
{
“default-ulimits”: {
“nofile”: { “Name”: “nofile”, “Soft”: 65536, “Hard”: 65536 }
}
}
- 编排场景（Compose）：在服务下配置 resources.limits/requests，便于统一治理与调度。
三 网络性能优化
- 网络模式取舍：
- 低开销优先：在隔离允许的前提下使用 –net=host，可绕过 NAT/iptables 转发带来的额外消耗，吞吐与延迟表现更接近物理机；注意端口冲突与安全风险。
- 多容器互通：默认 bridge 模式便于隔离与端口映射，但在高并发短连接场景存在 iptables/NAT 开销；可通过调整 conntrack、优化规则或改用 host/其他网络方案权衡。
- 带宽整形与 QoS：对关键业务或共享链路使用 tc 做流量整形，例如限制某网口为 100mbit：
tc qdisc add dev eth0 root handle 1: htb
tc class add dev eth0 parent 1: classid 1:1 htb rate 100mbit
tc filter add dev eth0 protocol ip parent 1:0 prio 1 u32 match ip src 192.168.1.0/24 flowid 1:1
- 大规模集群网络：考虑 Calico/Flannel/Cilium 等 CNI 插件以获得更好的 可扩展性与网络性能。
四 系统内核与 Docker 守护进程调优
- 内存与交换：适度降低 vm.swappiness（如设为 10），减少换页对延迟敏感应用的影响；仅在明确需要时再考虑为容器设置内存交换策略。
- 网络栈优化：提升 TCP 缓冲区以减少长肥管道抖动与重传：
sysctl -w net.core.rmem_max=16777216
sysctl -w net.core.wmem_max=16777216
- 镜像加速：为国内环境配置 registry-mirrors，加速拉取并缩短部署时间：
{
“registry-mirrors”: [“https://.mirror.aliyuncs.com”]
}
- 安全与性能平衡：生产环境不建议直接关闭 SELinux 或 firewalld；如为压测或受控环境，可临时停用以排除干扰，但需充分评估风险并恢复加固。
五 监控与容量规划
- 容器层监控：使用 docker stats 实时查看 CPU、内存、网络 I/O，结合阈值告警与 HPA/手动扩缩容策略，避免资源争用。
- 节点层监控：结合 iftop/nload/sar 等工具观察宿主机 带宽、负载、I/O，定位瓶颈所在层级（网络/磁盘/CPU）。
- 容量评估：在 8GB 内存 等受限环境下，合理设置容器 requests/limits、控制并发实例数，并通过清理与压缩镜像降低系统压力。
