Docker 实践经验 Docker大规模运行中的六大核心实践总结

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1. 镜像优化 📦

   • 使用多阶段构建减少镜像体积
   • 选择轻量级基础镜像（如Alpine Linux）
   • 定期清理无用镜像层

2. 编排工具选型 ⚙️

   

   • Kubernetes vs. Swarm：根据团队规模选择
   • 自动化扩缩容与负载均衡配置

3. 网络与存储设计 🌐

   • 自定义Overlay网络提升容器间通信效率
   • 持久化存储方案（如Volume绑定）

4. 监控与日志 📊

   • 集成Prometheus+Grafana监控容器性能
   • 统一日志收集（ELK/Fluentd）

5. 安全实践 🔒

   • 最小权限原则运行容器
   • 定期扫描镜像漏洞（Trivy/Clair）

6. CI/CD流水线 🚀

   

   • 基于Docker的自动化构建与部署
   • 蓝绿部署/金丝雀发布策略

💡 核心提示：大规模运行需平衡性能、安全与可维护性！

（注：信息参考截至2025-08行业实践）