云服务器
在一台物理服务器上部署多少个Docker容器合适，取决于多个因素的综合平衡，没有固定答案。以下是关键考虑因素和一般建议：
1. 硬件资源
- CPU：每个容器都会占用CPU资源，建议根据容器负载类型（CPU密集型/IO密集型）和核心数分配。例如：
- 轻量级容器（如Nginx）：单核可运行数十个
- 计算密集型容器（如AI模型）：可能1-2个容器就能占满多核CPU
- 内存：容器内存总和不应超过物理内存的70-80%（需预留系统开销）。例如：
- 服务器32GB内存，每个容器512MB → 理论最多40-50个（实际需考虑波动）
- 存储：注意磁盘IOPS和容量限制，尤其是数据库类容器。
- 网络：高流量应用（如视频流）需考虑网卡带宽。
2. 容器类型
- 微服务架构：每个服务独立容器，可能单机部署10-50个（如Kubernetes节点常见规模）
- 数据库容器：通常单独部署（如MySQL容器独占服务器）
- 边缘设备：树莓派等设备可能只运行3-5个容器
3. 性能隔离需求
- 需要稳定性能的容器（如生产数据库）建议配置
--cpuset-cpus绑定核心 - 低优先级测试容器可共享资源
4. 实际案例参考
- Web服务器集群：4核8G服务器运行15-20个Nginx/PHP容器
- 开发环境：笔记本Docker运行5-10个服务（前端+后端+DB）
- 超融合架构：大型服务器（64核+256G）通过K8s调度200+容器
5. 管理建议
- 监控工具：部署
cAdvisor+Prometheus实时观察资源使用 - 资源限制：始终为容器设置
--memory和--cpu参数 - 密度测试：通过压力测试找到临界点（如逐步增加容器直到响应延迟陡增）
6. 虚拟化对比
- 传统VM：单机通常运行5-10个虚拟机
- Docker：相同硬件可运行10-100倍实例（但实际取决于负载）
建议从保守配置开始（如分配容器资源为预估值的1.5倍），通过监控逐步优化密度。生产环境中，通常会采用容器编排工具（如Kubernetes）自动调度容器到多台服务器。