Как можно улучшить производительность Docker?

Для улучшения производительности Docker на Kubuntu 22.04 LTS можно попробовать следующие шаги:

1. Использование меньшего количества слоев образа Docker: Чем меньше слоев у ваших образов, тем быстрее Docker сможет их загружать и запускать. Попробуйте объединить несколько инструкций в одну при создании образов.

2. Оптимизация настроек Docker Daemon: Проверьте настройки Docker Daemon и убедитесь, что они соответствуют вашим потребностям. Можно изменить параметры хранения данных, сетевые настройки и другие параметры для оптимизации производительности.

3. Использование кэширования образов: При построении образов Docker используйте кэширование слоев, чтобы ускорить процесс сборки. Это позволит избежать повторной загрузки и сборки уже собранных слоев.

4. Использование Docker Compose для управления несколькими контейнерами: Если у вас есть несколько контейнеров, взаимодействующих друг с другом, используйте Docker Compose для их управления. Это позволит оптимизировать запуск и управление контейнерами.

5. Мониторинг производительности: Используйте инструменты мониторинга производительности, такие как cAdvisor, Prometheus и Grafana, чтобы отслеживать и оптимизировать работу ваших контейнеров.

6. Обновление версии Docker: Попробуйте обновить версию Docker до последней стабильной выпуска и проверьте, нет ли улучшений в производительности в новой версии.

7. Проверка ресурсов хоста: Убедитесь, что у вас достаточно ресурсов на хостовой машине (памяти, процессора, дискового пространства) для работы Docker. При нехватке ресурсов производительность контейнеров может снижаться.

Попробуйте эти шаги и посмотрите, улучшат ли они производительность Docker на вашем сервере.

Можешь попробовать минимальный образ . 
 
 Здесь говорят что alpine может замедлить конкретно пистон: https://pythonspeed.com/articles/alpine-docker-python/ 
 
 Это скорее всего решит проблему: https://stackoverflow.com/questions/76130370/why-i...

Разница в бинарях - Python на хостовой машине собран без отладочной информации, а тот,  который в образе python:3.10.4 собран с ними. 
 
 Выходом из ситуации будет - взять базовый образ Debian и установить в него Python из штатного репозитория с помощью штатного пакетного менеджера, тогда результат теста бенчмарка на хостовой машине и в контейнере не будет отличаться. 
 
 Можно пойти дальше и собрать Python из исходников самому, но самостоятельная сборка это такое себе развлечение, а выигрыш не такой уж и значительный - устанавливать бинарные пакеты удобнее и проще. 
 
 PS 
 Никогда не используй образы Alpine - там вместо glibc суррогат под названием musl. В прочем для статически слинкованных бинарей на Go использовать можно, но тогда уж выгоднее использовать scratch