Docker的资源限制与优化是确保容器在宿主机上高效运行的重要措施，资源限制包括CPU、内存、磁盘I/O和网络带宽等，而优化通常涉及到调整这些资源限制以及改善容器配置和部署策略。

CPU 资源限制

Docker通过cpushares参数来控制容器可以使用的CPU资源比例，如果有两个容器，一个设置了cpushares=512，另一个设置了cpushares=1024，则它们将分别使用1/3和2/3的可用CPU时间。

docker run it cpushares=512 my_container

内存资源限制

内存可以通过m或memory参数限制容器可以使用的最大内存量，要限制容器最多使用512MB内存，可以这样操作：

docker run it m=512m my_container

磁盘I/O 限制

虽然Docker本身不直接提供磁盘I/O的限制，但可以通过在宿主机上使用工具如iotop或iolimiter来监控和限制磁盘I/O。

网络带宽限制

Docker的网络带宽限制可以通过第三方工具如tc进行设置，也可以通过Docker Network的内置功能进行QoS（服务质量）配置。

优化建议

1. 合理设置资源限制

根据应用程序的实际需求合理设置资源限制，避免过度分配导致资源浪费，或过少分配导致性能瓶颈。

2. 使用 cgroups

Linux的控制组（cgroups）机制可以帮助实现更精细的资源限制和管理，确保Docker守护进程启动时已经启用了cgroups。

3. 优化镜像大小

选择轻量级的官方基础镜像，如alpine，减少镜像大小，加快下载和启动速度。

4. 利用缓存

Docker构建时会利用各层的缓存，合理组织Dockerfile，把不变的指令放在前面，可以加速构建过程。

5. 数据卷使用

对于需要持久化的数据，使用数据卷而非绑定挂载，可以提高数据的访问效率。

6. 容器监控和日志

使用如prometheus、grafana、cAdvisor等工具监控容器的资源使用情况，及时调整配置，合理配置日志驱动，避免因日志过多影响系统性能。

7. 优化网络配置

根据应用需求选择合适的网络模式，例如桥接网络、主机网络或无网络，以减少不必要的网络开销。

8. 批量部署与服务编排

使用dockercompose或Kubernetes等工具进行批量部署和服务编排，提高资源利用率和容错能力。

9. 环境变量和启动参数

适当设置环境变量和启动参数，如init启动初始化进程，可以增强容器的稳定性和安全性。

归纳而言，Docker的资源限制与优化是一个涉及多个方面的复杂工作，需要根据实际情况不断调整和测试以达到最佳效果，通过上述的技术教学和建议，可以有效地管理和优化Docker容器的资源使用，保证服务的高效稳定运行。