docker服务如何在一台机器中真正扩展？

我可以理解在多台不同的机器上进行扩展时它是如何有用的。 但这里我们只有一台机器（或一个节点）。但是docker仍然支持扩展服务以运行多个任务（每个任务由一个容器提供），如下所示：

docker service scale serviceName=num_of_replicas

让我们以运行Web API为例。我真的不知道这种情况下的缩放有什么帮助。一台托管web API的机器可以最大限度地提供服务。在其中使用多个容器无助于提高最大功率。通过Web API的请求处理管道，只要服务器有足够的资源（CPU、RAM），一台服务器就可以同时独立地处理多个请求。因此，在这种情况下，docker服务扩展不需要多个（不必要的）任务

我在这里看到的唯一好处是docker服务扩展可以在任务（容器）之间提供更好的隔离，而不是由同一个服务器（容器）提供所有请求

您能告诉我这种扩展docker服务的其他好处吗？我上面的假设有什么问题吗

在其中使用多个容器无助于提高最大功率

这实际上取决于实施情况。一些非高效的实现可能只使用单个进程/线程/cpu，扩展有助于提高它们的性能

另一个好处是：在单个节点上进行扩展也有助于提高可用性。对于不可恢复的错误、内存不足问题。。。它可以阻止单个容器。所以，在编排调度器重新启动容器之前，将有停机时间

在其中使用多个容器无助于提高最大功率

这实际上取决于实施情况。一些非高效的实现可能只使用单个进程/线程/cpu，扩展有助于提高它们的性能

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另一个好处是：在单个节点上进行扩展也有助于提高可用性。对于不可恢复的错误、内存不足问题。。。它可以阻止单个容器。所以，在编排调度器重新启动容器之前，将有停机时间

我不知道docker swarm，但使用Kubernetes，您可以在零停机时间内更新应用程序。对于多个实例，一个实例在其他实例之后得到更新，因此用户可以打开其余的实例。要使其工作，应用程序必须支持它。我相信docker swarm提供了类似的功能。我不知道docker swarm，但使用Kubernetes，您可以在零停机时间内更新应用程序。对于多个实例，一个实例在其他实例之后得到更新，因此用户可以打开其余的实例。要使其工作，应用程序必须支持它。我相信docker swarm也提供类似的功能。