雖然在某些方面Docker實現了優異的性能，但是有時候也會出現性能損耗的情況。

首先，Docker需要額外的存儲和處理資源來運行，這會導致性能下降。因此，當系統資源有限時，性能會受到影響。

/ $ top
Mem: 18.6M used, 8.25M free, 16K shrd, 1.94M buff, 8.19M cached
CPU:   0% usr   0% sys   0% nic  97% idle   0% io   0% irq   1% sirq
Load average: 0.00 0.00 0.00 1/29 4386
PID  PPID USER     STAT   VSZ %VSZ %CPU COMMAND
1     0 root     S     2291  11%   0% {dumb-init} /usr/bin/supervisor
9     1 root     S     1062   5%   0% /usr/bin/python /usr/bin/supervisord -n -c /etc/supervisor/supervisord.conf
28     9 root     S      807   4%   0% nginx: master process /usr/sbin/nginx -g daemon on; master_process on;
30    28 root     S     1232   6%   0% nginx: worker process
31    28 root     S      992   5%   0% nginx: worker process
38     9 root     S     2680  13%   0% /usr/bin/python /usr/bin/supervisorctl -c /etc/supervisor/supervisord.conf
39    38 root     S     1231   6%   0% /usr/bin/python /usr/bin/supervisorctl -c /etc/supervisor/supervisord.conf
 4456     1 root     S     1018   5%   0% bash
 4467  4456 root     R     1003   5%   0% top

另外，鏡像的體積也會導致性能問題。大型應用程序需要大量的鏡像，這很可能導致存儲和網絡負載方面的性能問題。

/ $ docker images
REPOSITORY                     TAG       IMAGE ID       CREATED         SIZE
nginx                          latest    6f5cf6b798e1   3 weeks ago     133MB
mongo                          latest    af2f30759357   3 weeks ago     679MB
centos                         8         300e315adb2f   3 months ago    209MB

最后，Docker容器的隔離性也可能導致性能問題。不同容器中的進程會相互干擾，從而導致性能下降。

綜上所述，雖然Docker帶來了許多好處，但它也存在性能問題。要解決這些問題，我們需要仔細考慮容器的資源管理和隔離性。