精简OverlayFS层数
OverlayFS的性能与层数密切相关，层数越多，文件查找、合并操作的耗时越长。应通过合并相邻层（如将多个功能相近的镜像层合并为一个）或移除不必要的层（如未使用的软件包层、调试工具层）来减少层数。例如，在Docker环境中，可通过docker build的--squash参数将多阶段构建的中间层合并，降低最终镜像层数。
优化挂载选项
合理配置挂载选项可直接提升OverlayFS的读写性能：
noatime：禁用访问时间戳更新，避免每次文件读取都触发磁盘写入，显著提升读密集型场景的性能；datawriteback：允许数据先写入缓存再同步到磁盘，提高写入速度，但需注意极端情况下（如系统崩溃）可能丢失未同步数据，建议仅在可靠性要求低的场景使用；nodiratime：禁用目录访问时间戳更新，进一步减少不必要的磁盘操作。巧用缓存机制
在OverlayFS的顶层（upperdir）使用内存文件系统（如tmpfs）或aufs缓存，可将频繁访问的文件保留在内存中，减少对底层存储的读写次数。例如，将/var/cache或常用软件包目录挂载为tmpfs，能显著提升小文件的读取速度。需根据系统内存大小调整缓存大小，避免占用过多内存导致系统不稳定。
实施数据压缩
对OverlayFS中的文件进行压缩（如使用gzip、bzip2或lzma工具），可减小文件占用的磁盘空间，同时降低读写时的I/O开销。尤其适用于存储空间有限或读密集型场景（如日志文件、静态资源）。需权衡压缩率与CPU消耗，选择合适的压缩算法（如lzma压缩率高但CPU占用大，gzip平衡性好）。
升级底层存储设备
OverlayFS的性能高度依赖底层存储设备的速度，使用SSD（固态硬盘）替代传统HDD（机械硬盘）能显著提升读写性能。SSD的随机读写速度远高于HDD，能有效减少OverlayFS的延迟。对于高负载场景，可选择NVMe协议的SSD，进一步提升I/O吞吐量。
调整内核参数
通过调整内核参数可优化OverlayFS的运行效率：
fs.overlay-max-layers：增加OverlayFS支持的最大层数（默认值通常为128），避免因层数超过限制导致性能下降；vfs.cachepressure：调整文件系统缓存回收的积极性（默认值100，值越大回收越积极），可根据内存使用情况设置为较低值（如50），保留更多缓存用于OverlayFS；noatime/nodiratime：通过内核参数全局禁用访问时间戳更新，强化性能提升效果。选择合适的底层文件系统
底层文件系统（如ext4、XFS、Btrfs）的选择会影响OverlayFS的性能：
持续监控与动态调优
定期使用iostat（监控磁盘I/O）、vmstat（监控内存/CPU使用）、dstat（综合监控系统性能）等工具监控OverlayFS的运行状态，识别性能瓶颈（如高I/O等待、内存不足）。根据监控结果动态调整参数（如增加fs.overlay-max-layers值、扩大tmpfs缓存大小），确保系统持续高效运行。调整前需备份重要数据，避免误操作导致数据丢失。