背景介绍
Kubernetes 是 Google 开源的容器集群管理系统，是云原生时代的核心基础设施之一，被广泛使用于各个企业内部的容器化方案。在 Kubernetes 中，容器是最基本的资源单位，它们被组织成 Pod ，Pod 是 Kubernetes 应用部署的最小单元。
在 Kubernetes 中，比较复杂的问题是如何高效地调度一个或多个容器到物理节点上，并对它们进行资源限制和使用管理。
本文将带您深入了解 Kubernetes 中容器的调度策略及资源使用，希望对前端开发人员尤其是 Web 应用部署者有所帮助。
Kubernetes 容器调度策略
Kubernetes 容器调度的核心是基于一系列机制来实现的。常用的 Kubernetes 容器调度策略如下：
1. 随机调度
随机调度将容器分配到物理节点上的过程是完全随机的。尽管随机分配策略确保各种条件下的公平性，但在实践中，随机分配策略需要完全信任 Kubernetes 调度器的随机性。
2. 滴漏桶调度
滴漏桶调度是一种限制流量的算法，用于控制容器的资源使用。
滴漏桶调度器可以对资源密集型容器进行限制，防止它们过度消耗计算机资源，从而导致其他容器性能下降。
3. 限制调度
限制调度是 Kubernetes 的一种常见措施，用于保护资源不被过度使用。限制调度可以限制容器的 CPU、内存和网络流量。
通过限制容器的资源使用情况，可以确保应用程序在 Kubernetes 集群中的高可用性，减少由于资源不足导致的错误。
4. 负载均衡调度
负载均衡调度将容器分配到物理节点的过程是基于负载的，主要实现的机制是轮询算法。
轮询算法使 Kubernetes 能够在不同的物理节点上平衡容器的负载，从而确保应用程序的高可用性。负载均衡调度对容器分布的均衡性有所作用。
Kubernetes 资源使用详解
Kubernetes 中的资源使用仅仅是限制容器的 CPU、内存和网络流量，还包括了设计的精细管理。
1. CPU 和内存
Kubernetes 提供了更好的 CPU 和内存资源管理方式，包括内存和 CPU 请求（requests）和限额（limits），其作用如下。
- 内存和 CPU 请求（requests）：容器在运行时需要多少 CPU 和内存。
- 内存和 CPU 限额（limits）：如果容器运行时使用的 CPU 或内存超出限制，容器将被终止。
这种资源限制的设计方式，使得具备相对稳定的工作负载的应用程序更加稳定，使得灵活性和可伸缩性得以平衡，从而可实现更好的使用弹性。
2. 网络流量
Kubernetes 可基于容器间转发流量进行调度和理解。学习交换机级别的流量控制和可测量性的流量控制表示是这种按需调整容器网络的基础知识。
容器网络的性能和可观望性是 Kubernetes 中容器资源使用的关键方面。Kubernetes 如何识别和处理止损出现时的网络链路问题是一项常规任务。
资源使用示例代码
下面是一个简单的针对 Kubernetes 容器资源使用限制的示例代码：
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- -------------- ----该示例代码指定了一个 Pod 中的一个容器名为 web，容器 image 为 myapp/image，在资源配置中，分别请求了 64Mi 内存和 250m 的 CPU，同时限制了内存和 CPU 分别为 128Mi 和 500m。容器监听 8080 端口。
结论
容器的调度策略和资源使用是 Kubernetes 的核心功能之一，Kubernetes 提供了各种调度策略和资源管理方式，如随机调度、滴漏桶调度、限制调度和负载均衡调度以及 CPU、内存和网络流量管理机制。通过掌握这些内容，可以更好地部署 Web 应用程序并保证它们的可靠性和高效性。
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