大数据平台容器化技术如何保障容器之间的通信性能？

我觉得需要根据场景，来选择合适的网络插件对容器之间的网络性能和管理非常重要的。容器化中，常见的CNI插件包括Calico、Flannel、Weave和Cilium等，下面简单介绍一下各使用场景：

• Calico ：提供高性能、可扩展的网络解决方案，支持网络策略和BGP路由。
• Flannel ：简单易用，适合小规模集群，但在大规模集群中性能可能受限。
• Weave ：自动配置网络拓扑，支持多数据中心。
• Cilium ：基于eBPF技术，提供高性能的网络和安全功能。

所以看用在什么场景中。另外网络优化，比如设置合适的MTU、配置QoS策略及多网卡做bond来保证带宽及冗余等。

建议采用BGP underlay网络，支持大规模集群，性能和物理网卡相当，因为没有隧道，都是走路由。

Overlay网络：在跨主机通信场景中，Overlay网络能够提供一个虚拟网络层，使得不同主机上的容器可以像在同一局域网中一样通信。它通过封装原始数据包并添加额外的网络层头部来实现跨主机通信。

容器网络插件：如Calico、Flannel等，这些插件可以提供自定义的网络配置和功能，如IP地址管理、网络策略等。选择适合大数据平台需求的插件，可以确保容器网络的高效性和稳定性。

MTU调整：在容器网络中，由于封装和额外的网络层头部，数据包的大小可能会超过物理网络的MTU（最大传输单元）。因此，需要根据实际情况调整MTU大小，以避免数据包分片导致的性能下降

其实大数据容器化还是应用Docker化，实际上要解决的问题都相差不多：
如何看容器化平台稳定性（通信性能)：
1. 规划之初：
    1）主节点（node）节点：无论是VM还是物理的，系统磁盘的选择上，一定要用SSD，不然后期容易出来IO的性能稳定性。

2）对于网络设备，能用好的就用好，带宽大点总是好的。
3）容器化，最多出现的是内存的问题（CPU还好），所以主机（node节点）一定要保证做好预留，确保不会自己把自己干掉，影响性能或容器调度。
3）node规划也是需要考虑：每个主机最大的承载容器量，网络规划（尤其做DNS解析的，可以提前考虑localdns的方案，避免解析超时的问题）

2. 使用中：做好容器dump的设计，在出现问题时可以及时复盘。
总之，性能问题，从以前的经验来看，不要对自己太扣了，把系统和自己要用的做好预留。