在 DevOps 环境中如何管理和优化容器化应用的性能？

• 资源限制和配额： 在 Kubernetes 中为容器设置适当的资源限制（如 CPU、内存）和请求，确保容器不会消耗过多资源导致系统不稳定。同时，通过 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）根据负载自动调整容器数量，确保系统的弹性扩展。
• 性能监控与分析： 使用 Prometheus 和 Grafana 来实时监控容器和应用的性能指标，如 CPU 使用率、内存消耗、请求响应时间等。可以通过 Jaeger 进行分布式追踪，跟踪跨多个服务的性能瓶颈。
• 日志聚合与分析： 通过 ELK Stack 或 Fluentd 聚合容器日志，实时分析应用的日志信息，识别潜在的性能问题或异常。
• 容器健康检查： 使用 Kubernetes 的 livenessProbe 和 readinessProbe 对容器进行健康检查，自动重启不健康的容器，确保服务的高可用性。
• 优化镜像大小和启动时间： 优化 Docker 镜像，去除不必要的依赖，减少镜像大小，提高容器启动速度。可以使用 Docker Slim 或 BuildKit 来压缩镜像。