在现代应用部署中，多个容器协同工作成了常态。比如一个电商网站，可能把用户登录、商品展示、订单处理分别放在不同容器里运行。这些容器得频繁“对话”，一旦通信不畅，页面加载就会卡顿，用户体验直接打折扣。
为什么普通网络配置不够用？
默认情况下，Docker 或 Kubernetes 会给每个容器分配独立的网络命名空间，靠虚拟网桥进行通信。这种方式简单，但延迟高，数据包转发效率低。特别是在微服务架构下，服务调用链路长，跨容器请求频繁，网络开销会迅速累积。
举个例子，你在调试一个前端页面时发现接口响应特别慢，查来查去发现不是代码问题，而是后端两个关键服务之间的通信被层层代理转发，延迟从几毫秒飙到上百毫秒。
主流优化工具怎么破局？
像 Cilium 这类工具就挺实用。它基于 eBPF 技术，在内核层直接处理容器流量，绕过传统复杂的 iptables 规则。部署之后，服务间的请求几乎感觉不到中间层的存在，就像在同一台机器上直接调用函数。
另一个选择是使用 Weave Net，它能创建一个覆盖网络（Overlay Network），让分布在不同主机的容器像在同一个局域网里一样通信。配置也简单，加一条命令就能打通网络：
kubectl apply -f https://cloud.weave.works/k8s/net?k8s-version=$(kubectl version | base64 | tr -d '\n')实际调校中的小技巧
在显示调校这类对实时性敏感的场景中，比如视频流处理服务链，前端容器需要快速拿到转码结果。这时候可以启用 Calico 的 BGP 模式，让容器网络直连物理网络，减少跳转节点。实测下来，端到端延迟能压到原来的三分之一。
还有个小细节，很多人忽略 DNS 查询耗时。当容器通过服务名互相访问时，频繁解析会拖慢整体响应。给 CoreDNS 配置合理的缓存策略，能把这部分时间从几十毫秒降到个位数。
别忘了监控。用 Prometheus 配合 Grafana 抓取容器间请求的 P99 延迟和丢包率，能直观看出优化前后的差别。有时候改一行网络策略，图表上的尖刺就平滑了大半。