说到云环境下的限速选择，其实比想象中要复杂得多。毕竟现在云计算平台五花八门，AWS、阿里云、腾讯云各有各的玩法。就拿我前阵子接手的一个项目来说，客户在阿里云上部署的业务系统时不时就会出现网络卡顿，检查了半天才发现是没做限速导致某些应用把带宽吃满了。这让我深刻意识到，云环境的限速可不仅仅是技术问题，更是个管理问题。
云厂商自带的限速功能
首先得说说云厂商提供的原生限速方案。这不，AWS的Network ACL规则就是一个典型例子。我觉得它最大的优势就是稳定性——毕竟是自己家的产品，和底层虚拟化网络集成得特别好。不过这种方式的精度确实差了点意思，只能设定一个大概的范围，不像Linux TC那样可以精确到毫秒级的流量控制。
阿里云的限速方案也挺有意思的，他们叫”共享带宽”。可以把多个EIP绑在一起做流量管控，特别适合那些业务波动大的场景。但有个坑要特别注意：当带宽使用率达到阈值时，阿里云是直接丢弃超过部分的包，而不是像TC那样做排队。这在实际运行中可能导致某些关键业务突然卡顿，需要特别注意业务优先级设置。
传统TC在云上的水土不服
再说说经典的TC限速在云端的使用体验。说实话，在物理机上好用的TC，到了云环境经常会出现各种幺蛾子。我记得有一次在腾讯云的CVM上配置HTB，结果莫名其妙出现大量丢包。后来发现是云平台的虚拟网卡驱动和TC存在兼容性问题。腾讯云的工程师告诉我们，推荐使用他们的流量监控与限制功能，或者在实例内部改用QoS策略。
不过呢，这也不是说TC在云端就完全不能用。如果你的业务必须用TC，有个小建议：尽量选用较新版本的内核，并且在配置时加上”linklayer ethernet”参数。我们在华为云上的测试发现，这个小改动能让TC的限速精度提高15%左右。
容器环境的特殊考虑
现在越来越多业务跑在K8s上了对吧？这就引出另一个问题：容器的网络限速。Docker自带的–rate参数看着简单，但实际用过的人都知道很鸡肋——它只能限制单个容器的egress流量，而且不稳定。我们的经验是，在K8s集群中最好用CNI插件来实现限速，比如Calico的带宽管理功能。
诶，说到这个我想起个有意思的案例。有个客户在AWS EKS上跑数据分析流水线，总有几个Pod会把网络带宽占满。我们在Calico里配置了带宽限制后，又发现有些Pod之间的通信绕过了限制。折腾了半天才发现要同时在NetworkPolicy和HostEndpoint两个层面做配置。你看，云上网络就是这么”有趣”。
总的来说，云环境的限速没有一个放之四海而皆准的方案。我的建议是：先摸清云平台的特性，用原生方案解决80%的问题；对于特别精细的控制需求，再考虑传统的TC或者eBPF这些技术。记住啊，在云端做限速，监控报警一定要跟上，不然出了问题你可能都发现不了！
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