在云计算领域中,基于虚拟机的虚拟基础设施已经广泛应用于弹性云资源配置。以传统的虚拟机为资源调度单位的资源管理方式存在调度时间缓慢、资源利用率低和软件堆栈环境不统一等问题。Google研发的基于Linux容器的操作系统级虚拟化技术的出现为云计算提供一种新的消费、补充和交付模式。将服务部署在容器中,具有成本低和资源利用率高的优点。由于容器技术的底层实现方式不同与传统的虚拟机技术,这使得基于传统虚拟机的资源管理方式并不能很好地适用于容器技术。针对这一问题,本文设计和实现了基于Docker容器的调度优化策略。(1)针对云资源的动态变化、不确定性和容器初始化部署过程中引发的节点资源碎片的问题,提出一种容器的初始化部署方案。该方案首先运用动态加权算法,分析节点资源负载情况。然后采用改进的聚类算法,为需要部署的容器选择最佳的部署节点。实验证明该初始化部署方案可以减少资源碎片的产生,提升节点的资源均衡度和资源利用率。(2)针对容器动态调度时存在的响应延迟的问题,采用改进的多指标灰色负载预测算法为容器的动态调度时机提供依据。因节点各维度资源不均衡的问题,采用基于节点多维资源平衡的动态调度算法。(3)针对集群能源浪费现象严重和节点负载的动态变化引起的集群负载不均衡的问题,提出基于Docker容器预迁移的调度方案。运用初始化部署方案为需要迁移的应用容器选择部署节点。对于负载处于超载状态的资源节点,运用多指标灰色负载预测算法,选择负载最小的应用容器迁移;对于处于低载状态的资源节点,将其上所有的应用容器迁移,然后关闭资源节点。实验结果表明,该迁移调度方案可以提高节点资源均衡度和集群负载均衡度、减少应用的响应时间。