Kubernetes (K8S) 是一个开源的容器编排引擎，可以帮助我们管理容器化的应用程序。而实时离线调度是 K8S 中非常重要的一个功能，可以根据负载情况和资源利用率实时地对容器进行调度，以提高性能和资源利用率。

整个实时离线调度的流程可以分为以下几个步骤：

| 步骤 | 操作 |
|------|---------------|
| 1 | 准备 Kubernetes 集群和容器应用 |
| 2 | 配置资源限制和请求 |
| 3 | 部署容器应用 |
| 4 | 监控容器应用和节点 |
| 5 | 根据监控数据实时调度 |

接下来让我们详细解释每个步骤需要做什么，以及提供相应的代码示例：

### 步骤 1：准备 Kubernetes 集群和容器应用
在这一步，我们需要先搭建一个 Kubernetes 集群，并准备一个容器应用。可以使用 Minikube 或者通过云服务商提供的 Kubernetes 集群来快速搭建一个开发环境。

### 步骤 2：配置资源限制和请求
在部署容器应用前，我们需要为容器配置资源限制和请求，这样 Kubernetes 就可以根据这些信息来调度容器。以下是一个示例 YAML 文件，配置了容器的资源请求和限制：

```yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: my-pod
spec:
containers:
- name: my-container
image: nginx
resources:
requests:
memory: "64Mi"
cpu: "250m"
limits:
memory: "128Mi"
cpu: "500m"
```

### 步骤 3：部署容器应用
通过 kubectl apply 命令来部署我们的容器应用，Kubernetes 将会根据我们的配置来调度容器。可以使用以下命令来部署上面的 Pod：

```bash
kubectl apply -f pod.yaml
```

### 步骤 4：监控容器应用和节点
Kubernetes 提供了各种监控工具和指标，我们可以通过这些信息来了解容器应用和节点的负载情况。可以使用 kubectl 命令来查看 Pod 和节点的状态：

```bash
kubectl get pods
kubectl get nodes
```

### 步骤 5：根据监控数据实时调度
根据监控数据和节点资源情况，我们可以手动调度容器，也可以使用自动调度器来进行实时的调度。Kubernetes 默认使用的调度器是 kube-scheduler，它可以根据给定的策略来将 Pod 调度到节点上。

实时离线调度的实现可以基于 Kubernetes 的调度器来扩展，根据实际需求定制调度算法。

通过以上步骤，我们可以实现 K8S 的实时离线调度，提高资源利用率和系统性能。希望这篇文章对你有所帮助，如果有任何疑问或者想要深入了解，可以查阅 Kubernetes 官方文档或者社区资源。祝愿你在K8S领域取得更多的成就！