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当Pod中的容器CPU资源使用超出限制时，Kubernetes会采取以下策略来应对：

1. 调度策略：

在Pod调度过程中，Kubernetes会根据容器的资源需求和限制信息进行调度决策。如果一个节点上的CPU资源不足以满足Pod中容器的资源需求和限制，则该Pod将无法调度到该节点上，直到有足够的空闲CPU资源可供使用。

2. 限制执行机制：

在Pod运行期间，Kubernetes使用容器的资源限制来确保容器不会超出其分配的资源。当一个容器使用的CPU超出其限制时，Kubernetes会在节点的kubelet组件中进行资源监控。kubelet会通知容器运行时（如Docker），并尝试限制容器所使用的CPU资源。

• CFS Quota：
  Kubernetes会通过Linux Control Groups（cgroups）和Linux内核的CFS（Completely Fair Scheduler）机制，为容器设置CPU使用配额（quota）。当容器使用的CPU达到分配的配额限制时，CFS会限制容器的CPU使用，确保容器与其他容器之间共享CPU资源。

• Throttling：
  当容器使用超出其配额限制的CPU资源时，容器运行时会将其限制为其配额的百分比，从而降低其CPU使用率。这样，超出限制的容器仍然可以使用CPU资源，但是它们的处理速度将受到限制，从而防止其完全占用节点的CPU资源。

需要注意的是，Pod的资源限制并不是硬性限制，而是用于调度和限制执行的指导。
因此，如果一个容器超出了其CPU限制，Kubernetes会尽最大努力限制其CPU使用，但无法完全阻止其使用超出限制的CPU资源。
这是因为CPU资源的分配和限制是基于Linux内核的调度机制，Kubernetes只能尽力控制和限制CPU的使用，而无法强制性地限制。