本篇面试笔记记录了一名技术研发工程师在面试中对分布式锁、乐观锁、leaderelection事件、RenewDeadline事件以及Controller.Start事件等相关知识的阐述和实际经验分享。通过回答面试官提出的问题，该工程师展示了他们在实际工作中的策略和技巧，以及如何应用这些知识来解决分布式锁问题和实现 leader 选举。这些问题旨在评估被面试人的深入理解、处理复杂场景的能力和实践经验，以确定他们是否适合技术研发工程师这一岗位。
岗位： 技术研发工程师 从业年限： 5年
简介： 具备深入的分布式锁理解和丰富的实践经验，擅长通过选主逻辑解决实际问题，具备优秀的分析和决策能力。
问题1：请解释一下分布式锁的选主原理？
考察目标：了解被面试人对分布式锁的理解和应用经验。
回答： 在K8s中，分布式锁是一种用于实现资源互斥访问的机制。为了防止多个请求者在访问某个资源时发生竞争和冲突，我们需要一种机制来确保同一时间只有一个请求者可以访问该资源。 Enter Spring K8s 提供了一种基于分布式锁的解决方案，其中包含分布式锁的选主原理。
在分布式锁中，每个节点都保存了一个锁的状态信息，包括当前的持有锁的节点、锁的状态等。当一个请求者请求获取锁时，它会向所有节点发送请求。如果某个节点的状态是可释放的，那么它就会接收请求并更新自己的状态，然后告诉其他节点自己已经获得了锁。如果某个节点的状态不可释放，那么它就会拒绝请求。这种基于节点的选主算法可以有效地避免资源的竞争和冲突，从而保证了分布式系统的安全性。
在我之前参与的一个项目中，我们使用了分布式锁来实现资源的互斥访问。在这个项目中，我们采用了基于节点的选主算法。每个节点都会周期性地检查自己是否可以成为新的锁主。如果可以，那么它就会向其他节点发送请求，请求它们释放锁。如果其他节点中有任何一个节点愿意释放锁，那么它就会接收锁并通知其他节点自己已经成为新的锁主。这个过程中，我们使用了K8s的API操作来实现分布式锁。通过调用API操作，我们可以让节点发送请求并获取响应，从而实现了分布式锁的功能。
问题2：能否介绍一下乐观锁的工作原理？
考察目标：考察被面试人对于乐观锁的理解和掌握程度。
回答： 在K8s中，乐观锁是一种基于竞争条件的资源加锁机制。它的工作原理是在数据竞争的过程中，数据版本号（Version）作为锁的值。当一个对象试图更新 itself 时，需要先获取该对象的 version 值，如果发现 version 值已经发生了变化，则说明有其他对象正在更新该对象，此时更新失败；如果 version 值未发生变化，则表示可以成功更新。这个过程就是乐观锁的工作原理。
在我之前参与的某个项目中，我们使用了乐观锁来避免在更新数据时产生竞态条件。例如，当我们更新一个用户的个人信息时，我们需要先获取该用户的信息，然后修改信息，最后提交更新。在这个过程中，我们使用了乐观锁，通过比较信息和版本号，确保在更新信息时不会发生竞态条件。这样可以有效地保证数据的完整性和一致性。
问题3：请谈谈您在参与leaderelection事件时的经验？
考察目标：了解被面试人在实际工作中处理分布式锁问题的能力和经验。
回答： 在参与leaderelection事件时，我们采用了乐观锁的方式来实现分布式锁。乐观锁是一种在数据竞争条件下进行数据更新的并发控制机制，它通过设置一个全局变量或者信号量，让多个线程在不加锁的情况下可以同时访问共享资源。在这个事件中，我们有五个不同的节点争抢领导地位。为了确保系统的稳定性，我们在每个节点上设置了相同的计数器，用于记录它们成为领导者的次数。每个节点每次成功获取到领导地位时，都会将计数器加一。当某个节点的计数器大于等于阈值时，它就会认为已经获得了足够的认可，从而放弃领导地位。在整个过程中，我密切关注着各个节点的计数器变化，以便及时发现leaderelection 事件的触发。当我检测到某个节点成为了新的领导者时，我会更新其他节点的计数器，并通知它们重新开始争夺领导地位。这样，我们可以确保系统在争夺领导地位的过程中保持稳定。总之，在这次事件中，我充分发挥了我在分布式锁和选主原理方面的专业知识和实践经验。通过采取乐观锁的方式，我们成功地解决了分布式系统中出现的领导地位争抢问题，保证了应用程序的正常运行。
问题4：什么是选主逻辑，它在K8s的哪个阶段起到作用？
考察目标：考察被面试人对于K8s中选主逻辑的了解程度。
回答：
问题5：请举例说明在实际工作中，如何利用选主逻辑来解决分布式锁问题？
考察目标：了解被面试人如何在实际项目中应用选主逻辑。
回答： 在实际工作中，我曾经参与过一个项目，该项目需要实现多个服务之间的数据同步。为了确保数据同步的正确性和可靠性，我们采用了Kubernetes中的分布式锁（Distributed Lock）来实现这个目标。具体来说，我们使用了选主逻辑来解决分布式锁问题。
在系统启动时，所有服务都会尝试获取锁，只有获取到锁的服务才能继续执行后续的操作。如果当前持有锁的服务发生故障或者超时，其他服务会等待一段时间后再次尝试获取锁。这样可以确保在只有一个服务能访问共享数据的情况下进行修改，从而避免了数据不一致的问题。
举个例子，在一个服务修改共享数据的过程中，如果另一个服务也在尝试修改数据，那么这两个服务都会陷入等待状态，都无法继续执行。直到其中一个服务成功获取到锁，另一等服务才会释放锁，允许继续执行。这样可以确保数据的一致性和可靠性。
通过这种方式，我们成功地解决了分布式锁的问题，提高了系统的稳定性和可靠性。同时也减少了因为数据不一致而导致的问题，提升了服务的质量。
问题6：当多个节点争夺领导地位时，您会如何选择合适的策略来保证系统的稳定性？
考察目标：考察被面试人在面对复杂场景时的决策能力和系统稳定性考虑。
回答： 在多个节点争夺领导地位时，我会尽可能避免竞争激烈的状态，尽量让节点之间的冲突降到最低。这可以通过设置适当的超时时间和 RenewDeadline 事件来实现。例如，我们可以在每次尝试获取锁的过程中设置一个最大等待时间，如果超过这个时间还没有成功获取锁，那么就认为这次请求失败，尝试重新请求。这样就能有效地避免长时间的竞争状态。
其次，我会在控制好冲突的同时，尽量减少无意义的竞争。这可以通过调整 leader 的时间轮 interval 来实现。我们可以设置一个较大的 time轮流间隔，这样就能保证 leader 不会频繁地更新自己的状态，从而减少了无意义的竞争。
最后，如果以上策略都无法解决问题，我可能会选择使用乐观锁的方式。在乐观锁中，我们不需要在每次获取锁的时候都去比较当前节点是否是领导者，而是在提交更新的时候才进行比较。这样可以有效地避免无意义的竞争，提高系统的性能。
以上是我对于如何保证系统稳定性的理解和建议，希望能对您有所帮助。
问题7：请解释一下在K8s中RenewDeadline事件的意义？
考察目标：了解被面试人对于K8s中事件的理解和掌握程度。
回答：
问题8：能否介绍一下在无锁情况下，如何抢占资源成为领导者？
考察目标：考察被面试人对于无锁情况的了解和处理能力。
回答： 首先，我会观察系统中的资源使用情况，找到可能出现竞争条件的资源，比如一个计算资源与其他资源之间可能存在竞争关系。然后，我会通过优化算法，尽量减少自己消耗资源的时间，以便在资源竞争中占据优势。举个例子，在leaderelection事件中，我可以尝试提高自己的ElectionGracePeriod，从而增加自己赢得领导地位的机会。
当发现其他节点正在尝试获取资源时，我会尝试通过提高自己的锁紧粒度来防止其他节点获取资源。举个例子，在乐观锁中，我可以设置一个较小的重试间隔，使得其他节点在尝试获取资源时需要频繁重试，从而降低他们获取资源的可能性。
当然，在一些情况下，我可以通过与其他节点进行协作来争取资源。举个例子，在选主逻辑中，我可以与其他节点共同承担领导职责，从而增加整体系统的可用性和稳定性。这种情况下，我们需要确保我们的合作不会导致资源争抢过于激烈，从而影响整个系统的性能。
如果以上方法都无法解决问题，我可能会尝试通过其他手段来实现资源获取。举个例子，在某些场景下，我可以通过向上级节点请求资源来获取更多的资源，或者通过调整自己在系统中的位置来获取更多有利于自己的资源。这种情况下，我需要在确保符合系统规定的前提下，寻求自身利益的最大化。
问题9：当有锁情况下，如何更新续约仍然为其他人的锁？
考察目标：了解被面试人在处理有锁情况下的问题解决能力。
回答： 首先，要确定当前节点已经取得了领导地位，这可以通过检查事件日志中的“OnStartedLeading”事件来实现。确认当前节点是领导者后，我们就可以尝试更新续约。接下来，我们要确保其他节点也处于准备状态，这通常需要在事件日志中查找相关的“TryAcquireOrRenew”事件。如果其他节点的状态都为Running，说明它们都处于准备状态。然后，我们可以尝试发送更新请求，这一过程可以在事件日志中找到“Update”事件。不过，由于有锁的存在，可能会出现重复发送更新请求的情况，这时我们需要通过重试机制或者时间间隔限制来避免这种情况。
当我参与leaderelection事件时，曾经遇见过这样一个情况。那时，我们的应用程序出现了故障，导致多个节点争抢领导地位。为了保持系统稳定，我们采取了如上的策略，最终成功地更新了续约并维持了领导地位。
问题10：请解释一下在K8s Controller.Start事件中，选主逻辑是如何工作的？
考察目标：考察被面试人对于K8s Controller.Start事件的理解和掌握程度。
回答：
点评： 这位被面试人对分布式锁的理解非常深入，能够结合具体实例详细阐述其工作原理和应用经验。在回答问题时，他准确地分析了分布式锁的选主原理，以及乐观锁在K8s中的应用场景。此外，他还分享了自己在实际工作中的经验，包括使用分布式锁解决竞争条件的问题，并成功应用于多个项目。综合来看，这位被面试人具备丰富的实践经验和扎实的理论基础，对于技术研发工程师这一职位来说，是一个不错的选择。
