本文是一位拥有5年经验的云平台工程师分享的面试笔记，重点记录了面试中的关键问题和解答。从Kubernetes调度算法到插件开发，再到代码优化，这位工程师展示了扎实的专业知识和丰富的实践经验。
岗位： 云平台工程师 从业年限： 5年
简介： 我是拥有5年经验的云平台工程师，擅长Kubernetes调度算法设计与实现，对调度器启动流程、异常处理、资源需求计算等有深入理解，并具备插件开发和代码优化的实战经验。
问题1：请简述你对Kubernetes调度算法的理解，并举例说明你是如何设计和实现这些算法的？
考察目标：评估被面试人对Kubernetes调度算法的理解和实际应用能力。
回答：
问题2：在你参与的Kubernetes调度器启动事件中，你是如何确保调度器能够正确启动并开始工作的？
考察目标：考察被面试人对调度器启动流程的理解和实际操作经验。
回答：
在参与Kubernetes调度器启动的那个时刻，我可是个十足的“问题解决小能手”。首先，我就像侦探一样仔细查看了调度器的配置文件，像侦探寻找线索一样，确保每一个参数都精准无误。特别是那个
--kubeconfig
参数，它就像是调度器和Kubernetes API服务器之间的“密码”，我得确保它指向的是正确的“宝藏”。
接着，我就像启动引擎一样，启动了调度器的主进程。我盯着日志文件，就像看电影一样，生怕错过任何一个精彩的瞬间。如果日志里跳出了“异常”的字眼，那我就会立刻像侦探一样去排查问题，比如那次遇到的网络问题，我就通过调整防火墙设置，让调度器重新恢复了与API服务器的“对话”。
然后，我就像指挥家一样，调用了调度器的初始化函数。这一步可是关键中的关键，因为它决定了调度器是否能够正确加载所有的“乐章”（插件），并且让它们和谐地工作。记得有一次，我发现的那个插件和现有的调度策略不太合拍，我就主动请缨，和团队一起像作曲家一样修改了插件，最终让整个调度系统恢复了和谐。
最后，我就像启动赛车一样，启动了调度器的事件循环。这一步啊，就像让调度器快速奔跑起来，去响应API服务器发出的各种“指令”。我得时刻关注着调度器的动态，就像看足球比赛一样，时刻关注着场上的每一个变化。
在整个过程中，我和团队就像一个高效的乐队，各司其职又密切配合。我们像侦探一样解决问题，像指挥家一样协调工作，像作曲家一样优化程序。就这样，我不仅确保了调度器能够正确启动，还让整个调度系统变得更加高效、稳定。
问题3：调度器在监视API服务器时，遇到
spec.nodeName
为空的情况，你会如何处理？
考察目标：评估被面试人在面对异常情况时的处理能力和逻辑思维。
回答：
问题4：请解释“硬性要求”在调度过程中的作用，并举例说明你是如何应用这些要求的。
考察目标：考察被面试人对资源需求的理解和在实际调度中的应用能力。
回答：
问题5：在调度器的谓词阶段，你是如何计算满足硬性要求的节点候选列表的？
考察目标：评估被面试人对调度器谓词阶段的理解和实际计算能力。
回答：
问题6：你提到熟悉Kubernetes插件开发，能否分享一个你开发的或参与的插件，并说明其功能和贡献？
考察目标：考察被面试人的插件开发和扩展能力。
回答：
问题7：在调度框架中，你是如何实现自定义调度器的？请详细描述你的实现思路和关键步骤。
考察目标：评估被面试人的自定义调度器实现能力和技术深度。
回答：
问题8：调度器在选择最优节点时，通常会考虑哪些因素？你是如何权衡这些因素的？
考察目标：考察被面试人对节点选择标准和权衡策略的理解。
回答： 最后，调度策略和算法的选择也会影响节点的最终选择。例如，我可能会采用一种基于机器学习的调度算法，该算法可以根据历史数据和实时反馈来预测未来的资源需求和任务特性，从而做出更智能的调度决策。
在实际操作中，我会综合这些因素，并通过复杂的权重分配和决策树来确定最优的节点。这涉及到大量的数据分析和实时计算，以确保调度决策既高效又可靠。例如，在一次大规模数据处理任务中，我通过实时监控各个节点的资源使用情况和任务队列的长度，结合预设的调度策略，成功地在不到一分钟内完成了一次高效的节点调度。
问题9：你提到具备良好的代码分析与优化能力，能否分享一个你优化过的调度器相关代码片段，并说明优化效果？
考察目标：评估被面试人的代码分析和优化能力。
回答： 在我之前的工作中，我参与了Kubernetes调度器的开发，其中一个优化任务是改进调度器的资源分配效率。具体来说，我们注意到在高负载情况下，调度器在计算节点亲和性时花费了过多的时间，这直接影响了整体的调度性能。
为了优化这一部分，我深入分析了调度器中与资源分配相关的代码。我首先识别出瓶颈在于一个关键的函数，该函数负责计算节点的亲和性得分。这个函数在每次调度时都会被调用，因此它的性能直接影响到整个调度过程的效率。
接着，我进行了代码审查，并发现了一些可以优化的地方。例如，我们在计算某些资源需求时，有一些重复的计算是不必要的。我重构了这部分代码，通过缓存一些中间结果来避免重复计算。此外，我还引入了更高效的算法来处理某些特定的资源需求，从而减少了计算量。
优化后的代码在处理相同数量的节点时，速度提升了超过50%。这个优化不仅提高了调度器的响应速度，还减少了调度失败的情况，因为节点资源的分配更加高效和准确。
通过这个实例，你可以看到，作为一名云平台工程师，我在实际工作中如何运用我的代码分析与优化技能来提升系统的性能。这种能力对于处理生产环境中的复杂问题至关重要，尤其是在调度这样的高负载场景下。
问题10：在调度过程中，你是如何处理Pod状态的更新和调度队列的管理的？
考察目标：考察被面试人对调度队列和Pod状态管理的理解和实际操作能力。
回答：
点评： 面试者对Kubernetes调度算法有深入理解，能够清晰描述设计和实现过程。在调度器启动、异常处理等方面展现了扎实的经验和逻辑思维。对资源需求和节点选择标准有清晰的认识，并能举例说明。同时，分享了插件开发和代码优化的经验，展示了较强的技术能力和实际操作经验。综合来看，面试者表现优秀，非常有可能通过这次面试。
