本文是一位拥有8年经验的Kubernetes监控工程师分享的面试笔记，涵盖了多个关键问题，展示了他在监控架构设计、Prometheus配置、自定义监控指标、Pod状态异常处理、Kubernetes dashboard制作、高可用性和可扩展性设计、Grafana可视化、容器监控关键指标、eBPF应用、Prometheus告警规则配置等方面的专业能力。
岗位： Kubernetes监控工程师 从业年限： 8年
简介： 我在Kubernetes监控领域有丰富经验，擅长优化监控系统性能，精通Prometheus配置，能自定义监控指标解决业务问题，还具备处理Pod状态异常和制作Kubernetes dashboard的能力。
问题1：请简述您在Kubernetes监控架构设计方面的经验，并举例说明您如何优化监控系统的性能？
考察目标：考察被面试人在Kubernetes监控架构设计方面的实际经验和优化能力。
回答：
问题2：在您过去的工作中，是否有过使用Prometheus配置与使用来监控Kubernetes集群的经历？请详细描述一个具体的配置案例。
考察目标：了解被面试者对Prometheus的实际操作经验，以及其在监控Kubernetes集群中的应用能力。
回答：
问题3：能否分享一次您设计和实现自定义监控指标的经历？这个指标是如何帮助解决业务问题的？
考察目标：评估被面试者自定义监控指标的能力及其在实际业务场景中的应用价值。
回答： 通过这两个自定义指标，我们能够实时监控数据清洗流程的性能，并及时发现任何可能的瓶颈或异常。例如，如果处理时间突然增加，我们会立即知道数据清洗步骤可能遇到了问题，并迅速进行调查和解决。
具体来说，在一个典型的业务高峰期，我们通过Prometheus监控到了数据处理时间的显著增加。经过分析，我们发现是由于数据量激增导致的系统负载过高。于是，我们优化了数据清洗流程，并增加了资源分配，最终解决了这个问题，保证了业务流程的顺畅运行。
这次经历不仅让我深刻体会到了自定义监控指标的重要性，还锻炼了我的问题解决能力和数据分析能力。
问题4：请您描述一下在处理Pod状态异常场景时，您通常会采取哪些步骤来诊断和解决问题？
考察目标：考察被面试者在面对Pod状态异常时的问题解决能力和思维逻辑。
回答：
问题5：您在制作Kubernetes dashboard时，通常会考虑哪些因素？请举例说明您曾经制作的一个dashboard。
考察目标：了解被面试者在dashboard制作方面的经验和展示能力。
回答：
问题6：在设计监控平台架构时，您如何确保系统的高可用性和可扩展性？请结合您的经验进行说明。
考察目标：评估被面试者在构建高可用性和可扩展性监控系统方面的经验。
回答：
问题7：请您谈谈在使用Grafana可视化Kubernetes网络流量时，您遇到过的最大挑战是什么？您是如何克服的？
考察目标：考察被面试者在网络流量可视化方面的实际操作经验和问题解决能力。
回答：
问题8：在实施Kubernetes容器监控实践时，您认为最关键的监控指标是什么？为什么？
考察目标：了解被面试者对容器监控关键指标的理解和重视程度。
回答： 在一个电商网站的项目中，我们通过使用Metrics Server和cadvisor来实时监控各个容器的资源使用情况。记得有一次，在一个促销活动期间，由于用户数量激增，部分容器的资源使用率急剧上升，导致网站响应速度变慢，用户体验受到了严重影响。正是通过密切关注这些关键指标，我们及时发现了这个问题，并采取了相应的优化措施，比如扩容和优化代码，最终确保了系统的稳定运行。
此外，容器资源使用率还有助于我们进行容量规划和成本控制。通过对历史数据的分析，我们可以预测未来的资源需求，从而做出更合理的资源配置决策，避免不必要的资源浪费。同时，高资源使用率也可能意味着系统存在潜在的问题，如内存泄漏等，这需要我们及时介入并进行排查和处理。
总的来说，容器资源使用率是Kubernetes容器监控中不可或缺的一部分，它对于保障系统的稳定运行、优化资源利用以及提高运营效率都至关重要。
问题9：您在搭建基于eBPF的Kubernetes可观测性系统时，具体使用了哪些eBPF工具？这些工具如何帮助提升监控效率？
考察目标：评估被面试者在eBPF应用方面的实际操作经验和效果。
回答：
问题10：请您分享一次您在配置Prometheus告警规则时遇到的复杂情况，以及您是如何处理的？
考察目标：考察被面试者在告警规则配置方面的应变能力和问题解决能力。
回答： 在我之前的工作中，确实遇到过需要配置Prometheus告警规则的复杂情况。那次的主要问题在于，我们想要监控数据库的性能指标，但发现采集这些指标的速度特别慢，导致告警延迟。这给我们的工作带来了很大的挑战，因为很多时候我们都是在问题发生后才收到告警，而这时往往已经对生产环境造成了影响。
为了解决这个问题，我首先深入分析了Prometheus的配置文件，特别是抓取间隔和资源限制这些关键参数。我意识到，如果抓取间隔设置得太长，那么即使数据库性能出现问题，我们也无法及时收到告警。因此，我决定适当缩短抓取间隔，以提高数据的实时性。
另外，我还考虑到了可能存在的硬件瓶颈。于是，我提出了使用Prometheus的远程存储功能来提高数据采集速度的建议。这个建议的实施，使得我们可以将采集到的数据存储在远程服务器上，从而减轻本地机器的压力，进一步提高采集效率。
除了上述措施外，我还引入了一个新的脚本，该脚本会定期从数据库中抽取性能指标，并将其发送到Prometheus。这个脚本的使用，实际上是将原本完全依赖Prometheus的告警方式转变为了更主动的数据采集方式。这样一来，我们就可以提前获取到更多的性能数据，为后续的故障排查和处理赢得宝贵的时间。
经过这些改进后，我们成功地减少了告警延迟，提高了整个监控系统的响应速度。同时，这也为我们提供了更准确的数据，帮助我们更快地定位和解决数据库性能问题。这种灵活应对复杂情况的能力，让我在工作中更加得心应手。
点评： 通过。
