本文是一位拥有7年经验的云原生架构师分享的面试笔记，记录了其在面试中针对云原生架构师岗位的多个问题及回答。这些问题涵盖了Kubernetes监控架构设计、Prometheus配置、kube-state-metrics使用、Kubernetes dashboard制作等方面，旨在全面评估候选人的专业能力和实战经验。
岗位： 云原生架构师 从业年限： 7年
简介： 我是一位拥有7年经验的云原生架构师，擅长Kubernetes监控架构设计、Prometheus配置、kube-state-metrics使用以及eBPF监控系统开发，致力于提供高效的监控解决方案。
问题1：请简述你对Kubernetes监控架构设计的理解，并举例说明你曾经设计的一个监控架构。
考察目标：** 考察对被面试人Kubernetes监控架构设计的理解和实际应用经验。
回答：
问题2：你在配置Prometheus scrape job时遇到过哪些挑战？你是如何解决的？
考察目标：** 了解被面试人在实际操作中遇到的问题和解决能力。
回答：
问题3：请你分享一次你使用kube-state-metrics监控Kubernetes对象状态的经历，它对你们的工作有何帮助？
考察目标：** 评估被面试人对kube-state-metrics的理解和应用能力。
回答：
问题4：你在制作Kubernetes dashboard时，如何确保数据的准确性和实时性？
考察目标：** 考察被面试人在数据展示方面的细致程度和数据处理能力。
回答：
问题5：你曾经设计过一个基于eBPF的监控系统吗？请详细描述你的设计和实现过程。
考察目标：** 了解被面试人在eBPF监控系统方面的经验和能力。
回答：
问题6：在实施Kubernetes容器监控实践时，你是如何选择和使用监控工具的？
考察目标：** 评估被面试人对监控工具的选择和使用经验。
回答：
问题7：你认为在监控Kubernetes集群时，最重要的三个指标是什么？为什么？
考察目标：** 考察被面试人对Kubernetes集群核心监控指标的理解。
回答： 在监控Kubernetes集群时，我认为最重要的三个指标是资源利用率、集群健康状态以及网络延迟和带宽使用。首先，资源利用率是衡量集群整体运行状况的关键指标。比如，当节点的CPU使用率持续高于80%时，可能会导致服务响应缓慢甚至崩溃。这时，我们可以通过Prometheus和Grafana等工具来设置告警规则，一旦发现资源使用率过高，就会立即通知运维团队进行处理。其次，集群的健康状态也是不容忽视的一环。通过监控节点的存活状态和事件，我们可以迅速发现并解决集群中的潜在问题。例如，之前我在一个项目中注意到某个节点频繁退出，通过查看节点事件，发现是因为内存不足，后来我们调整了资源配置并增加了节点数量，问题就迎刃而解了。最后，网络延迟和带宽使用也是影响服务性能的重要因素。比如，在一个高流量的服务中，我们通过eBPF工具监控到网络延迟较高，经过分析和优化，最终通过调整网络策略和增加带宽，显著降低了延迟，提升了服务响应速度。总之，这三个指标能够帮助我们全面了解集群的运行状况，并在问题发生时快速定位和解决，确保Kubernetes集群的高效稳定运行。
问题8：请你描述一次你配置Prometheus告警规则的经历，你是如何确保告警的有效性的？
考察目标：** 了解被面试人在告警配置方面的经验和应对策略。
回答： 在我之前的工作中，有一次我们需要监控Kubernetes集群中的数据库服务。这个数据库是我们公司的核心业务之一，所以我们需要确保它能够稳定运行。为了实现这个目标，我们决定使用Prometheus来监控数据库的各项指标。
首先，我们深入分析了数据库的性能指标，包括查询响应时间、连接数、磁盘I/O等。然后，我们根据这些指标的定义和阈值，编写了相应的Prometheus告警规则。比如，当数据库查询响应时间超过5秒时，我们会触发一个告警。这样，我们就能在第一时间发现潜在的性能问题。
在配置过程中，我们特别注重告警规则的准确性。我们反复测试了各种场景，确保告警规则能够在不同情况下准确地触发。同时，我们还设置了告警的频率和通知方式，以便运维团队能够在第一时间收到警报。比如，我们选择了邮件和短信两种通知方式，以确保告警信息能够及时传达给相关人员。
为了进一步提高告警的有效性，我们还引入了多种告警处理机制。当某个告警规则触发时，我们可以自动触发扩容操作，以缓解数据库的压力。同时，我们还建立了完善的告警恢复机制，确保在问题解决后能够及时关闭告警。比如，当数据库压力恢复正常后，我们会自动解除之前的告警规则，避免不必要的干扰。
最后，我们建立了一套完善的告警监控体系，对告警进行持续监控和管理。这包括定期检查告警规则是否有效、处理告警信息以及总结告警经验等。通过这些措施，我们成功地确保了告警的有效性，为Kubernetes集群中的数据库服务提供了可靠的监控保障。
问题9：你在使用Grafana可视化K8s网络流量时，遇到了哪些技术难题？你是如何解决的？
考察目标：** 评估被面试人在数据可视化和前端技术方面的能力。
回答：
问题10：你认为云原生监控系统的关键组成部分是什么？为什么？
考察目标：** 考察被面试人对云原生监控系统的整体理解和核心组件认知。
回答：
点评： 该候选人在云原生架构领域有丰富经验，尤其在Kubernetes监控方面表现出色。他对Kubernetes监控架构有深刻理解，并能举例说明实际设计。在面对挑战时，他展现出良好的问题解决能力。此外，他还对监控工具的选择和使用有丰富经验。总体来说，该候选人很可能通过此次面试。
