这位面试者是一位有着3年工作经验的技术文档撰写者，他的主要工作是负责 Kubernetes 相关组件的文档编写和维护。从她的回答中，我们可以看出她对 Kubernetes 的各种组件和功能都有深入的了解，特别是在 SchedulerCache、Session Initialize、资源配额管理等方面。此外，她还对如何通过 ProportionPlugin 计算 queue.desired 的值、如何判断 queue 是否可以执行以及如何实现 resource soft constraint 与 capacity hard constraint 等问题都有着独到的见解。这些都表明了她在 Kubernetes 领域的专业素养和技术实力。
岗位： 技术文档撰写者 从业年限： 3年
简介： 具备3年Kubernetes经验，擅长Session Initialize、资源配额管理及ProportionPlugin运用，致力于实现高效、稳定的资源分配策略。
问题1：如何理解SchedulerCache的作用和原理？
考察目标：考察被面试人对Kubernetes中SchedulerCache的理解和应用能力。
回答：
问题2：请举例说明Session Initialize中的各个步骤，并解释其作用。
考察目标：考察被面试人深入理解Kubernetes中Session Initialize过程的能力。
回答：
问题3：请解释resource配额管理的概念及其涉及的两个层面。
考察目标：考察被面试人对于资源配额管理的理解和应用能力。
回答： 这层资源配额管理主要是关注单个任务（Job）的资源消耗。任务是Kubernetes中用来执行特定业务功能的实体。在任务层资源配额管理中，我们需要确保每个任务能够在有限的资源条件下顺利完成执行，避免任务因资源不足而失败或影响整个集群的性能。举个例子，假设 我们有一个名为“my-job”的任务，当它所需要的资源超过集群提供的资源限制时，系统会自动拒绝该任务的执行。这样就能保证集群整体性能，避免资源浪费和任务失败。
在我之前参与的某个大型互联网公司的Kubernetes集群中，我们采用了一种基于资源需求的队列层配额管理策略。具体做法是，首先统计每个队列中正在运行的任务所消耗的资源量，然后根据这些数据设置一个资源消耗上限。当一个队列中的任务数量接近上限时，系统会自动拒绝新任务的提交。除此之外，我们还会定期监控队列层的资源使用情况，以便在必要时调整资源消耗上限，确保资源得到最佳利用。而在我参与的另一个大型金融公司的Kubernetes集群中，我们采用了基于资源使用的任务层配额管理策略。具体做法是，首先评估每个任务所需的资源需求，然后根据这些需求设置一个资源消耗上限。当一个任务开始执行时，系统会实时监控任务所消耗的资源量，确保它在资源上限范围内运行。如果任务超过了资源上限，系统会自动拒绝部分或者全部任务的执行，从而保证集群整体性能。
问题4：能否简述如何通过ProportionPlugin计算queue.desired的值？
考察目标：考察被面试人对于资源分配策略的理解和应用能力。
回答：
问题5：请解释如何判断queue是否可以执行。
考察目标：考察被面试人对于queue管理和调度策略的理解。
回答： 在Kubernetes中，要判断队列是否可以执行，我们需要先了解队列的基本信息和任务状态。通常，我们可以通过API Server获取这些信息。接着，我们可以根据这些信息判断队列是否可以执行。举一个例子，如果我们发现当前队列中的任务数量已经达到了最大容量，那么队列显然是无法执行的。又如，如果当前队列中没有排队等待的任务，那我们可以认为队列是可以执行的。当然，这只是一个简单的例子，实际情况可能更为复杂。
在我之前参与的一个项目中，我们遇到了这样的情况。当时，我们正在开发一个Kubernetes应用程序，该应用程序需要在多个节点上运行。在调度任务时，我们需要考虑到队列和任务的状态，以确保任务能够在合适的节点上运行。为了解决这个问题，我使用了Kubernetes提供的API Server来获取当前的队列状态信息，并根据这些信息来判断队列是否可以执行。在实现过程中，我还使用了一些技巧，例如，我们可以设置一些定时任务，定期检查队列的状态，从而避免因为单点故障导致整个系统崩溃。
问题6：如何理解SchedulerCache与其他相关内容的联系？
考察目标：考察被面试人对于SchedulerCache与其他Kubernetes组件之间关系的理解。
回答：
问题7：能否简述如何实现resource soft constraint与capacity hard constraint？
考察目标：考察被面试人对于资源约束管理的理解。
回答： 首先，我们设置了两个阈值，一个是资源软约束的阈值，另一个是capacity硬约束的阈值。资源软约束的阈值主要用于限制每个资源的可用数量，而capacity硬约束的阈值则是用来规定每个资源的最大使用量。接着，在每个调度周期开始时，我们会获取当前所有任务的资源使用情况，然后计算出每个任务的资源使用量与资源软约束阈值的差值。如果差值超过了资源软约束的阈值，我们就认为这个任务违反了资源软约束。为了处理这种任务，我们会将其放入一个队列中，以便在后续的调度中对其进行处理。对于违反了capacity硬约束的任务，我们则会采取一些措施，比如减少其资源使用量，或者直接将其从系统中移除。在我的经历中，我们通过这种方式成功地实现了资源软约束与capacity硬约束，并且取得了良好的效果。
点评： 面试者在回答问题时表现出了对Kubernetes中多个概念的深入了解，例如SchedulerCache、Session Initialize、资源配额管理等。在回答问题时，面试者能够结合自己的实际经验，给出了详细且深入的解释，展现了其专业素养和实践能力。尤其是在解释资源配额管理时，面试者能够从不同角度阐述其作用和应用策略，显示出其对Kubernetes的全面理解。然而，需要注意的是，在回答某些问题时，面试者略显犹豫，可能需要加强自信和表达能力的培养。总的来说，面试者具有很高的潜力，很可能在未来的工作中取得优秀的成绩。
