这位面试者具有5年的Linux系统开发经验，拥有在Linux CPU使用监控、Linux内核开发和Docker容器性能监测等方面的丰富实践经验。他善于运用各种工具和技术来解决问题，例如使用top和htop监控Linux系统CPU使用情况，使用mpstat和sysdig进行高性能计算任务监控，使用cgroups和preemptible优化进程调度策略，以及使用iostat和vmstat分析系统I/O操作情况。他还具备分析系统日志和磁盘I/O的能力，能够在面临系统性能问题时迅速找到原因并采取相应措施。总体来说，这位面试者在Linux系统性能监控方面有着广泛的知识和实践经验，能够为公司的系统性能管理工作提供有力的支持。
岗位： 计量工程师 从业年限： 5年
简介：
问题1：能否简要介绍一下您在Linux CPU使用监控方面的经验？
考察目标：了解被面试人在Linux系统性能监控方面的能力。
回答：
在我之前的工作中，我有机会负责一个项目，主要是监控服务器上Linux系统的CPU使用情况。在这个项目中，我们使用了
top
、
htop
等常用的命令行工具，以及
mpstat
、
sysdig
等专业的监控工具。
举个例子，有一次，我们发现其中一个服务器的CPU使用率一直很高，远超其他服务器。通过仔细检查，我们发现其中有一个进程的CPU占用率始终在80%以上。于是我们对这个进程进行了详细的调查，发现其中存在一个死循环，导致CPU无法正常切换。最后，我们成功解决了这个问题，使得CPU使用率恢复了正常。
还有一个例子， ourselves，我们接到了一个紧急任务，需要对一台服务器进行实时的CPU使用监控。为了保证服务的连续性，我们在监控过程中尽量不干预系统的正常运行。我们采用了
cgroups
技术，对CPU使用设置了限制，同时使用了
mpstat
工具进行实时的监控，确保了监控的高效性和准确性。
这些经验使我深刻认识到，Linux CPU使用监控不仅需要熟练掌握各种监控工具，还需要具备扎实的Linux内核知识和编程能力。只有这样，才能更好地解决问题，提高系统的稳定性和性能。
问题2：请您谈谈对Linux内核中CPU调度机制的理解。
考察目标：评估被面试人对Linux内核CPU调度机制的专业素养。
回答： 在 Linux 内核中，CPU 调度机制是一个非常复杂的动态过程，负责在多个进程之间分配 CPU 时间片。在众多调度算法中，CFS（Completely Fair Scheduler）是最常见的算法之一。CFS 保证了进程之间的公平性，使得它们都有同等的执行机会。然而，在某些情况下，CFS 不能满足系统的性能需求。例如，当一个进程需要执行大量计算任务时，它可能会花费大量的时间片，导致其他进程无法获得执行的机会。为了解决这个问题，Linux 内核提供了 vruntime（虚拟运行时间） 机制，可以动态地调整每个进程的运行时间片，以更好地满足系统的性能需求。
在我之前的工作经验中，我曾经在一个 Linux 内核开发项目中负责优化 CFS 的调度策略，以提高系统的性能。我们通过对 CFS 的代码进行分析，找到了一些可能导致性能瓶颈的地方，并对这些地方进行了优化。经过我们的努力，系统的性能得到了显著提升。
综上所述，我对 Linux 内核中的 CPU 调度机制有着深入的理解和实践经验，相信我可以为贵公司的项目做出贡献。
问题3：请举例说明Docker容器视角下CPU使用情况的监控与分析。
考察目标：检验被面试人在Docker容器性能监测方面的实际操作能力。
回答： 在我曾经工作的一个项目中，我们团队负责为一个电商网站开发一个基于Docker的微服务架构。在这个架构中，我们使用了Docker Compose来管理和部署各个服务。为了保证服务的稳定性和性能，我们设置了一个监控系统，用于实时监控各个容器的CPU使用情况。每隔一段时间，监控系统会收集各个容器的CPU使用数据，并将这些数据可视化在一个 Grafana dash板上。通过这个dashboard，我们可以随时查看各个容器的CPU使用情况，从而及时发现问题并进行解决。
例如，有一次我们发现一个名为“商品服务”的容器CPU使用率持续高于正常范围。经过调查，我们发现这个容器内有一个高并发计算任务，导致容器内的CPU长时间处于高度繁忙状态。为了解决这个问题，我们调整了计算任务的优先级，并优化了进程调度策略，使得这个任务的执行频率降低，从而降低了整个容器内的CPU使用率。
通过这个例子，我体现了我在Docker容器视角下CPU使用情况监控与分析的能力。我能够运用所学的知识和技能，发现并解决问题，从而保证了服务的稳定性和性能。
问题4：能否解释一下Linux CPU管理的CFS机制？
考察目标：考察被面试人对Linux CPU管理机制的理解。
回答： 当然可以。在Linux系统中，CFS（Completely Fair Scheduler，完全公平调度器）是一个非常重要的CPU管理机制，它负责在多个进程之间公平分配CPU时间片。每个进程都有一个运行时间片，当时间片用完时，CFS会将其放入一个运行队列中，然后从队列中选择下一个时间片较长的进程执行。这样可以确保所有进程都能得到公平的CPU时间，从而避免了一些潜在的进程优先级问题。
举个例子，假设有一个有两个进程A和B的系统，A进程需要运行4秒，B进程需要运行2秒。如果我们不使用CFS机制，那么在这4秒内，A进程可能会一直运行，而B进程只能运行2秒。这样就会导致A进程优先于B进程执行，这对于一些关键任务来说是不公平的。然而，当我们使用CFS机制后，A进程会被分配4秒的时间片，B进程会被分配2秒的时间片。当时间片用完后，A进程和B进程都会被放入队列中，然后根据当前时间片的长度来选择下一个要执行的进程。这样就能确保A进程和B进程都有公平的机会执行，不会出现优先级问题。
此外，CFS还提供了一些其他的特性，比如可以根据进程的优先级来分配时间片，这可以在一定程度上保证低优先级的进程也能得到一定的CPU时间。同时，CFS还能动态调整进程的优先级，以便在需要的时候给予高优先级的进程更多的CPU时间。
在我之前的工作 experience 中，我曾经在一个基于CFS的Linux发行版中工作，主要负责设计和实现CFS相关的代码。在这个过程中，我对CFS的原理和实现有了深入的了解，也积累了许多实用的经验。比如，我曾经通过调整CFS的参数，成功地将系统的CPU负载降低到了1%，这使得整个系统的性能得到了显著提升。
问题5：您是如何降低高优任务调度延迟的？可以分享一下具体实践经验吗？
考察目标：了解被面试人如何通过优化调度策略来降低任务延迟。
回答： 首先，我们对系统中的高优任务进行了详细的监控和分析，了解了这些任务的优先级、资源占用情况以及与其他任务的依赖关系。通过这种方式，我找到了可能导致关键任务延迟的原因。接着，我调整了任务调度策略，通过调整进程的CPU时间片和优化进程调度顺序，确保关键任务能够获得更多的CPU资源。为了实现这一目标，我们还利用了一些调度优化工具，如cgroups和preemptible，来更好地控制任务之间的资源竞争。
同时，我们也对系统的内存管理和IO操作进行了优化，以减少不必要的上下文切换和IO延迟。具体来说，我们对某些关键任务的内存分配进行了调整，以避免内存争用；另外，我们还通过调整IO缓冲区大小和优化文件系统挂载方式，减少了IO延迟。经过这些优化措施，我们成功地降低了关键任务的调度延迟，提高了系统的整体性能。
在这个过程中，我遇到了很多挑战。例如，有些任务对于CPU时间的敏感度较高，调整它们的调度策略需要谨慎权衡。另外，我们还需要密切关注系统的动态变化，以便及时调整调度策略。然而，经过不断的尝试和优化，我们最终实现了预期的目标，取得了显著的成果。
总的来说，通过这次项目，我深刻地体会到了Linux系统性能调度的复杂性和挑战性，同时也锻炼了自己的观察、分析和解决问题的能力。我相信这些经验将对我今后的工作产生积极的影响。
问题6：在k8s中，您是如何设置CPU服务质量等级和Qos的？
考察目标：评估被面试人在Kubernetes场景下对CPU Qos的理解和实践。
回答：
在k8s中设置CPU服务质量等级和Qos的过程，主要分为以下几步。首先，我会根据系统的负载情况和各个任务的优先级，给每个任务分配合适的CPU时间片。举个例子，如果系统负载较高，我会适当减少一些任务的CPU时间片，让更多的任务得到执行。接着，我会使用
resource.limits.cpu
来设置每个进程的CPU资源限制。这个限制会根据容器的资源情况以及系统的负载情况自动调整，以确保系统在高负载情况下依然能够正常运行。同时，我会使用
resource.requests.cpu
来设置每个进程的CPU资源请求。这个请求是基于进程的实际需求以及系统的资源状况来动态调整的，以确保进程能够在资源有限的情况下继续运行。最后，我会使用
scheduler.cpuset
来设置CPU使用的范围。这个范围可以根据系统的硬件资源和进程的需求来动态调整，以确保进程不会因为硬件资源不足而无法运行。
举个例子，在我之前的一个电商平台的k8s部署工作中，我为商品服务设置了每秒100毫秒的CPU时间片，以确保服务能够在高并发情况下保持稳定的响应速度。同时，我还设置了每个商品服务允许的最大CPU使用率为2核心，防止单个服务占用过多资源导致其他服务无法运行。此外，我还通过动态调整进程的CPU时间片和资源限制，确保了服务在高负载情况下仍然能够正常运行。
问题7：当遇到k8s CPU Qos问题时，您会如何分析和解决？
考察目标：检验被面试人在处理Kubernetes CPU Qos问题上的能力。
回答： 当遇到Kubernetes CPU Qos问题时，我会首先通过查看系统的CPU使用率和resource.claims.cpu.usagePercent这类指标来初步判断问题所在。如果发现问题严重，我会进一步检查容器内部的资源使用情况，例如container.compose.service的配置以及容器内运行的进程等。
在我之前的工作经验中，曾经遇到过这样一个问题。当时，一个Kubernetes Pod内的多个服务都在高负载运行，导致Pod内的CPU资源紧张。我通过以上方法进行了分析后，发现问题主要是因为Pod内的一个服务使用了过多的CPU资源。为了解决这个问题，我调整了该服务的资源限制，并通过对服务进行调优，使得其CPU资源得到了有效利用。经过这样的处理后，Kubernetes Pod内的资源状况得到了改善，高负载的服务也恢复了正常运行。
通过这个事件，我深刻认识到在处理Kubernetes CPU Qos问题时，我们需要有严谨的分析方法和丰富的实践经验。只有这样，我们才能有效地解决问题，确保系统的稳定运行。
问题8：除了CPU使用方面，您在Linux系统性能监控方面还有哪些经验和技能？
考察目标：了解被面试人在Linux系统性能监控方面的综合能力。
回答： 在Linux系统性能监控方面，我有丰富的经验。除了CPU使用情况，我还擅长监控和分析系统中的内存使用情况，比如使用top命令和perf工具来观察内存使用情况，找出内存泄漏和过高使用的程序。在我曾经参与的一个项目中，我们通过对系统的监控和分析，成功地解决了由于内存泄漏导致系统运行缓慢的问题。
此外，我还在一个项目中负责监控系统的I/O操作情况，使用了 tools like iostat, vmstat 等命令行工具来分析磁盘 I/O 和网络 I/O的情况。在这个项目中，我通过优化文件系统结构和调整磁盘配置，成功提高了系统的 I/O 性能。
我还具备分析系统日志的能力，例如使用 Logwatch 工具来监控系统和应用程序的日志，找出潜在的问题和故障点。在我参与的一个项目中，我们通过分析系统日志，定位到了一个可能导致系统崩溃的错误日志，从而及时修复了问题。
总的来说，我在Linux系统性能监控方面有着丰富的经验和扎实的技能，能够为贵公司的系统性能监控工作提供有力的支持。
点评： 这位被面试者在Linux CPU使用监控方面有着丰富的实践经验，包括使用各种工具和技术进行监控和分析。他深入理解Linux内核中的CPU调度机制，并能够通过调整进程的CPU时间片和资源限制来优化系统的性能。此外，他还具备处理Kubernetes场景下的CPU Qos问题的能力，并能够通过分析和调整容器内部的资源使用情况来解决这些问题。总体来说，这是一位具备扎实理论基础和丰富实践经验的优秀候选人，值得考虑。
