这位面试者是一位拥有5年经验的Kubernetes专家。他曾在多个项目中担任Kubernetes调度器的相关角色，具有丰富的实践经验和深刻的理论知识。在面试中，他展示了对自己专业的深入了解和对Kubernetes调度器的演化、核心工作原理、资源限制等方面的独特见解，表现出了一名优秀的Kubernetes专家应有的素养和能力。
岗位： Kubernetes专家 从业年限： 5年
简介： 拥有5年经验的Kubernetes专家，擅长深入分析和解决Kubernetes相关问题，注重资源的合理分配和优化，致力于提高应用的运行效率和稳定性。
问题1：你能详细介绍一下Kubernetes调度器是如何演化的吗？
考察目标：深入理解Kubernetes调度器的演化过程对其专业知识和行业思考能力有帮助。
回答： 在我之前参与的一个Kubernetes项目中，我们使用了Kubernetes 1.18版本。在这个版本中，调度器已经发展得相当成熟，能够根据Pod的需求动态地为每个Pod分配节点，并且可以智能地回收不再使用的节点，从而提高整个集群的资源利用率。
举个例子，当时我们有一个包含两个Pod的集群，其中一个Pod需要更多的CPU资源，而另一个Pod需要更多的内存资源。在这种情况下，调度器会自动为我们分配更多的节点来满足这两个Pod的需求。同时，调度器还可以根据节点的负载情况和Pod的运行状态，动态调整节点上运行的Pod数量，以保证整个集群的性能和稳定性。
此外，Kubernetes 1.18版本中的调度器还引入了一些新的特性，比如支持基于云供应商的调度，以及支持声明式的调度策略，这使得调度器变得更加灵活和强大。
总之，Kubernetes调度器的演化是一个不断迭代和优化的过程，它旨在更好地满足用户的需求，提高集群的性能和稳定性。
问题2：Kubernetes调度器作为一个控制器，它的核心工作原理是什么？
考察目标：考察被面试人对Kubernetes调度器工作原理的理解和掌握。
回答： 在Kubernetes中，调度器的核心工作原理是通过资源控制来确保各个Pod能够获得所需的CPU和内存资源。调度器会根据各个Pod的资源请求（requests）和限制（limits），以及node 的可用资源，来决定如何将Pod分配到节点上运行。举个例子，如果有两个Pod A和B，它们分别需要100m CPU和200m内存资源，而对应的节点只有50m CPU和100m内存可利用资源，那么调度器会根据这些资源信息，选择一个能够满足这两个Pod资源需求的节点来运行。
在这个过程中，调度器会不断地对各个Pod和节点的资源使用情况进行监控，以便在资源紧张时能够及时进行调整，保证所有Pod都能得到满足其资源需求的节点。这种资源管理和调度机制使得Kubernetes可以有效地管理资源和提高应用的运行效率。
问题3：在Kubernetes中，request和limit的关系是怎样的？
考察目标：考察被面试人对Kubernetes请求和limit的理解。
回答： 在Kubernetes中，request和limit的关系主要体现在它们对Pod资源需求的刻画和控制上。每个Pod都会有一个对应的资源请求（request）和资源限制（limit）。
request是指Pod所期望的资源规模，包括CPU、内存、存储等，而limit则是指Pod实际可以使用的最大资源规模。比如，一个Pod可能会有一个较高的CPU request，但实际的资源限制可能会因为node资源状况、调度策略等因素而较低。当Pod的实际资源使用超过其request时，就会触发eviction（驱逐策略），被移除出集群。
在我之前参与的一个项目中，我们遇到了这样一个场景。有一个Pod，其实际资源使用超过了其request，但是我们并没有及时调整，结果导致了这个Pod被 evicted。从这个例子中，我深刻地理解了request和limit的重要性，以及在实际工作中需要根据集群状况和Pod使用情况灵活调整资源限制的必要性。
问题4：你能否详细解释一下Kubernetes基于资源的调度是如何实现的？
考察目标：考察被面试人对Kubernetes基于资源的调度的理解和掌握。
回答： 在Kubernetes中，调度器通过资源模型实现资源的优化调度，这是一个非常复杂的过程，涉及到多个事件和技术。以Pod资源为例，Pod的CPU和内存资源分为requests和limits两种情况。当Pod实际使用的资源超过其request时，调度器会触发Eviction事件，将一些Pod从运行态转变为冷备用态，以保证其他Pod的正常运行。在这个过程中，调度器会根据不同Pod的priority和weight来决定哪些Pod应该被保留在节点上，哪些Pod应该被驱逐。
举个例子，假设有一个Pod需要100m的CPU资源和200m的内存资源，但是节点只有80m的CPU资源和160m的内存资源可用，那么调度器会根据Pod的resource request和weight来计算出每个Pod可以获得的最大资源量。在这个例子中，这个Pod获得了最大的资源量，即100m的CPU和200m的内存，而其他的Pod则根据它们的request和weight进行了资源分配。
在我参与过的Kubernetes项目中，我充分运用了这些知识，成功实现了基于资源的调度，保证了服务的可靠性和性能。
问题5：在Kubernetes中，谓词和优先级算法是如何起关键作用的？
考察目标：考察被面试人对Kubernetes谓词和优先级算法的理解和掌握。
回答： 在Kubernetes中，谓词和优先级算法是非常重要的，因为它们决定了调度器如何在众多节点中选择合适的Pod来运行，从而确保整个集群的正常运行和高效利用。
首先，谓词是一个函数，它定义了Pod的条件，只有满足谓词条件的Pod才会被调度器考虑。比如，有一个Pod需要占用两个节点，并且它的CPU使用率超过了50%，那么这个Pod就会成为调度器的候选项。谓词的设计目的是为了简化调度器的决策过程，让它更加智能。
接着，优先级算法则是在多个符合条件的Pod之间进行选择。比如，如果有两个Pod都满足谓词条件，但是它们的优先级不同，那么优先级较高的Pod就会优先被选择。优先级算法可以让Pod按照它的重要性和紧急程度来排队，从而保证资源的合理分配。
举个例子，假设有一个应用程序需要紧急运行，而另外的应用程序则可以等待一段时间。如果这两个应用程序都在同一个节点上，那么谓词和优先级算法就会决定哪一个应用程序会被优先运行。在这种情况下，谓词和优先级算法可以帮助我们确保紧急应用程序得到及时运行，而其他应用程序也不会受到影响。
总的来说，谓词和优先级算法在Kubernetes的调度过程中起到了关键的作用，它们让调度器能够根据Pod的各种属性和要求来进行智能选择，从而保证了整个集群的正常运行。
问题6：Kubernetes计算Eviction阈值的数据来源有哪些？
考察目标：考察被面试人对Kubernetes计算Eviction阈值数据的了解。
回答： 当节点上运行的容器数量超过了系统设定的限制时，cAdvisor也会触发驱逐策略。在这种情况下，它会根据容器之间的资源使用情况进行判断，确定哪些容器应该被驱逐，哪些应该被保留。这个过程是实时更新的，所以我们可以及时发现资源使用情况并进行相应的调整和优化。例如，如果一个节点上的容器数量已经接近上限，但它们的资源使用率却较低，那么我们可以通过增加节点或减少容器的使用来进行资源优化，从而避免触发Eviction策略。
点评： 该求职者在Kubernetes方面的专业知识非常扎实，对于Kubernetes调度器的核心工作原理、基于资源的调度以及谓词和优先级算法等方面都有深刻的理解。在面试过程中，他能够结合自己的实践经验，详细地解释了这些问题，表现出了良好的学术素养和实际操作能力。此外，他还能够针对具体场景提出合理的解决方案，显示出其在Kubernetes实际应用中的能力和潜力。综合来看，该求职者是一位优秀的Kubernetes专家，有很大的可能通过面试。
