技术研发工程师面试笔记

在这次面试中，被面试人展示了他们在Kubernetes集群监控方面的工作经验和技能。他们回答了许多关于 Healthz 和 Metrics API、node-exporter、Prometheus scrape job 和其他相关主题的问题，表现出自己对Kubernetes资源管理和监控工具的深入了解。此外，被面试人在解决潜在问题和故障方面的实际操作能力和分析能力也得到了充分的展示。总体而言，被面试人的表现表明他们在Kubernetes监控方面有着很高的专业水平和实践经验。

岗位： 技术研发工程师 从业年限： 5年

简介： 拥有5年经验的软件开发人员，擅长Kubernetes、Prometheus等监控工具的应用与配置，曾成功解决多个资源分配与监控相关问题。

问题1：如何使用Kubernetes的Healthz和Metrics API来监控集群的健康状态？

考察目标：了解被面试人在Kubernetes监控方面的工作经验和技能。

回答： 在Kubernetes中，我们可以使用Healthz和Metrics API来监控集群的健康状态。首先，使用Healthz API可以让我们获取到每个Pod的运行状况，比如是否正常运行、是否处于Ready状态、是否有错误信息等。这可以帮助我们快速了解集群中每个Pod的运行状况，并及时发现和解决问题。

其次，使用Metrics API可以让我们获取到集群中各个Pod的性能指标，例如CPU使用率、内存使用率、网络流量等。这可以帮助我们深入了解集群中各个Pod的运行状况，并进行性能优化。比如，如果某个Pod的CPU使用率过高，我们可以考虑进行资源分配的调整，或者升级Pod的硬件资源。

在我之前的工作经验中，有一次我遇到了一个Kubernetes集群中某个Pod的资源使用率持续过高的情况。通过使用Healthz和Metrics API，我成功地发现了这个问题，并提出了相应的解决方案。具体来说，我使用了Healthz API获取到了该Pod的运行状况，发现它处于Ready状态，但CPU使用率却一直保持在high的水平。然后，我使用Metrics API获取到了该Pod的性能指标，发现其CPU使用率和内存使用率都超过了集群规定的阈值。最后，我通过对Pod的配置和安全设置进行了优化，成功地降低了该Pod的资源使用率，解决了这个问题。

总的来说，使用Kubernetes的Healthz和Metrics API可以帮助我们快速发现和解决cluster 中出现的问题，提升集群的稳定性和可靠性。

问题2：你如何优化Pod的资源消耗和特定容器的资源申请？

考察目标：考察被面试人的实际操作能力和对Kubernetes资源管理的理解。

回答： 在Kubernetes中，优化Pod的资源消耗和特定容器的资源申请是一个非常有趣且挑战性的问题。为了达到最优效果，我们需要采用一系列策略和工具。首先，我们可以通过使用Kubernetes的资源统计功能，例如top命令或Metrics Stack提供的UI，来查看每个Pod或容器的资源使用情况。通过这种方式，我们可以发现资源使用率较高的Pod或容器，进而采取相应的措施进行优化。

接下来，我们可以考虑使用一些策略限制特定容器的资源申请。例如，我们可以设置一个特定的阈值，当某个容器的资源使用率超过这个阈值时，就不再接受新的请求。这样一来，就能避免某些容器因过度使用资源而导致其他容器无法获得足够的资源。

此外，我们还可以运用一些工具来进行资源消费的预测。拿Calico或Weave Net这两个网络型工具为例，它们可以根据Pod的流量和网络带宽，预估出未来的资源需求。有了这些预测结果，我们便可以提前调整资源的分配，避免出现资源不足的情况。

最后，我们还可以通过优化Pod的启动策略来降低资源消耗。例如，使用Kubernetes中的StartPodTemplates功能，可以确保每次创建Pod时都能尽可能地重用现有的Pod模板，从而减少新Pod的创建。

综上所述，要想在Kubernetes中优化Pod的资源消耗和特定容器的资源申请，我们需要采用多种方法和策略，并结合实际情况进行调整。通过这些措施，我们可以提高系统的性能和资源利用率，从而更好地满足业务需求。

问题3：如何通过Kubernetes监控的拓扑页面识别潜在的问题和故障？

考察目标：了解被面试人在分析Kubernetes集群结构和服务关系方面的能力。

回答： 在Kubernetes集群中，监控的拓扑页面是一个非常实用的工具，它可以帮助我们快速发现和定位潜在的问题和故障。在我参与的一个项目中，我们通过对Kubernetes监控的拓扑页面进行了细致的分析，成功地解决了多个可能导致系统故障的问题。

首先，我们会关注拓扑页面上各个节点的健康状态。如果我们发现某个节点的 healthier 数量较少，就可能存在潜在的问题。例如，在一个有两个节点的集群中，如果一个节点的 healthy 数量只有另一个节点的一半，那么这个节点可能会成为系统故障的源头。为了解决这个问题，我们会进一步检查这个节点的所有Pod，确定是否存在资源耗尽或其他问题。

其次，我们会通过观察拓扑页面上的服务关系来发现可能的故障。如果在一个服务中，多个Pod之间存在过多的请求关系，或者某个服务的流量超出了预期，这可能是该服务存在问题的信号。在这种情况下，我们会深入研究这些Pod和服务的细节，找出可能的问题并进行调整。

最后，我们还会特别关注拓扑页面上的异常事件。如果在一段时间内，我们发现某些事件的发生频率较高，这可能是系统存在故障的信号。例如，如果在某个节点上经常出现Pod启动失败的事件，那可能是该节点的资源配备不足或者网络故障导致的。为了更好地解决这个问题，我们会对该节点进行更详细的故障排查，找出问题根源并进行优化。

总之，通过对Kubernetes监控的拓扑页面的精确分析，我们能够快速发现和解决潜在的问题和故障，保证系统的稳定运行。

问题4：如何利用Prometheus scrape job自动发现和监控Kubernetes服务端点？

考察目标：考察被面试人对自动化监控工具的了解和应用能力。

回答： 9090”。同时，我们还需要配置scrape job的间隔，也就是每隔多长时间抓取一次数据。例如，我们可以设置为“10s”。

最后，我们需要确保Kubernetes集群中的Pod能够被Prometheus scrape job发现。这通常需要我们在Pod的标签中添加一个名为“app.name”的字段，其值为“my-service”。这样，Prometheus scrape job就能根据这个标签，正确地抓取到Pod的指标。在我之前的工作中，我曾经成功地使用Prometheus scrape job实现了对Kubernetes服务端点的监控，有效地帮助我们发现并解决了服务性能问题。

问题5：你如何使用node-exporter监控Kubernetes集群中各个节点的性能指标？

考察目标：了解被面试人在监控工具应用和性能分析方面的能力。

回答： 当我在Kubernetes集群中使用node-exporter监控各个节点的性能指标时，我会先在每个节点上运行node-exporter pod。这样一来，我就能收集到各个节点的性能数据，比如CPU、内存、网络IO等等。接下来，我会把这些数据暴露给Prometheus client，让Prometheus server能够接收到这些指标并进行监控和可视化。

举个例子，假设我有三个节点，每个节点的CPU使用率都是50%，内存使用率也都是70%。在这种情况下，我会创建一个PromQL查询，把CPU和内存的使用率分别设为50%和70%，然后把两个数的比值设为1，这就是一个度量。接着，我会在Prometheus server中创建这个度量，让它成为可视化的数据源。

通过node-exporter，我可以实时地了解到每个节点的性能表现，及时发现问题。而且node-exporter还提供了丰富的指标和数据可视化功能，让我们能更方便地对比和分析不同节点的性能状况，从而更好地管理我们的Kubernetes集群。

问题6：如何通过Kubernetes各组件的Healthz和Metrics API获取集群健康状况相关指标？

考察目标：考察被面试人对Kubernetes集群健康状况监控的理解和实践经验。

回答： 在Kubernetes中，我们可以通过各组件的Healthz和Metrics API获取集群健康状况相关的指标。首先，关注Pod的健康状况。使用Metrics API中的 container_complexity 指标，可以了解每个Pod中容器的数量和复杂度。如果一个Pod有很多容器且资源消耗较高，可能存在资源浪费问题。接下来，使用 container_resource_usage_total 指标查看每个容器的资源使用情况。这有助于发现资源消耗较高的容器，进而进行优化。同时，可结合 container_memory_usage_percent 指标了解每个容器内存使用情况，确保容器有足够内存处理任务。

此外，还可以通过Healthz API中的 liveness_ready 和 readiness_ready 指标了解每个Pod的状态。这两个指标可帮助我们发现可能出现故障的Pod，并及时采取措施修复。最后，使用Kubernetes的Clusterlens API从宏观角度查看集群健康状况。这一API可得出的关键指标包括集群中Pod的运行状态、节点资源使用情况等。在我之前参加的一个项目中，我通过使用上述API成功地检测出了一个Pod的资源浪费问题。首先，使用Metrics API中的 container_complexity 指标，发现在某个Pod中有多个容器，且这些容器的资源消耗较高。接着，使用 container_resource_usage_total 指标进一步发现其中一个容器的资源消耗特别高。在调查后发现，这个Pod运行在一个低效的调度器上，导致部分容器的资源无法得到充分利用。通过调整调度器和优化资源分配，我们成功解决了这个问题。所以，通过Kubernetes各组件的Healthz和Metrics API，我们可以有效地获取集群健康状态相关的指标，从而及时发现并解决问题，提升整个集群的性能。

问题7：如何使用systemd收集器收集Kubernetes集群中的服务指标？

考察目标：了解被面试人在Kubernetes监控工具和系统集成方面的能力。

回答： bash sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable kubernetes-collector sudo systemctl start kubernetes-collector 这样，我们就完成了使用systemd收集器收集Kubernetes集群中的服务指标的过程。在这个过程中，我充分发挥了我的技能，包括 configuration file writing, service creation and management, and systemd administration. 举个例子，我在配置文件中指定了收集 kubelet 服务的指标，然后在启动命令中指定了要收集这些指标并将它们保存到 /tmp/kubernetes-collector 目录下。这样一来，我们就可以通过 systemd 工具来收集Kubernetes集群中的服务指标了。

问题8：如何确保node-exporter pod被调度到Kubernetes主节点？

考察目标：考察被面试人对Kubernetes node-exporter pod的调度和管理能力。

回答： 首先，我们需要了解node-exporter pod在Kubernetes集群中的位置。通常情况下，它会自动被调度到集群中的任意节点上。但是，为了保证最佳的监控效果，我们应该将其调度到Kubernetes的主节点上。

为了实现这一点，我们可以使用Kubernetes的 node-exporter 配置参数来手动指定node-exporter pod的调度策略。具体来说，我们可以设置 exporter.node-exporter.kubernetes.io/hostname 为 your-master-node-ip ，这样node-exporter pod就会被调度到主节点上。

此外，我们还可以使用 kube-state-metrics 这个工具来自动调度node-exporter pod。具体来说，我们可以创建一个 metrics.yaml 文件，其中包含 node-exporter.kubernetes.io/scrape-interval 和 node-exporter.kubernetes.io/scrape-timeout 这两个指标。然后，我们将这个文件挂载到Kubernetes的主节点上，这样 kube-state-metrics 就会自动根据这些指标来调度node-exporter pod。

最后，我们还需要定期检查node-exporter pod的运行状态，以确保它一直在主节点上运行。我们可以使用 kubectl get pods -o json 命令来获取node-exporter pod的详细信息，并检查其中的 status.phase 字段是否为 Running 。如果该字段不是 Running ，那么我们就需要进一步检查原因，并采取相应的措施来解决问题。

总的来说，确保node-exporter pod被正确调度到Kubernetes主节点需要我们对Kubernetes的调度策略和监控工具有一定的了解，同时也需要我们有良好的分析和解决问题的能力。

问题9：如何使用toleration确保Pod在Kubernetes集群中获得正确的资源分配？

考察目标：了解被面试人在Kubernetes资源管理和toleration方面的能力。

回答： 在Kubernetes中，Toleration是非常重要的资源控制手段，它可以确保Pod在集群中获得正确的资源分配。在我之前的一个实践中，我们遇到了一个挑战，即我们的应用程序需要运行在具有特定资源需求的Pod中，但是我们又不能超过集群的最大限制。为了解决这个问题，我们使用了Toleration来限制每个Pod的资源使用量。具体来说，我们在每个Pod的部署文件中添加了Toleration，指定了Pod可以使用的最大资源限制。然后在Pod运行过程中，我们会定期检查Pod的实际资源使用量，如果超过了Toleration指定的限制，我们就会采取相应的措施，比如重新部署Pod或者调整应用程序的配置，以保证资源使用在合理范围内。我觉得使用Toleration是一个非常实用的方法，可以在不影响应用性能的前提下，避免资源浪费和过度竞争的情况发生。

问题10：如何在Kubernetes集群中配置一个Prometheus scrape job？

考察目标：考察被面试人对Prometheus监控工具的应用和配置能力。

回答： 首先，需要创建一个Prometheus客户端，可以通过官方提供的Prometheus client库或者使用Kubernetes的client-go来实现。创建Prometheus客户端的目的是让我们可以在Kubernetes集群中收集和监控集群内各种服务的指标。然后，需要为每个需要监控的服务添加一个ScrapeConfig，其中包含服务名称、endpoint、interval等信息。这些信息可以从Kubernetes的Service对象中获取，也可以通过手动 configuration 来自定义。接着，将这些ScrapeConfig提交给Prometheus客户端，客户端就会开始收集这些服务的指标。在此过程中，如果服务发生故障，Prometheus客户端会自动跳过该服务，等待其恢复正常后再进行收集。最后，我们需要将收集到的指标存储到Prometheus的time series数据库中，以便于后续的查询和可视化。在我之前参与的一个项目中，我们就是使用Prometheus scrape job来监控Kubernetes集群内的Pod状态，通过这种方式我们可以实时地了解Pod的运行状态，及时发现问题并进行解决。

点评： – 候选人对Kubernetes的健康状态监控非常熟悉，掌握了Healthz和Metrics API的使用方法，并在实际工作中应用过这些工具，展现了良好的实践能力。- 候选人对Prometheus scrape job的配置和使用也较为熟练，能够通过调整 interval 和 tolerance 等参数来获取所需的数据，并对指标进行合理的监控和可视化。- candidates对Kubernetes各组件的Healthz和Metrics API的掌握程度不错，能够获取相关指标并分析其含义，有利于及时发现和解决问题。- 候选人对于node-exporter pod的调度和管理也较为精通，能够将其调度到主节点以获得更好的监控效果，展示了良好的分析和解决问题的能力。