最新字節跳動運維云原生面經分享

繼續分享最新的go面經。

今天分享的是組織內部的朋友在字節的go運維工程師崗位的云原生方向的面經，涉及Prometheus、Kubernetes、CI/CD、網絡代理、MySQL主從、Redis哨兵、系統調優及基礎命令行工具等知識點，問題我都整理在下面了

面經詳解

Prometheus 的信息采集原理？

回答思路：

  • 數據模型：Prometheus 采用時間序列數據模型，每個數據點由以下部分組成：
    • 度量名稱（Metric Name）：標識數據的類型（如 http_requests_total）。
    • 標簽（Labels）：鍵值對形式的元數據，用于唯一標識數據的來源和維度（如 job="api-server", instance="192.168.1.100:9090"）。
    • 時間戳（Timestamp）：記錄數據采集的時間。
    • 數值（Value）：具體指標值（如 CPU 使用率 75%）。
  • 數據采集：
    • 拉取模式（Pull Model）：Prometheus 定期主動從目標（Targets）拉取指標數據，默認周期為 1 分鐘。
    • 推送模式（Push Model）：通過中間件（如 Pushgateway）將數據推送到 Prometheus，適用于短生命周期任務（如批處理作業）。
    • Service Discovery：支持自動發現目標節點（如 Kubernetes 服務、Consul 注冊中心），減少手動配置。
  • 存儲與查詢：
    • 數據存儲為時間序列，按度量名稱和標簽分組，支持高效查詢。
    • PromQL：提供豐富的查詢語言，支持聚合運算（如 avg(), sum()）、范圍查詢（[5m]）、條件判斷（如 > 90）等。
  • 優勢與局限性：
    • 優勢：高可用、分布式、靈活的標簽系統。
    • 局限性：拉取模式可能因網絡問題漏數據，存儲成本較高。

Prometheus 采集K8S是哪個接口？

回答思路：

  • Kubernetes API Server：
    • Prometheus 通過 Kubernetes API 監控集群資源狀態（如 Pod、Deployment、Node 等），需配置 kubernetes_sd_config 進行服務發現。
    • 示例配置：
    scrape_configs:  - job_name: 'kubernetes-apiservers'  kubernetes_sd_configs:  - role: endpoints  relabel_configs:  - action: keep  regex: default  source_labels: [__meta_kubernetes_namespace]
  • Metrics Server：
    • 提供 Pod、Node 的資源使用指標（如 CPU/內存使用率），需通過 kube-state-metrics 或 cAdvisor 采集。
    • 示例：
    curl http://localhost:8080/api/v1/nodes/{node-name}/metrics
  • 自定義接口：
    • 應用需暴露 /metrics 端點，格式符合 Prometheus 文本格式（如通過 prometheus-client-go 庫實現）。
  • 注意事項：
    • 需配置 RBAC 權限，確保 Prometheus 有權限訪問 K8S API。
    • 使用 kube-prometheus-stack Helm Chart 可一鍵部署完整監控鏈。

Prometheus 的告警是怎么配置的？

回答思路：

  • 告警規則（Alert Rules）：
    • 在 prometheus.yml 或獨立的 .rules 文件中定義規則，例如：
    groups:  - name: example  rules:  - alert: HighCPUUsage  expr: instance:node_cpu_usage:rate1m > 0.8  for: 5m  labels:  severity: warning  annotations:  summary: "Instance {{ $labels.instance }} CPU usage is high"
  • expr：PromQL 表達式，定義觸發條件。
  • for：告警持續時間（避免短暫波動觸發）。
  • labels 和 annotations：補充告警元數據和描述。
  • Alertmanager 配置：
    • 路由（Routes）：根據標簽（如 severity）將告警分發到不同接收者。
    route:  group_by: ['alertname']  group_wait: 30s  group_interval: 5m  receiver: 'team-alerts'  routes:  - match_re:  severity: critical  receiver: 'oncall-team'
  • 抑制（Inhibit）：高優先級告警（如 InstanceDown）可抑制低優先級告警（如 HighCPUUsage）。
  • 接收器（Receivers）：支持多種通知方式（如 Slack、PagerDuty、Email）。
  • 實踐建議：
    • 避免“告警疲勞”：合理設置閾值和 for 參數。
    • 驗證告警：通過 fire-and-forget 模式測試配置。

Prometheus 的告警是基于哪個組件配置的？

回答思路：

  • 核心組件：Alertmanager
    • 功能：
      1. 接收 Prometheus 發送的告警事件。
      2. 根據配置路由規則將告警分發給接收者（如團隊 Slack 頻道）。
      3. 聚合相似告警，減少重復通知（如 group_by）。
      4. 抑制冗余告警（如主節點宕機時抑制其下所有服務的告警）。
    • 配置文件示例：
    global:  resolve_timeout: 5m  route:  receiver: 'team-email'  group_wait: 30s  receivers:  - name: 'team-email'  email_configs:  - to: 'team@example.com'
  • Prometheus 集成：
    • 在 prometheus.yml 中指定 Alertmanager 地址：
    alerting:  alertmanagers:  - static_configs:  - targets: ['alertmanager:9093']
  • 擴展能力：
    • 支持與 Grafana、PagerDuty 等工具集成，實現更復雜的告警管理。

CI 流水線發現問題是怎么排查解決的？

回答思路：

  • 分層排查法：
    1. 環境層：
      • 檢查流水線運行的環境（如 Docker 鏡像、依賴版本、網絡配置）。
      • 使用 docker inspect 或 kubectl describe pod 查看容器狀態。
    2. 日志層：
      • 定位到失敗步驟的日志，關注錯誤代碼、堆棧信息。
      • 使用日志聚合工具（如 ELK、Splunk）快速篩選關鍵信息。
    3. 代碼層：
      • 復現問題：本地復現流水線環境，逐步調試代碼。
      • 單元測試：針對可疑代碼添加測試用例。
    4. 配置層：
      • 檢查流水線 YAML 文件中的參數、路徑、工具版本。
      • 確認敏感信息（如 API 密鑰）是否正確注入。
  • 工具輔助：
    • GitLab CI/CD：通過 echo 命令輸出中間變量，或使用 debug 模式。
    • Jenkins：使用 Blue Ocean 插件可視化流水線狀態。
  • 預防措施：
    • 增加流水線前置檢查（如依賴庫版本校驗）。
    • 實施變更管理流程，減少環境漂移。

訪問服務出現 502 是什么問題？

回答思路：

  • 常見原因及排查步驟：
    1. 反向代理問題：
      • Nginx 配置錯誤：檢查 proxy_pass 是否指向正確的后端服務地址。
      • 超時設置：調整 proxy_read_timeout 或 proxy_connect_timeout。
    2. 后端服務問題：
      • 服務未啟動：檢查進程狀態（ps aux | grep service_name）。
      • 負載過高：監控 CPU/內存使用率，優化代碼或擴容。
    3. 網絡問題：
      • 防火墻/安全組：確認后端服務端口是否開放。
      • DNS 解析：使用 dig 或 nslookup 驗證域名解析。
    4. 健康檢查失敗：
      • 如果使用負載均衡（如 Kubernetes Ingress），檢查健康檢查配置是否合理。
  • 示例排查流程：
    1. 訪問日志：檢查 Nginx 的 error.log 中的 502 錯誤詳情。
    2. 模擬請求：直接訪問后端服務（如 curl http://backend:8080）。
    3. 查看后端日志：檢查服務端日志（如 tail -f /var/log/app.log）。
  • 解決方案：
    • 重啟服務或代理。
    • 調整超時參數或負載均衡策略。
    • 優化后端服務性能（如增加緩存、分頁查詢）。

K8S service 的服務類型有幾種？

回答思路：

  • ClusterIP：
    • 默認類型，僅在集群內部通過虛擬 IP（VIP）訪問。
    • 適用場景：后端服務間通信（如數據庫、API 服務）。
  • NodePort：
    • 在每個 Node 的 IP 上開放一個端口（默認 30000-32767），外部可通過 NodeIP:NodePort 訪問。
    • 適用場景：開發/測試環境暴露服務，或需要快速訪問。
  • LoadBalancer：
    • 在云平臺（如 AWS、GCP）創建云負載均衡器，流量自動轉發到 Service。
    • 適用場景：生產環境的高可用服務暴露。
  • ExternalName：
    • 通過 CNAME 將 Service 映射到外部域名（如 api.example.com），常用于跨集群訪問。
  • 高級場景：
    • 頭信息修改：通過 externalTrafficPolicy: Local 控制流量來源。
    • Ingress 控制器：結合 Ingress 資源實現基于路徑或域名的路由（如 Nginx Ingress）。
  • 選擇建議：
    • 生產環境優先使用 LoadBalancer 或 Ingress。
    • 避免在生產環境使用 NodePort，因其端口沖突風險較高。

給文件的每一個前面增加head？

回答思路：

  • Vim 編輯器：
    1. 打開文件：vim filename。
    2. 進入命令模式，輸入 :%s/^/head /g（替換每一行開頭）。
    3. 或使用可視模式：ggVG:Ihead （全局插入）。
  • sed 命令：
  sed -i 's/^/head /' filename  # 或批量處理多行：  sed -i '1i\head' filename  # 在文件開頭插入（非每行）
  • awk 命令：
  awk '{print "head " $0}' filename > newfile
  • 注意事項：
    • -i 參數會直接修改原文件，建議先備份。
    • 若需保留原文件，可重定向輸出：awk ... > newfile。

awk 提取數值為8的第二列的數量，分隔符為 | ，怎么提取？

回答思路：

  • 基礎命令：
  awk -F '|' '$2 == 8 {count++} END {print count}' filename
  • -F '|'：設置分隔符為 |。
  • $2 == 8：篩選第二列值為 8 的行。
  • count++：計數器自增。
  • 擴展場景：
    • 統計范圍：$2 > 5 && $2 < 10 統計第二列在 5~10 之間的行數。
    • 多條件匹配：
    awk -F '|' '$2 == 8 && $3 ~ /error/ {count++} END {print count}'
  • 輸出詳細信息：
    awk -F '|' '$2 == 8 {print $0}' filename > result.txt
  • 性能優化：
    • 處理大文件時，可結合 time 命令或 parallel 加速。

nginx 的負載均衡怎么配置？

回答思路：

  • 基礎配置步驟：
    1. 定義 upstream 組：
     upstream backend {  server backend1.example.com weight=3;  server backend2.example.com;  # 權重默認1  server backup.example.com backup;  # 備用節點  }
  1. 配置 server 和 location：
     server {  listen 80;  server_name example.com;  location / {  proxy_pass http://backend;  proxy_next_upstream error timeout invalid_header http_500;  # 失敗重試策略  }  }
  1. 負載均衡算法：
    • round_robin（默認）：輪詢。
    • ip_hash：根據客戶端 IP 分配，保持會話。
    • least_conn：最少連接數。
  • 健康檢查：
    • 主動健康檢查（需 Nginx Plus）：
    upstream backend {  zone backend 64k;  server backend1.example.com;  health_check;  }
  • 被動健康檢查：通過 proxy_next_upstream 規則剔除故障節點。
  • 高級配置：
    • 超時設置：proxy_connect_timeout 5s;。
    • 會話保持：結合 ip_hash 或 Cookie。
  • 驗證與測試：
    • 使用 curl -I http://example.com 檢查響應頭的 X-Forwarded-For。
    • 模擬節點故障，觀察流量切換是否正常。

MySQL 主從架構和 redis哨兵 前端是用什么連接的服務，讀取數據庫中的數據，對數據進行一個應用的？

回答思路：

  • MySQL 主從架構：
    1. 連接方式：
      • 前端應用通過主節點寫入數據，通過從節點讀取（讀寫分離）。
      • 使用連接池（如 HikariCP）管理數據庫連接。
    2. 注意事項：
      • 從庫延遲可能導致讀寫不一致，需通過 read_only 參數控制從庫寫入。
      • 使用中間件（如 MyCat）實現自動路由。
  • Redis 哨兵模式：
    1. 連接方式：
      • 客戶端連接哨兵集群（如通過 JedisSentinelPool），哨兵自動發現主節點。
    2. 高可用機制：
      • 哨兵監控主節點，主節點故障時自動選舉新主節點。
      • 客戶端通過哨兵獲取最新主節點地址。
  • 應用層設計：
    • MySQL：業務邏輯中區分讀寫操作（如 @Transactional 注解控制）。
    • Redis：使用連接池自動處理主從切換，避免手動干預。

linux 系統調優是怎么進行調優的，對應簡歷中的性能是怎么調優的？

回答思路：

  • 性能監控工具：
    • 資源監控：
      • top/htop：實時查看 CPU、內存、進程狀態。
      • vmstat：監控內存、swap、IO 等。
      • iostat：分析磁盤 IO 性能。
    • 網絡監控：netstat, tcpdump, iftop。
  • 調優方向：
    1. CPU：
      • 優化線程調度（如 nice 調整優先級）。
      • 調整內核參數（如 vm.swappiness 控制 swap 使用）。
    2. 內存：
      • 增加 vm.max_map_count（如 Elasticsearch 需要）。
      • 使用 oom_score_adj 防止關鍵進程被 OOM Killer 終止。
    3. IO：
      • 調整 read_ahead 緩沖區大小。
      • 使用 noatime 掛載選項減少磁盤寫入。
    4. 網絡：
      • 調整 net.core.somaxconn 擴大連接隊列。
      • 啟用 TCP BBR 擁塞控制算法。
  • 實踐案例：
    • 場景：數據庫服務器 CPU 使用率持續 90%。
    • 步驟：
      1. 通過 perf top 定位熱點函數。
      2. 優化 SQL 查詢（添加索引、減少全表掃描）。
      3. 調整 MySQL 配置（如 innodb_buffer_pool_size）。
    • 驗證：對比調優前后的 sar 數據，確保性能提升。
  • 自動化監控：
    • 結合 Prometheus + Grafana 實時監控關鍵指標，設置告警閾值。

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