面试问答整理（按时间线）

1. 求职动机

• 问：为什么选择运维开发工程师岗位？
• 答：想系统深入云原生（K8s、Docker）；此前有基础实践；结合实习与项目经历，自评能胜任。

1. K8s 基础

• 问：你对 K8s 有哪些了解？
• 答：K8s 是容器编排系统，支持横向扩容；可编排基于 Docker 的容器，具备分布式部署能力，依赖 etcd。
• 问：K8s 控制平面由哪些组件？
• 答：暂不熟悉内部机制；主要使用过部署编排与横向扩容。

1. 负载均衡策略

• 问：随机、轮询、加权、一致性哈希的策略与优缺点？
• 答：四类策略用于选择下游节点；现场主要阐述了随机与轮询原理，以及一致性哈希用哈希环+虚拟节点。
• 问：随机策略对客户端流量影响？后端节点故障会不会造成流量损失？
• 答：会造成损失；需结合服务特性选策略。
• 问：轮询策略如何实现？
• 答：维护计数器，在可用节点列表中顺序轮转转发。
• 问：一致性哈希如何实现？
• 答：以客户端 IP 为 key，经哈希函数落到哈希环，顺时针选择第一个命中节点；引入虚拟节点提升均衡。
• 问：一致性哈希主要解决哪些实际场景？
• 答：典型是会话保持（Session Stickiness），让同一客户端稳定打到同一台后端。
• 问：不靠一致性哈希，还有什么方式做会话保持？
• 答：网关分配会话 ID 并缓存连接/复用 TCP；也可基于 Cookie/Session ID 做路由。
• 问：后端一台宕机导致雪崩效应，怎么办？
• 答：用熔断/降级（如 Hystrix 思路）：按错误率阈值触发降级，阻断流量进一步冲击。

1. Raft / KV 存储

• 问：请介绍 Raft 的整体流程与实现挑战。
• 答：先打基础→自写 RPC 框架→实现跳表存储→完成 leader 选举与日志复制→多节点部署验证。
• 问：心跳机制怎么实现？
• 答：Leader 通过 RPC 向 Follower 周期性发心跳；超时未收到则触发选举。
• 问：心跳在一致性中的作用？
• 答：用于快速感知 Leader 故障，维持集群有序与一致性保障。
• 问：什么情况下会出现“脑裂”？
• 答：网络分区并在恢复后可能出现双 Leader，Raft 不允许。
• 问：为何选择跳表？它在 KV 中的优势？如何保证（分布式）一致性，尤其故障恢复后？
• 答：跳表实现简单、性能可用；一致性通过操作日志复制（Leader 先发 Follower）来保证；并发安全用 mutex/原子操作；本地读写采用“单写多读”模式。

1. Linux & 排障

• 问：常用 Linux 命令？
• 答：cp/mv/cd、chmod、htop/top、telnet、ping、curl 等。
• 问：外部服务卡顿如何排查？会用到哪些命令？
• 答：先用（h）top 看 CPU/网络与高占用进程，定位进程后再深入分析；在排除流量过载前提下继续定位异常资源消耗。
• 问：若已怀疑内存泄漏，如何进一步定位到问题函数？
• 答：该方向实践经验较少。

1. 容器化部署上线

• 问：你的网关系统如何用容器部署与上线？
• 答：前端（Vue）构建后由 Nginx 反代；后端同一代码维护两份 Dockerfile（管理端/代理端），采用多阶段构建，部署到 OnePanel，以多容器方式跑在不同端口。

你的反问（及对方回复）

• 你问：我们组目前负责哪些业务？对方答：岗位在运维部做运维开发为主；涉及应用平台开发、监控系统（Prometheus 等）、容器/K8s 相关改造和开发，整体偏开发，但要有 Linux/运维基础。
• 你问：应届生更适合从哪个方向入门（K8s 编排 vs Prometheus 监控告警）？对方答：看个人兴趣；云原生方向需要业务运维经验与二次开发能力；监控是大课题，强调可观测性、全链路指标打通；微服务拆分提升了监控复杂度。