今年的面试差不多结束了,前两天跟一个大佬交流,他直言,K8s 就是未来的 Linux 操作系统。
操作系统一般有存储、网络、进程管理、进程调度、系统调用 API 等功能。
类似的,K8s 也提供了云原生下的存储、调度、网络、声明式 API 等功能,还提供了很多运维相关的能力,如备份、扩缩容、负载均衡等。

可以说,K8s 在云原生环境下,已经承担了一个操作系统的绝大部分功能!更是已经成为云计算领域中平台层当仁不让的事实标准!
在这个企业全面追逐云原生的时代,相信 K8s/Docker 很快就会成为每个技术从业者必备的基础知识。
另外,K8s 和 Docker 也让 DevOps 这一角色更加清晰,对很多中小企业中,需要开发 + 运维一把抓的工程师来说,早早掌握 K8s/Docker,更是犹如手握屠龙宝刀!
我拉着几个大佬,结合今年的大厂需求,给你整了 200 道云原生高频面试题,从真题入手,学 + 练结合,带你早早吃透 K8s 和 Docker!

etcd 是 CoreOS 团队发起的开源项目,是一个管理配置信息和服务发现(service discovery)的项目,它的目标是构建一个高可用的分布式键值(key-value)数据库,基于 Go 语言实现。
etcd基于其优秀的特点,可广泛的应用于以下场景:
服务发现(Service Discovery):服务发现主要解决在同一个分布式集群中的进程或服务,要如何才能找到对方并建立连接。本质上来说,服务发现就是想要了解集群中是否有进程在监听udp或tcp端口,并且通过名字就可以查找和连接。
消息发布与订阅:在分布式系统中,最适用的一种组件间通信方式就是消息发布与订阅。即构建一个配置共享中心,数据提供者在这个配置中心发布消息,而消息使用者则订阅他们关心的主题,一旦主题有消息发布,就会实时通知订阅者。通过这种方式可以做到分布式系统配置的集中式管理与动态更新。应用中用到的一些配置信息放到etcd上进行集中管理。
负载均衡:在分布式系统中,为了保证服务的高可用以及数据的一致性,通常都会把数据和服务部署多份,以此达到对等服务,即使其中的某一个服务失效了,也不影响使用。etcd本身分布式架构存储的信息访问支持负载均衡。etcd集群化以后,每个etcd的核心节点都可以处理用户的请求。所以,把数据量小但是访问频繁的消息数据直接存储到etcd中也可以实现负载均衡的效果。
分布式通知与协调:与消息发布和订阅类似,都用到了etcd中的Watcher机制,通过注册与异步通知机制,实现分布式环境下不同系统之间的通知与协调,从而对数据变更做到实时处理。
分布式锁:因为etcd使用Raft算法保持了数据的强一致性,某次操作存储到集群中的值必然是全局一致的,所以很容易实现分布式锁。锁服务有两种使用方式,一是保持独占,二是控制时序。
集群监控与Leader竞选:通过etcd来进行监控实现起来非常简单并且实时性强。
Kubernetes是一个全新的基于容器技术的分布式系统支撑平台。是Google开源的容器集群管理系统(谷歌内部:Borg)。在Docker技术的基础上,为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能,提高了大规模容器集群管理的便捷性。并且具有完备的集群管理能力,多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明的服务注册和发现机制、內建智能负载均衡器、强大的故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容能力、可扩展的资源自动调度机制以及多粒度的资源配额管理能力。
Docker 提供容器的生命周期管理和,Docker 镜像构建运行时容器。它的主要优点是将将软件/应用程序运行所需的设置和依赖项打包到一个容器中,从而实现了可移植性等优点。
Kubernetes 用于关联和编排在多个主机上运行的容器。
Minikube 是一种可以在本地轻松运行一个单节点 Kubernetes 群集的工具。
Kubectl 是一个命令行工具,可以使用该工具控制Kubernetes集群管理器,如检查群集资源,创建、删除和更新组件,查看应用程序。
Kubelet 是一个代理服务,它在每个节点上运行,并使从服务器与主服务器通信。
常见的Kubernetes部署方式有:
在集群管理方面,Kubernetes将集群中的机器划分为一个Master节点和一群工作节点Node。其中,在Master节点运行着集群管理相关的一组进程kube-apiserver、kube-controller-manager和kube-scheduler,这些进程实现了整个集群的资源管理、Pod调度、弹性伸缩、安全控制、系统监控和纠错等管理能力,并且都是全自动完成的。推荐大家看看:轻松管理 Kubernetes 集群的7个工具。
Kubernetes作为一个完备的分布式系统支撑平台,其主要优势:
Kubernetes常见场景:
Kubernetes相关特点:
Kubernetes当前存在的缺点(不足)如下:

受限于文章篇幅的原因,剩余的K8s/Docker面试真题+答案详解可以在评论区自取~

HashMap中为什么引入红黑树,而不是AVL树呢1.概述开始学习这个知识点之前我们需要知道,在JDK1.8以及之前,针对HashMap有什么不同。JDK1.7的时候,HashMap的底层实现是数组+链表JDK1.8的时候,HashMap的底层实现是数组+链表+红黑树我们要思考一个问题,为什么要从链表转为红黑树呢。首先先让我们了解下链表有什么不好???2.链表上述的截图其实就是链表的结构,我们来看下链表的增删改查的时间复杂度增:因为链表不是线性结构,所以每次添加的时候,只需要移动一个节点,所以可以理解为复杂度是N(1)删:算法时间复杂度跟增保持一致查:既然是非线性结构,所以查询某一个节点的时候
1.错误信息:Errorresponsefromdaemon:Gethttps://registry-1.docker.io/v2/:net/http:requestcanceledwhilewaitingforconnection(Client.Timeoutexceededwhileawaitingheaders)或者:Errorresponsefromdaemon:Gethttps://registry-1.docker.io/v2/:net/http:TLShandshaketimeout2.报错原因:docker使用的镜像网址默认为国外,下载容易超时,需要修改成国内镜像地址(首先阿里
目录第1题连续问题分析:解法:第2题分组问题分析:解法:第3题间隔连续问题分析:解法:第4题打折日期交叉问题分析:解法:第5题同时在线问题分析:解法:第1题连续问题如下数据为蚂蚁森林中用户领取的减少碳排放量iddtlowcarbon10012021-12-1212310022021-12-124510012021-12-134310012021-12-134510012021-12-132310022021-12-144510012021-12-1423010022021-12-154510012021-12-1523.......找出连续3天及以上减少碳排放量在100以上的用户分析:遇到这类
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