答：创建Pod是都会定义Pod的便签，比如role=frontend，Service通过Selector字段匹配该标签即可关联至该Pod，Pod和Service需要在同一个namespace，中文文档。
答：HPA v1为稳定版自动水平伸缩，只支持CPU指标。V2为beta版本，分为v2beta1(支持CPU、内存和自定义指标)，v2beta2(支持CPU、内存、自定义指标Custom和额外指标ExternalMetrics)，从k8s 1.11之后，度量指标的采集依赖metrics-server，弃用了heapster，中文文档。
答：
Pod创建：
1. API Server 在接收到创建pod的请求之后，会根据用户提交的参数值来创建一个运行时的pod对象。
2. 根据 API Server 请求的上下文的元数据来验证两者的 namespace 是否匹配，如果不匹配则创建失败。
3. Namespace 匹配成功之后，会向 pod 对象注入一些系统数据，如果 pod 未提供 pod 的名字，则 API Server 会将 pod 的 uid 作为 pod 的名字。
4. API Server 接下来会检查 pod 对象的必需字段是否为空，如果为空，创建失败。
5. 上述准备工作完成之后会将在 etcd 中持久化这个对象，将异步调用返回结果封装成 restful.response，完成结果反馈。
6. API Server 创建过程完成，剩下的由 scheduler 和 kubelet 来完成，此时 pod 处于 pending 状态。
7. Scheduler选择出最优节点。
8. Kubelet启动该Pod。
Pod删除：
1. 用户发出删除 pod 命令
2. 将 pod 标记为“Terminating”状态
监控到 pod 对象为“Terminating”状态的同时启动 pod 关闭过程
endpoints 控制器监控到 pod 对象关闭，将pod与service匹配的 endpoints 列表中删除
Pod执行PreStop定义的内容
3. 宽限期（默认30秒）结束之后，若存在任何一个运行的进程，pod 会收到 SIGKILL 信号
4. Kubelet 请求 API Server 将此 Pod 资源宽限期设置为0从而完成删除操作
答：Kube-APIServer为无状态服务，可以启动多个，通过负载均衡进行轮训。ControllerManager和Scheduler为有状态服务，多节点启动会进行选主，主节点信息保存在kube-system命名空间下的对应名称的endpoint中
答： 最高级别：Guaranteed节点资源不够时最后一个被杀掉， Burstable第二个被杀掉，BestEffort第一个被杀掉
答：如果没有用过flannel可以直接说没有用过flannel，都是用的calico，因为calico性能强大，并且配置简单。Flannel的host-gw虽然性能好，但是只能用于大二层网络，vxlan对内核要求高，并且flannel不支持网络策略，所以采用calico。因为公司和公有云网络环境不支持BGP，所以目前采用的都是IPIP模式。
答：大型项目更加方便管理，可以一键创建一个环境，可以对整个项目进行版本升级、回滚，部署更加方便。
答：我们的架构是这样的，三台master，三台etcd。然后在指定的节点上部署了ingress nginx，然后外部有个网关（可以选择性说网关是硬件设备F5或者DMZ的nginx，或者公有云的LB）连接到了k8s ingress节点的80和433，然后有个通配符域名指向了ingress，在ingress上面又做的分发。
答：容器内日志我们是使用filebeat进行采集的，filebeat以sidecar的形式和业务应用运行在同一个Pod内，使用emptyDir进行日志文件的共享。
答：Fluentd配置简单，并且Docker日志一般是json输出，使用fluentd收集更加方便，当然filebeat也是可以采集节点日志的。
答：为了更快的查询日志，一般我们会根据集群、命名空间、资源名称进行添加索引。
答：etcd属于云原生应用，自带了metrics接口，可以直接请求metrics接口即可获取到监控数据，一般监控etcd的状态、leader是否正常、选择次数、选主失败次数、集群延迟、落盘延迟等。（此问题可以根据监控项自行补充）
答：黑盒监控可以监控http、tcp的监控状态、延迟、解析速度、证书到期时间等指标，可以根据课程的监控图自行补充。
答：可以这么回答，我们使用的是ingress，ingress也是用Prometheus监控的，可以监控到某个应用的请求状态，比如多个200、502、403等，课程ingress监控章节。
答：我是利用Prometheus监控的，主要是监控宿主机的指标、Pod指标，比如内存CPU使用率，是否有重启这类的。然后也使用了黑盒监控，监控应用是否是正常的等。在k8s的监控和传统架构区别不大，该监控的还要监控，可以想一下之前是怎么监控的，那在k8s里面同样也可以监控。
答：可以回答使用filebeat进行收集的，因为filebeat比较轻量级，并且配置比较简单。同时也支持以sidecar的方式部署到Pod里面，这样同时也能收集Pod容器内的日志。一般会采用filebeat+kafka+logstash+es+kibana这种架构。
答：Rook现在已经毕业了，之前虽然没有毕业，但是对ceph的支持已经是stable了，并且rook降低了ceph的学习成本，几乎不用运维，所以我们采用了Rook。使用Rook操作ceph扩容也是非常简单的，只需要更改rook创建ceph集群的资源文件即可。
答：对接的方式有很多，使用Rook可以对接外部ceph，使用volume、pvc、storageClass和CSI插件都可以对接外部ceph。
答：目前pv的回收策略分为recycle、delete、retain，具体用法可以参考课程的pv章节。其中recycle（相当于对数据目录进行rm -rf /xxx/* ，进行回收的时候会创建一个Pod进行rm操作）将被官方使用动态存储供应(dynamic provisioning)逐步替代。所以面试遇到这类问题，可以着重回答delete和retain。其中Delete回收策略一般用于动态存储，比如ceph、GFS这类的，也就是通过StorageClass进行管理创建的pv，Delete的策略也是StorageClass的默认策略，因为当一个项目用到存储时，会通过pvc或者volumeTemplateClaim申请存储，然后后端存储会自动创建pv，所以当你删除pvc或者pv时，就认为你已经不需要这个存储了，就会触发自动删除pv，防止造成存储池存储过多无人使用的垃圾pv。而静态文件建议使用Retain，比如NFS、NAS这类的，因为这些文件一般都是手动管理的，所以最好是尽量保持这些文件的可用性，就算不用了，也是可以根据目录名称进行手动删除。所以retain和delete是用的比较多的。
答：可以写自己的实际情况，不能没有做过就胡说。比如常见的NFS和ceph，可以回答CEPH，因为ceph是比较常用的分布式存储，支持文件存储、块存储和对象存储，而且性能还是比较好的。GFS和NFS可以不说，因为GFS可能会被淘汰，NFS是单点的。
答：真是的工作要说，你在学习过程中做的一些项目或者经验都可以说一下，但是自己没有经过手的最好不要说，防止露馅。比如高可用集群搭建和维护、Prometheus监控的使用、CICD的建设等。要往自己会的方向引导。
答：主要考察的是你对项目上云以及对某个语言的发版流程是否熟悉。比如Java语言是mvn编译，go语言是go build，nodejs是npm run build等。你可以说一下自己做过的容器化项目，比如Java语言的或者是nodejs。注意事项就是一个应用上云的步骤的一些细节。比如如何发版、如何回滚、如何配置QoS和健康检查等。
答：遇到OOM有两种情况，第一种情况是这个程序确实需要4Gi（假设）内存，但是你的limit配置只给了3Gi，这样就会有OOM。另外一种情况是程序本身是有内存溢出的，可能没有做好垃圾回收，导致内存一直往上涨，这样的可能需要开发人员加上相应的垃圾回收，还有一种程序内存溢出是因为limit设置的太低导致不能正常的垃圾回收，比如一个程序正常运行需要3Gi，但是垃圾回收可能也需要占用内存，所以此时给3Gi肯定是不行的，一般需要超过3Gi，也就是limit配置要超过程序需求的800M-1Gi。
答：有状态应用其实也分为需要存储数据的和不需要存储数据的。如果是有需要存储数据的部署在K8s上，最好有后端可靠的存储支持，比如分布式的ceph或者公有云的存储，最极端的情况是没有后端存储支持，可以采用hostPath挂载，采用固定节点的形式，可以参考csi hostpath，或者storageClass hostPath。而有的有状态应用并不需要存储数据，只是想要有规定的标识符。
答：operator规范的说是operator = crd+controller，也就是operator可以理解为是一个自定义的控制器，CRD是一个自定义的资源类型，就像我们定义的deployment、service等，这些是官方自带的控制器，CRD则是扩展的资源类型。开发过就说开发过，可以讲一下如何开发的，没有开发过就说没有用到这种场景，目前还没有这个需求，因为一些中间件他们官方已经写好了operator，然后自己公司的项目一键部署使用helm管理的，因为helm比较简单（不会helm这句话不要说）。
答：CNI是k8s提出的容器网络接口，相当于一种规范，只要网络厂商的产品符合了这个规范，那么这个网络厂商的产品就能为k8s提供网络管理。常用的有calico、cilium、flannel等，可以回答说现在常用的是calico，因为他部署方便，很多大厂都在用，并且原生支持网络策略，flannel不支持网络策略。
答：request是用于程序的最小请求，limit是用于程序的最大请求。另一方面request可以防止节点部署过多的Pod，limit可以防止拖垮节点。
答：以我个人的理解，openshift是一个企业级的平台，包含了很多开箱即用的东西，比如可以很方便的创建一个Java应用，或者很方面的进行服务发布，他是对k8s进行了一层封装，并且提供了S2I的形式用于应用的构建和发布。而K8s是原生的下一代云计算平台，很多东西都需要自己去维护，比如你想要监控程序，就需要自己去搭建一个Prometheus或者其他的。如果大家对openshift不太熟悉，切记不能说太多openshift的东西。
答：见本页1.3
答：有过一些了解Istio是Google开源的服务网格，号称可以让开发人员无需关心流量管理方面的代码，只需要关心业务逻辑，可以提高开发效率。而springcloud是专门为Java语言设计，虽然他可以很方面实现流量管理的功能，比如灰度、熔断、负载均衡等，但是也需要开发写少量代码，并且只能Java使用，而istio和语言无关，并且不需要开发写代码。
答：可以看一下课程流水线设计的文档
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