最近参加运维工程师岗位的面试,笔者把自己遇到的和网友分享的一些常见的面试问答收集整理出来了,希望能对自己和对正在准备面试的同学提供一些参考。
部署过,没有深入研究过,一般mongodb部署主从、或者mongodb分片集群;建议3台或5台服务器来部署。MongoDB分片的基本思想就是将集合切分成小块。这些块分散到若干片里面,每个片只负责总数据的一部分。
对于客户端来说,无需知道数据被拆分了,也无需知道服务端哪个分片对应哪些数据。数据在分片之前需要运行一个路由进程,进程名为mongos。这个路由器知道所有数据的存放位置,知道数据和片段的对应关系。
对客户端来说,它仅知道连接了一个普通的mongod,在请求数据的过程中,通过路由器上的数据和片的对应关系,路由到目标数据所在的片上,如果请求有了回应,路由器将其收集起来回送给客户端。
笔者回答:发布:jenkins配置好代码路径(SVN或GIT),然后拉代码,打tag。需要编译就编译,编译之后推送到发布服务器(jenkins里面可以调脚本),然后从分发服务器往下分发到业务服务器上。
回滚:按照版本号到发布服务器找到对应的版本推送
笔者回答:Tomcat是一个JSP/Servlet容器。其作为Servlet容器,有三种工作模式:独立的Servlet容器、进程内的Servlet容器和进程外的Servlet容器。
进入Tomcat的请求可以根据Tomcat的工作模式分为如下两类:
Tomcat作为应用程序服务器:请求来自于前端的web服务器,这可能是Apache, IIS, Nginx等;
Tomcat作为独立服务器:请求来自于web浏览器;
笔者回答:现在公司的业务都跑在阿里云上,我们首选的监控就是用阿里云监控,阿里云监控自带了ECS、RDS等服务的监控模板,可结合自定义报警规则来触发监控项。
上家公司的业务是托管在IDC,用的是zabbix监控方案,zabbix图形界面丰富,也自带很多监控模板,特别是多个分区、多个网卡等自动发现并进行监控做得非常不错,不过需要在每台客户机(被监控端)安装zabbix agent。
笔者回答:在生产环境下,不管是应用数据、还是数据库数据首先在部署的时候就会有主从架构、或者集群,这本身就是属于数据的热备份;
其实考虑冷备份,用专门一台服务器做为备份服务器,比如可以用rsync+inotify配合计划任务来实现数据的冷备份,如果是发版的包备份,正常情况下有台发布服务器,每次发版都会保存好发版的包。
reids集群原理:
其实它的原理不是三两句话能说明白的,redis 3.0版本之前是不支持集群的,官方推荐最大的节点数量为1000,至少需要3(Master)+3(Slave)才能建立集群,是无中心的分布式存储架构,可以在多个节点之间进行数据共享,解决了Redis高可用、可扩展等问题。集群可以将数据自动切分(split)到多个节点,当集群中的某一个节点故障时,redis还可以继续处理客户端的请求。
redis分片:
分片(partitioning)就是将你的数据拆分到多个 Redis 实例的过程,这样每个实例将只包含所有键的子集。当数据量大的时候,把数据分散存入多个数据库中,减少单节点的连接压力,实现海量数据存储。分片部署方式一般分为以下三种:
(1)在客户端做分片;这种方式在客户端确定要连接的redis实例,然后直接访问相应的redis实例;
(2)在代理中做分片;这种方式中,客户端并不直接访问redis实例,它也不知道自己要访问的具体是哪个redis实例,而是由代理转发请求和结果;其工作过程为:客户端先将请求发送给代理,代理通过分片算法确定要访问的是哪个redis实例,然后将请求发送给相应的redis实例,redis实例将结果返回给代理,代理最后将结果返回给客户端。
(3)在redis服务器端做分片;这种方式被称为“查询路由”,在这种方式中客户端随机选择一个redis实例发送请求,如果所请求的内容不再当前redis实例中它会负责将请求转交给正确的redis实例,也有的实现中,redis实例不会转发请求,而是将正确redis的信息发给客户端,由客户端再去向正确的redis实例发送请求。
笔者回答:统计用户的访问IP,用awk结合uniq、sort过滤access.log日志就能统计并排序好。一般这么回答就够了,当然你还可以说出其它方式来统计,这都是你的加分项。
vmware vsphere及kvm,我用得比较多的是vmware vsphere虚拟化,几本上生产环境都用的vmware vsphere,kvm我是用在测试环境中使用。vmware 是属于原生架构虚拟化技术,也就是可直接在硬件上运行。kvm属于寄居架构的虚拟化技术,它是依托在系统之上运行。
问清楚反应的人哪个服务应用或者页面调取哪个接口慢,叫他把页面或相关的URL发给你,首先,最直观的分析就是用浏览器按F12,看下是哪一块的内容过慢(DNS解析、网络加载、大图片、还是某个文件内容等),如果有,就对症下药去解决(图片慢就优化图片、网络慢就查看内网情况等)。
其次,看后端服务的日志,其实大多数的问题看相关日志是最有效分析,最好用tail -f 跟踪一下日志,当然你也要点击测试来访问接口日志才会打出来。
最后,排除sql,,找到sql去mysql执行一下,看看时间是否很久,如果很久,就要优化SQL问题了,expain一下SQL看看索引情况啥的,针对性优化。数据量太大的能分表就分表,能分库就分库。如果SQL没啥问题,那可能就是写的逻辑代码的问题了,一行行审代码,找到耗时的地方改造,优化逻辑。
以解决问题为前提条件,先添加从库数量,临时把问题给解决,然后抓取slow log ,分析sql语句,该优化就优化处理。主要不就是硬件跟不上,需要升级;要不就是软件需要调试优化,等问题解决在细化。
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