2、灰度發布如何實現？
筆者回答：其實對這個問題筆者也答的不好，就不寫出來誤導大家了。大家有好的方法可以共享出來。不過筆事后在知呼上看到了一位網友的建議覺得不錯，大家可以參考看一下 ：https://www.zhihu.com/question/20584476
3、Mongodb熟悉嗎，一般部署幾台？
筆者回答：部署過，沒有深入研究過，一般mongodb部署主從、或者mongodb分片集群；建議3台或5台服務器來部署。MongoDB分片的基本思想就是將集合切分成小塊。這些塊分散到若干片里面，每個片只負責總數據的一部分。 對於客戶端來說，無需知道數據被拆分了，也無需知道服務端哪個分片對應哪些數據。數據在分片之前需要運行一個路由進程，進程名為mongos。這個路由器知道所有數據的存放位置，知道數據和片的對應關系。對客戶端來說，它僅知道連接了一個普通的mongod，在請求數據的過程中，通過路由器上的數據和片的對應關系，路由到目標數據所在的片上，如果請求有了回應，路由器將其收集起來回送給客戶端。
4、如何發布和回滾，用jenkins又是怎么實現？
筆者回答：發布：jenkins配置好代碼路徑（SVN或GIT），然后拉代碼，打tag。需要編譯就編譯，編譯之后推送到發布服務器（jenkins里面可以調腳本），然后從分發服務器往下分發到業務服務器上。
回滾：按照版本號到發布服務器找到對應的版本推送
5、Tomcat工作模式？
筆者回答：Tomcat是一個JSP/Servlet容器。其作為Servlet容器，有三種工作模式：獨立的Servlet容器、進程內的Servlet容器和進程外的Servlet容器。
進入Tomcat的請求可以根據Tomcat的工作模式分為如下兩類：
Tomcat作為應用程序服務器：請求來自於前端的web服務器，這可能是Apache, IIS, Nginx等；
Tomcat作為獨立服務器：請求來自於web瀏覽器；
6、監控用什么實現的？
筆者回答：現在公司的業務都跑在阿里雲上，我們首選的監控就是用阿里雲監控，阿里雲監控自帶了ECS、RDS等服務的監控模板，可結合自定義報警規則來觸發監控項。上家公司的業務是托管在IDC，用的是zabbix監控方案，zabbix圖形界面豐富，也自帶很多監控模板，特別是多個分區、多個網卡等自動發現並進行監控做得非常不錯，不過需要在每台客戶機（被監控端）安裝zabbix agent。
7、你是怎么備份數據的，包括數據庫備份？
筆者回答：在生產環境下，不管是應用數據、還是數據庫數據首先在部署的時候就會有主從架構、或者集群，這本身就是屬於數據的熱備份；其實考慮冷備份，用專門一台服務器做為備份服務器，比如可以用rsync+inotify配合計划任務來實現數據的冷備份，如果是發版的包備份，正常情況下有台發布服務器，每次發版都會保存好發版的包。
總結一下面試注意幾點事項，可能筆者也說得不太對，為了我們運維工作的兄弟們都能拿到高薪，大家一定要指證出來一起進步、一起探討：
第一，你要對自己的簡歷很熟悉，簡歷上的寫的技能自己一定要能說出個一二，因為面試官的很多問題都會挑你簡歷上寫的問。比如你簡歷上寫了這么一條技能“熟悉mysql數據庫的部署安裝及原理”。你即然寫了這么一條技能，你在怎么不熟悉你也要了解mysql的原理，能說出個大概意思。萬一面試官問到了你寫的這一條，你都答不上來，那在他心里你又減分了，基本上這次面試希望不大。
第二，如果面試官問到你不會的問題，你就說這個不太熟悉，沒有具體研究過，千萬別不懂裝懂，還扯一堆沒用的話題來掩飾，這樣只會讓面試官反感你。
第三，准備充分，竟可能多的記住原理性的知識，一般面試問的多的就是原理。很少問具體的配置文件是怎么配置的。面試前也要了解清楚“職位描述”和“崗位要求”，雖然有時候大多數不會問到崗位要求的問題，但也要了解和熟悉。
第四，面試完后一定要總結，盡量記住面試官問的每一個問題，回去記錄下來，如果問到不會的問題，事后要立馬查百度或者找朋友搞清楚、弄明白，這樣你才能記勞，下次面試說不定又問到同樣的問題。
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
下面是這家公司中的崗位要求說明：
崗位職責：
1、負責公司產品的版本控制、構建和發布管理；
2、負責公司統一配置庫管理工作，權限管理與分配准確及時，定期完成配置備份；
3、負責公司內部開發/測試服務器的運行管理工作；
4、負責Linux操作系統的安裝、配置、監控和維護、問題處理、軟件升級、 數據備份、應急響應、故障排除等、保證線上環境的穩定運行；
5、負責支撐平台24×7穩定運行，並進行前瞻性容量規划；
6、負責公司機房服務器日常維護及網絡系統安裝、部署、維護工作。
崗位要求：
1、計算機相關專業本科及以上學歷，2年以上運維或配置管理工作經驗；
2、至少熟悉一種監控系統搭建，如Nagios/Zabbix/等；
3、至少熟悉一種集群管理工具，如Ansible/SaltStack等；
4、有使用集成發布工具發布構建經驗優先。比如：bamboo或者Jenkins；
5、熟悉Unix/Linux操作系統，熟悉Weblogic/tomcat等中間件，能夠編寫shell腳本，熟悉軟件開發過程及過程產品，有一定的網絡基礎；
6、熟悉rsyslog, flume等日志收集和處理系統；
7、具有強烈的安全意識及較強的溝通協調和學習能力，良好的團隊合作精神，工作積極主動。
問我應該有不下10個以上的問題，我記住了下面有10個問題：
1、LVS負載的原理，和Nginx負載有啥區別？
筆者回答：這個問題我覺得面試官司沒問好，正常都會這么問“LVS有哪些負載均衡技術和調度算法?"。我回答就是按我說的這種問法回答的，反正他也頻繁點頭，當然，筆者回答的可能沒有下面我整理出來的那么詳細，大概意思我都說明白了。
LVS是Liunx虛擬服務器的簡稱，利用LVS提供的負載均衡技術和linux操作系統可實現高性能、高可用的服務器集群，一般LVS都是位於整個集群系統的最前端，由一台或者多台負載調度器（Director Server）組成，分發給應用服務器（Real Server）。它是工作在4層（也就是TCP/IP中的傳輸層），LVS是基於IP負載均衡技術的IPVS模塊來實現的，IPVS實現負載均衡機制有三種，分別是NAT、TUN和DR，詳述如下：
VS/NAT： 即（Virtual Server via Network Address Translation）
也就是網絡地址翻譯技術實現虛擬服務器，當用戶請求到達調度器時，調度器將請求報文的目標地址（即虛擬IP地址）改寫成選定的Real Server地址，同時報文的目標端口也改成選定的Real Server的相應端口，最后將報文請求發送到選定的Real Server。在服務器端得到數據后，Real Server返回數據給用戶時，需要再次經過負載調度器將報文的源地址和源端口改成虛擬IP地址和相應端口，然后把數據發送給用戶，完成整個負載調度過程。
可以看出，在NAT方式下，用戶請求和響應報文都必須經過Director Server地址重寫，當用戶請求越來越多時，調度器的處理能力將稱為瓶頸。
VS/TUN ：即（Virtual Server via IP Tunneling）
也就是IP隧道技術實現虛擬服務器。它的連接調度和管理與VS/NAT方式一樣，只是它的報文轉發方法不同，VS/TUN方式中，調度器采用IP隧道技術將用戶請求轉發到某個Real Server，而這個Real Server將直接響應用戶的請求，不再經過前端調度器，此外，對Real Server的地域位置沒有要求，可以和Director Server位於同一個網段，也可以是獨立的一個網絡。因此，在TUN方式中，調度器將只處理用戶的報文請求，集群系統的吞吐量大大提高。
VS/DR： 即（Virtual Server via Direct Routing）
也就是用直接路由技術實現虛擬服務器。它的連接調度和管理與VS/NAT和VS/TUN中的一樣，但它的報文轉發方法又有不同，VS/DR通過改寫請求報文的MAC地址，將請求發送到Real Server，而Real Server將響應直接返回給客戶，免去了VS/TUN中的IP隧道開銷。這種方式是三種負載調度機制中性能最高最好的，但是必須要求Director Server與Real Server都有一塊網卡連在同一物理網段上。
回答負載調度算法，IPVS實現在八種負載調度算法，我們常用的有四種調度算法（輪叫調度、加權輪叫調度、最少鏈接調度、加權最少鏈接調度）。一般說了這四種就夠了，也不會需要你詳細解釋這四種算法的。你只要把上面3種負載均衡技術講明白面試官就對這道問題很滿意了。接下來你在簡單說下與nginx的區別：
LVS的優點：
-
抗負載能力強、工作在第4層僅作分發之用，沒有流量的產生，這個特點也決定了它在負載均衡軟件里的性能最強的；無流量，同時保證了均衡器IO的性能不會受到大流量的影響；
-
工作穩定，自身有完整的雙機熱備方案，如LVS+Keepalived和LVS+Heartbeat；
-
應用范圍比較廣，可以對所有應用做負載均衡；
-
配置性比較低，這是一個缺點也是一個優點，因為沒有可太多配置的東西，所以並不需要太多接觸，大大減少了人為出錯的幾率。
LVS的缺點：
-
軟件本身不支持正則處理，不能做動靜分離，這就凸顯了Nginx/HAProxy+Keepalived的優勢。
-
如果網站應用比較龐大，LVS/DR+Keepalived就比較復雜了，特別是后面有Windows Server應用的機器，實施及配置還有維護過程就比較麻煩，相對而言，Nginx/HAProxy+Keepalived就簡單一點
Nginx的優點：
-
工作在OSI第7層，可以針對http應用做一些分流的策略。比如針對域名、目錄結構。它的正則比HAProxy更為強大和靈活；
-
Nginx對網絡的依賴非常小，理論上能ping通就就能進行負載功能，這個也是它的優勢所在；
-
Nginx安裝和配置比較簡單，測試起來比較方便；
-
可以承擔高的負載壓力且穩定，一般能支撐超過幾萬次的並發量；
-
Nginx可以通過端口檢測到服務器內部的故障，比如根據服務器處理網頁返回的狀態碼、超時等等，並且會把返回錯誤的請求重新提交到另一個節點；
-
Nginx不僅僅是一款優秀的負載均衡器/反向代理軟件，它同時也是功能強大的Web應用服務器。LNMP現在也是非常流行的web環境，大有和LAMP環境分庭抗禮之勢，Nginx在處理靜態頁面、特別是抗高並發方面相對apache有優勢；
-
Nginx現在作為Web反向加速緩存越來越成熟了，速度比傳統的Squid服務器更快，有需求的朋友可以考慮用其作為反向代理加速器；
Nginx的缺點：
-
Nginx不支持url來檢測。
-
Nginx僅能支持http和Email，這個它的弱勢。
-
Nginx的Session的保持，Cookie的引導能力相對欠缺。
2、redis集群的原理，redis分片是怎么實現的，你們公司redis用在了哪些環境？
筆者回答：reids集群原理：
其實它的原理不是三兩句話能說明白的，redis 3.0版本之前是不支持集群的，官方推薦最大的節點數量為1000，至少需要3(Master)+3(Slave)才能建立集群，是無中心的分布式存儲架構，可以在多個節點之間進行數據共享，解決了Redis高可用、可擴展等問題。集群可以將數據自動切分(split)到多個節點，當集群中的某一個節點故障時，redis還可以繼續處理客戶端的請求。
redis分片：
分片(partitioning)就是將你的數據拆分到多個 Redis 實例的過程，這樣每個實例將只包含所有鍵的子集。當數據量大的時候,把數據分散存入多個數據庫中,減少單節點的連接壓力,實現海量數據存儲。分片部署方式一般分為以下三種：
（1）在客戶端做分片；這種方式在客戶端確定要連接的redis實例，然后直接訪問相應的redis實例；
（2）在代理中做分片；這種方式中，客戶端並不直接訪問redis實例，它也不知道自己要訪問的具體是哪個redis實例，而是由代理轉發請求和結果；其工作過程為：客戶端先將請求發送給代理，代理通過分片算法確定要訪問的是哪個redis實例，然后將請求發送給相應的redis實例，redis實例將結果返回給代理，代理最后將結果返回給客戶端。
（3）在redis服務器端做分片；這種方式被稱為“查詢路由”，在這種方式中客戶端隨機選擇一個redis實例發送請求，如果所請求的內容不再當前redis實例中它會負責將請求轉交給正確的redis實例，也有的實現中，redis實例不會轉發請求，而是將正確redis的信息發給客戶端，由客戶端再去向正確的redis實例發送請求。
redis用在了哪些環境：
java、php環境用到了redis，主要緩存有登錄用戶信息數據、設備詳情數據、會員簽到數據等
3、你會怎么統計當前訪問的IP，並排序？
筆者回答：統計用戶的訪問IP，用awk結合uniq、sort過濾access.log日志就能統計並排序好。一般這么回答就夠了，當然你還可以說出其它方式來統計，這都是你的加分項。
4、你會使用哪些虛擬化技術？
筆者回答：vmware vsphere及kvm，我用得比較多的是vmware vsphere虛擬化，幾本上生產環境都用的vmware vsphere，kvm我是用在測試環境中使用。vmware 是屬於原生架構虛擬化技術，也就是可直接在硬件上運行。kvm屬於寄居架構的虛擬化技術，它是依托在系統之上運行。vmware vcenter管理上比較方便，圖形管理界面功能很強大，穩定性強，一般比較適合企業使用。KVM管理界面稍差點，需要管理人員花費點時間學習它的維護管理技術。
5、假如有人反應，調取后端接口時特別慢，你會如何排查？
問清楚反應的人哪個服務應用或者頁面調取哪個接口慢，叫他把頁面或相關的URL發給你，首先，最直觀的分析就是用瀏覽器按F12，看下是哪一塊的內容過慢（DNS解析、網絡加載、大圖片、還是某個文件內容等），如果有，就對症下葯去解決（圖片慢就優化圖片、網絡慢就查看內網情況等）。其次，看后端服務的日志，其實大多數的問題看相關日志是最有效分析，最好用tail -f 跟蹤一下日志，當然你也要點擊測試來訪問接口日志才會打出來。最后，排除sql，找到sql去mysql執行一下，看看時間是否很久，如果很久，就要優化SQL問題了，expain一下SQL看看索引情況啥的，針對性優化。數據量太大的能分表就分表，能分庫就分庫。如果SQL沒啥問題，那可能就是寫的邏輯代碼的問題了，一行行審代碼，找到耗時的地方改造，優化邏輯。
6、mysql數據庫用的是主從讀寫分離，主庫寫，從庫讀，假如從庫無法讀取了、或者從庫讀取特別慢，你會如何解決？
筆者回答：這個問題筆者覺得回答的不太好，對mysql比較在行的朋友希望能給點建議。以解決問題為前提條件，先添加從庫數量，臨時把問題給解決，然后抓取slow log ，分析sql語句，該優化就優化處理。慢要不就是硬件跟不上，需要升級；要不就是軟件需要調試優化，等問題解決在細化。
7、cpu單核和多核有啥區別？
雙核CPU就是能處理多份任務，順序排成隊列來處理。單核CPU一次處理一份任務，輪流處理每個程序任務。雙核的優勢不是頻率，而是對付同時處理多件事情。單核同時只能干一件事，比如你同時在后台BT下載，前台一邊看電影一邊拷貝文件一邊QQ。
8、機械磁盤和固態硬盤有啥區別？
HDD代表機械硬盤，SSD代表固態硬盤。首先，從性能方面來說，固態硬盤幾乎完勝機械硬盤，固態硬盤的讀寫速度肯定要快機械硬盤，因為固態硬盤和機械硬盤的構造是完全不同的（具體的構造就沒必要解釋了）。其次，固態盤幾乎沒有噪音、而機械盤噪音比較大。還有就是，以目前的市場情況來看，一般機械盤容量大，價格低；固態盤容量小，價格偏高。但是企業還是首選固態盤。
9、說一下用過哪些監控系統？
筆者回答：這個監控的問題又問到了，筆者在2018年1月4號也被問到類似這樣的問題，筆者曾經用過zabbix、nagios、 cacit等。但是在這次面試中只說用過zabbix和nagios。說完了之后，面試官就讓我說一下這兩個監控有啥區別：
從web功能及畫圖來講：
Nagios簡單直觀，報警與數據都在同一頁面， 紅色即為問題項。Nagios web端不要做任何配置。 Nagios需要額外安裝插件，且插件畫圖不夠美觀。
Zabbix監控數據與報警是分開的，查看問題項需要看觸發器，查看數據在最新數據查看。而且zabbix有很多其它配置項， zabbix攜帶畫圖功能，且能手動把多個監控項集在一個圖中展示。
從監控服務來講：
Nagios自帶的監控項很少。對一些變動的如多個分區、多個網卡進行監控時需要手動配置。
Zabbix自帶了很多監控內容，感覺zabbix一開始就為你做了很多事，特別是對多個分區、多個網卡等自動發現並進行監控時，那一瞬間很驚喜，很省心的感覺。
從批量配置和報警來講：
Nagios對於批量監控主機，需要用腳本在server端新增host，並拷貝service文件。 Nagios用腳本來修改所有主機的services文件，加入新增服務。
Zabbix在server端配置自動注冊規則，配置好規則后，后續新增client端不需要對server端進行操作。 Zabbix只需手動在模板中新增一監控項即可。
總體來講：
Nagios要花很多時間寫插件，Zabbix要花很多時間探索功能。
Nagios更易上手，Nagios兩天弄會，Zabbix兩周弄會。
Zabbix畫圖功能比Nagios更強大
Zabbix對於批量監控與服務更改，操作更簡潔；Nagios如果寫好自動化腳本后，也很簡單，問題在於寫自動化腳本很費神。
10、給你一套環境，你會如何設計高可用、高並發的架構？
筆者回答：
如果這套環境是部署在雲端(比如阿里雲)，你就不用去考慮硬件設計的問題。可直接上阿里雲的SLB+ECS+RDS這套標准的高可用、高並發的架構。對外服務直接上SLB負載均衡技術，由阿里的SLB分發到后端的ECS主機；ECS主機部署多台，應用拆分在不同的ECS主機上，盡量細分服務。數據庫用RDS高可用版本（一主一備的經典高可用架構）、或者用RDS金融版（一主兩備的三節點架構）。在結合阿里其它的服務就完全OK，業務量上來了，主機不夠用了，直橫向擴容ECS主機搞定。
如果這套環境托管在IDC，那么你就要從硬件、軟件（應用服務）雙面去考慮了。硬件要達到高可用、高並發公司必須買多套網絡硬件設備（比如負載設備F5、防火牆、核心層交換、接入層交換）都必須要冗余，由其是在網絡設計上，設備之間都必須有雙線連接。設備如果都是跑的單機，其中一個設備掛了，你整個網絡都癱瘓了，就談不上高可用、高並發了。其次在是考慮應用服務了，對外服務我會采用成熟的開源方案LVS+Keepalived或者Nginx+Keepalived，緩存層可以考慮redis集群及Mongodb集群，中間件等其它服務可以用kafka、zookeeper，圖片存儲可以用fastDFS或MFS，如果數據量大、又非常多，那么可采用hadoop這一套方案。后端數據庫可采用 “主從+MHA”。這樣一套環境下來是絕對滿足高可用、高並發的架構。
本文轉載自：http://blog.51cto.com/ganbing/2057482