为了做好运维面试路上的助攻手，特整理了上百道 【运维技术栈面试题集锦】 ，让你面试不慌心不跳，高薪offer怀里抱！

这次整理的面试题，小到shell、MySQL，大到K8s等云原生技术栈，不仅适合运维新人入行面试需要，还适用于想提升进阶跳槽加薪的运维朋友。

本份面试集锦涵盖了

• 174 道运维工程师面试题
• 128道k8s面试题
• 108道shell脚本面试题
• 200道Linux面试题
• 51道docker面试题
• 35道Jenkis面试题
• 78道MongoDB面试题
• 17道ansible面试题
• 60道dubbo面试题
• 53道kafka面试
• 18道mysql面试题
• 40道nginx面试题
• 77道redis面试题
• 28道zookeeper

总计 1000+ 道面试题， 内容 又全含金量又高

• 174道运维工程师面试题

1、什么是运维?

2、在工作中，运维人员经常需要跟运营人员打交道，请问运营人员是做什么工作的?

3、现在给你三百台服务器，你怎么对他们进行管理?

4、简述raid0 raid1raid5二种工作模式的工作原理及特点

5、LVS、Nginx、HAproxy有什么区别?工作中你怎么选择?

6、Squid、Varinsh和Nginx有什么区别，工作中你怎么选择?

7、Tomcat和Resin有什么区别，工作中你怎么选择?

8、什么是中间件?什么是jdk?

9、讲述一下Tomcat8005、8009、8080三个端口的含义？

10、什么叫CDN?

11、什么叫网站灰度发布?

12、简述DNS进行域名解析的过程?

13、RabbitMQ是什么东西?

14、讲一下Keepalived的工作原理?

15、讲述一下LVS三种模式的工作过程?

16、mysql的innodb如何定位锁问题，mysql如何减少主从复制延迟?

17、如何重置mysql root密码?

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• 每个 ConsumerGroup 都有一个 Coordinator(协调者）负责分配 Consumer 和 Partition 的对应关系，当 Partition 或是 Consumer 发生变更是，会触发 reblance（重新分配）过程，重新分配 Consumer 与 Partition 的对应关系；
• Consumer 维护与 Coordinator 之间的心跳，这样 Coordinator 就能感知到 Consumer 的状态，在 Consumer 故障的时候及时触发 rebalance。

掌握并理解 Kafka 的消费模型，对于接下来理解其消费的实现过程是至关重要的，如果你对上面的这些要点还有不清楚的地方，建议回顾一下之前的课程或者看一下 Kafka 相关的文档，然后再继续接下来的内容。

我们使用当前最新的版本 2.2 进行分析，使用 Git 在 GitHub 上直接下载源码到本地：

git clone git@github.com:apache/kafka.git
cd kafka
git checkout 2.2

在《[09 | 学习开源代码该如何入手？]》这节课中，我讲过，分析国外源码最好的方式就是从文档入手，接下来我们就找一下 Kafka 的文档，看看从哪儿来入手开启我们的分析流程。

Kafka 的 Consumer 入口类KafkaConsumer 的 JavaDoc，给出了关于如何使用 KafkaConsumer 非常详细的说明文档，并且给出了一个使用 Consumer 消费的最简代码示例：

     // 设置必要的配置信息
     Properties props = new Properties();
     props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
     props.put("group.id", "test");
     props.put("enable.auto.commit", "true");
     props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
     props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
     props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
 
     // 创建 Consumer 实例
     KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
 
     // 订阅 Topic
     consumer.subscribe(Arrays.asList("foo", "bar"));
 
     // 循环拉消息
     while (true) {
         ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
         for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
             System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
     }

这段代码主要的主要流程是：

1. 设置必要的配置信息，包括：起始连接的 Broker 地址，Consumer Group 的 ID，自动提交消费位置的配置和序列化配置；
2. 创建 Consumer 实例；
3. 订阅了 2 个 Topic：foo 和 bar；
4. 循环拉取消息并打印在控制台上。

通过上面的代码实例我们可以看到，消费这个大的流程，在 Kafka 中实际上是被分成了“订阅”和“拉取消息”这两个小的流程。另外，我在之前的课程中反复提到过，Kafka 在消费过程中，每个 Consumer 实例是绑定到一个分区上的，那 Consumer 是如何确定，绑定到哪一个分区上的呢？这个问题也是可以通过分析消费流程来找到答案的。所以，我们分析整个消费流程主要聚焦在三个问题上：

1. 订阅过程是如何实现的？
2. Consumer 是如何与 Coordinator 协商，确定消费哪些 Partition 的？
3. 拉取消息的过程是如何实现的？

了解前两个问题，有助于你充分理解 Kafka 的元数据模型，以及 Kafka 是如何在客户端和服务端之间来交换元数据的。最后一个问题，拉取消息的实现过程，实际上就是消费的主要流程，我们上节课讲过，这是消息队列最核心的两个流程之一，也是必须重点掌握的。我们就带着这三个问题，来分析 Kafka 的订阅和拉取消息的过程如何实现。

订阅过程如何实现？

我们先来看看订阅的实现流程。从上面的例子跟踪到订阅的主流程方法：

  public void subscribe(Collection<String> topics, ConsumerRebalanceListener listener) {
      acquireAndEnsureOpen();
      try {
          // 省略部分代码
 
          // 重置订阅状态
          this.subscriptions.subscribe(new HashSet<>(topics), listener);
 
          // 更新元数据
          metadata.setTopics(subscriptions.groupSubscription());
      } finally {
          release();
      }
  }

在这个代码中，我们先忽略掉各种参数和状态检查的分支代码，订阅的主流程主要更新了两个属性：一个是订阅状态 subscriptions，另一个是更新元数据中的 topic 信息。订阅状态 subscriptions 主要维护了订阅的 topic 和 patition 的消费位置等状态信息。属性 metadata 中维护了 Kafka 集群元数据的一个子集，包括集群的 Broker 节点、Topic 和 Partition 在节点上分布，以及我们聚焦的第二个问题：Coordinator 给 Consumer 分配的 Partition 信息。

请注意一下，这个 subscribe() 方法的实现有一个非常值得大家学习的地方：就是开始的 acquireAndEnsureOpen() 和 try-finally release()，作用就是保护这个方法只能单线程调用。

Kafka 在文档中明确地注明了 Consumer 不是线程安全的，意味着 Consumer 被并发调用时会出现不可预期的结果。为了避免这种情况发生，Kafka 做了主动的检测并抛出异常，而不是放任系统产生不可预期的情况。

Kafka“主动检测不支持的情况并抛出异常，避免系统产生不可预期的行为”这种模式，对于增强的系统的健壮性是一种非常有效的做法。如果你的系统不支持用户的某种操作，正确的做法是，检测不支持的操作，直接拒绝用户操作，并给出明确的错误提示，而不应该只是在文档中写上“不要这样做”，却放任用户错误的操作，产生一些不可预期的、奇怪的错误结果。

具体 Kafka 是如何实现的并发检测，大家可以看一下方法 acquireAndEnsureOpen() 的实现，很简单也很经典，我们就不再展开讲解了。

继续跟进到更新元数据的方法 metadata.setTopics() 里面，这个方法的实现除了更新元数据类 Metadata 中的 topic 相关的一些属性以外，还调用了 Metadata.requestUpdate() 方法请求更新元数据。

    public synchronized int requestUpdate() {
        this.needUpdate = true;
        return this.updateVersion;
    }

跟进到 requestUpdate() 的方法里面我们会发现，这里面并没有真正发送更新元数据的请求，只是将需要更新元数据的标志位 needUpdate 设置为 true 就结束了。Kafka 必须确保在第一次拉消息之前元数据是可用的，也就是说在第一次拉消息之前必须更新一次元数据，否则 Consumer 就不知道它应该去哪个 Broker 上去拉哪个 Partition 的消息。

分析完订阅相关的代码，我们来总结一下：在订阅的实现过程中，Kafka 更新了订阅状态 subscriptions 和元数据 metadata 中的相关 topic 的一些属性，将元数据状态置为“需要立即更新”，但是并没有真正发送更新元数据的请求，整个过程没有和集群有任何网络数据交换。

那这个元数据会在什么时候真正做一次更新呢？我们可以先带着这个问题接着看代码。

拉取消息的过程如何实现？

接下来，我们分析拉取消息的流程。这个流程的时序图如下（点击图片可放大查看）：

我们对着时序图来分析它的实现流程。在 KafkaConsumer.poll() 方法 (对应源码 1179 行) 的实现里面，可以看到主要是先后调用了 2 个私有方法：

1. updateAssignmentMetadataIfNeeded(): 更新元数据。
2. pollForFetches()：拉取消息。

最后的话

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