1、简述ETCD及其特点? etcd是一个分布式的、高可用的、一致的key-value存储数据库，基于Go语言实现，主要用于共享配置和服务发现。 特点： 完全复制：集群中的每个节点都可以使用完整的存档 高可用性：Etcd可用于避免硬件的单点故障或网络问题 一致性：每次读取都会返回跨多主机的最新写入 简单：包括一个定义良好、面向用户的API（gRPC） 安全：实现了带有可选的客户端证书身份验证的自动化TLS 快速：每秒10000次写入的基准速度 可靠：使用Raft算法实现了强一致、高可用的服务存储目录

2、简述ETCD适应的场景? 服务发现：服务发现要解决的也是分布式系统中最常见的问题之一，即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，最实用对的一种组件间的通信方式：消息发布与订阅。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。达成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：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。 分布式通知与协调：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。 分布式队列：分布式队列的常规用法与场景五中所描述的分布式锁的控制时序用法类似，即创建一个先进先出的队列，保证顺序。 集群监控与Leader精选：通过etcd来进行监控实现起来非常简单并且实时性强。

3、简述什么是Kubernetes? kubernetes，简称K8s，是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效,Kubernetes提供了应用部署，规划，更新，维护的一种机制。

4、简述Kubernetes和Docker的关系? Docker开源的容器引擎，一种更加轻量级的虚拟化技术。 Kubernetes，容器管理工具，用来管理容器pod的集合，它可以实现容器集群的自动化部署、自动扩缩容、维护等功能。

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。

6、简述Kubernetes常见的部署方式? kubeadm：也是推荐的一种部署方式； 二进制 minikube：在本地轻松运行一个单节点 Kubernetes 群集的工具。

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。

8、简述Kubernetes的优势、适应场景及其特点? Kubernetes作为一个完备的分布式系统支撑平台，其主要优势： 容器编排 轻量级 开源 弹性伸缩 负载均衡

Kubernetes常见场景： 快速部署应用 快速扩展应用 无缝对接新的应用功能 节省资源，优化硬件资源的使用

Kubernetes相关特点： 可移植: 支持公有云、私有云、混合云、多重云（multi-cloud）。 可扩展: 模块化,、插件化、可挂载、可组合。 自动化: 自动部署、自动重启、自动复制、自动伸缩/扩展。

9、简述Kubernetes的缺点或当前的不足之处? 安装过程和配置相对困难复杂。 管理服务相对繁琐。 运行和编译需要很多时间。 它比其他替代品更昂贵。 对于简单的应用程序来说，可能不需要涉及Kubernetes即可满足。

10、简述Kubernetes相关基础概念? master：k8s集群的管理节点，负责管理集群，提供集群的资源数据访问入口。拥有Etcd存储服务（可选），运行Api Server进程，Controller Manager服务进程及Scheduler服务进程。 pod：运行于Node节点上，若干相关容器的组合。Pod内包含的容器运行在同一宿主机上，使用相同的网络命名空间、IP地址和端口，能够通过localhost进行通信。Pod是Kurbernetes进行创建、调度和管理的最小单位，它提供了比容器更高层次的抽象，使得部署和管理更加灵活。一个Pod可以包含一个容器或者多个相关容器。 label：Kubernetes中的Label实质是一系列的Key/Value键值对，其中key与value可自定义。Label可以附加到各种资源对象上，如Node、Pod、Service、RC等。一个资源对象可以定义任意数量的Label，同一个Label也可以被添加到任意数量的资源对象上去。Kubernetes通过Label Selector（标签选择器）查询和筛选资源对象。 Replication Controller：Replication Controller用来管理Pod的副本，保证集群中存在指定数量的Pod副本。集群中副本的数量大于指定数量，则会停止指定数量之外的多余容器数量。反之，则会启动少于指定数量个数的容器，保证数量不变。Replication Controller是实现弹性伸缩、动态扩容和滚动升级的核心。 Deployment：Deployment在内部使用了RS来实现目的，Deployment相当于RC的一次升级，其最大的特色为可以随时获知当前Pod的部署进度。 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）：Pod的横向自动扩容，也是Kubernetes的一种资源，通过追踪分析RC控制的所有Pod目标的负载变化情况，来确定是否需要针对性的调整Pod副本数量。 Service：Service定义了Pod的逻辑集合和访问该集合的策略，是真实服务的抽象。Service提供了一个统一的服务访问入口以及服务代理和发现机制，关联多个相同Label的Pod，用户不需要了解后台Pod是如何运行。 Volume：Volume是Pod中能够被多个容器访问的共享目录，Kubernetes中的Volume是定义在Pod上，可以被一个或多个Pod中的容器挂载到某个目录下。 Namespace：Namespace用于实现多租户的资源隔离，可将集群内部的资源对象分配到不同的Namespace中，形成逻辑上的不同项目、小组或用户组，便于不同的Namespace在共享使用整个集群的资源的同时还能被分别管理。

11、简述Kubernetes集群相关组件? Kubernetes Master控制组件，调度管理整个系统（集群），包含如下组件:

Kubernetes API Server：作为Kubernetes系统的入口，其封装了核心对象的增删改查操作，以RESTful API接口方式提供给外部客户和内部组件调用，集群内各个功能模块之间数据交互和通信的中心枢纽。 Kubernetes Scheduler：为新建立的Pod进行节点(node)选择(即分配机器)，负责集群的资源调度。 Kubernetes

Manager组件获悉，并同时巡检系统中当前存活的目标Pod，并确保目标Pod实例的数量刚好等于此RC的期望值，若存在过多的Pod副本在运行，系统会停止一些Pod，反之则自动创建一些Pod。

13、简述kube-proxy作用? kube-proxy 运行在所有节点上，它监听 apiserver 中 service 和 endpoint 的变化情况，创建路由规则以提供服务 IP 和负载均衡功能。简单理解此进程是Service的透明代理兼负载均衡器，其核心功能是将到某个Service的访问请求转发到后端的多个Pod实例上。

15、简述kube-proxy ipvs原理? IPVS在Kubernetes1.11中升级为GA稳定版。IPVS则专门用于高性能负载均衡，并使用更高效的数据结构（Hash表），允许几乎无限的规模扩张，因此被kube-proxy采纳为最新模式。

在IPVS模式下，使用iptables的扩展ipset，而不是直接调用iptables来生成规则链。iptables规则链是一个线性的数据结构，ipset则引入了带索引的数据结构，因此当规则很多时，也可以很高效地查找和匹配。

可以将ipset简单理解为一个IP（段）的集合，这个集合的内容可以是IP地址、IP网段、端口等，iptables可以直接添加规则对这个“可变的集合”进行操作，这样做的好处在于可以大大减少iptables规则的数量，从而减少性能损耗。

16、简述kube-proxy ipvs和iptables的异同? iptables与IPVS都是基于Netfilter实现的，但因为定位不同，二者有着本质的差别：iptables是为防火墙而设计的；IPVS则专门用于高性能负载均衡，并使用更高效的数据结构（Hash表），允许几乎无限的规模扩张。

与iptables相比，IPVS拥有以下明显优势：

为大型集群提供了更好的可扩展性和性能； 支持比iptables更复杂的复制均衡算法（最小负载、最少连接、加权等）； 支持服务器健康检查和连接重试等功能； 可以动态修改ipset的集合，即使iptables的规则正在使用这个集合。

18、简述Kubernetes中Pod可能位于的状态? Pending：API Server已经创建该Pod，且Pod内还有一个或多个容器的镜像没有创建，包括正在下载镜像的过程。 Running：Pod内所有容器均已创建，且至少有一个容器处于运行状态、正在启动状态或正在重启状态。 Succeeded：Pod内所有容器均成功执行退出，且不会重启。 Failed：Pod内所有容器均已退出，但至少有一个容器退出为失败状态。 Unknown：由于某种原因无法获取该Pod状态，可能由于网络通信不畅导致。

Kube-scheduler检测到pod信息会开始调度预选，会先过滤掉不符合Pod资源配置要求的节点，然后开始调度调优，主要是挑选出更适合运行pod的节点，然后将pod的资源配置单发送到node节点上的kubelet组件上。 Kubelet根据scheduler发来的资源配置单运行pod，运行成功后，将pod的运行信息返回给scheduler，scheduler将返回的pod运行状况的信息存储到etcd数据中心。

20、简述Kubernetes中Pod的重启策略? Pod重启策略（RestartPolicy）应用于Pod内的所有容器，并且仅在Pod所处的Node上由kubelet进行判断和重启操作。当某个容器异常退出或者健康检查失败时，kubelet将根据RestartPolicy的设置来进行相应操作。

Always：当容器失效时，由kubelet自动重启该容器； OnFailure：当容器终止运行且退出码不为0时，由kubelet自动重启该容器； Never：不论容器运行状态如何，kubelet都不会重启该容器。

不同控制器的重启策略限制如下：

Get方法，若响应的状态码大于等于200且小于400，则表明容器健康。

23、简述Kubernetes Pod的常见调度方式? Deployment或RC：该调度策略主要功能就是自动部署一个容器应用的多份副本，以及持续监控副本的数量，在集群内始终维持用户指定的副本数量。

NodeAffinity亲和性调度：亲和性调度机制极大的扩展了Pod的调度能力，目前有两种节点亲和力表达：

container都成功运行后，Kubernetes才会初始化Pod的各种信息，并开始创建和运行应用容器。

当更新Deployment时，系统创建了一个新的ReplicaSet，并将其副本数量扩展到1，然后将旧ReplicaSet缩减为2。

之后，系统继续按照相同的更新策略对新旧两个ReplicaSet进行逐个调整。

最后，新的ReplicaSet运行了对应个新版本Pod副本，旧的ReplicaSet副本数量则缩减为0。

27、简述Kubernetes DaemonSet类型的资源特性? DaemonSet资源对象会在每个Kubernetes集群中的节点上运行，并且每个节点只能运行一个pod，这是它和deployment资源对象的最大也是唯一的区别。因此，在定义yaml文件中，不支持定义replicas。

它的一般使用场景如下： 在去做每个节点的日志收集工作。 监控每个节点的的运行状态。

28、简述Kubernetes自动扩容机制? Kubernetes使用Horizontal Pod Autoscaler（HPA）的控制器实现基于CPU使用率进行自动Pod扩缩容的功能。HPA控制器周期性地监测目标Pod的资源性能指标，并与HPA资源对象中的扩缩容条件进行对比，在满足条件时对Pod副本数量进行调整。

29、简述Kubernetes Service类型? 通过创建Service，可以为一组具有相同功能的容器应用提供一个统一的入口地址，并且将请求负载分发到后端的各个容器应用上。其主要类型有：

ClusterIP：虚拟的服务IP地址，该地址用于Kubernetes集群内部的Pod访问，在Node上kube-proxy通过设置的iptables规则进行转发； NodePort：使用宿主机的端口，使能够访问各Node的外部客户端通过Node的IP地址和端口号就能访问服务； LoadBalancer：使用外接负载均衡器完成到服务的负载分发，需要在spec.status.loadBalancer字段指定外部负载均衡器的IP地址，通常用于公有云。

RoundRobin：默认为轮询模式，即轮询将请求转发到后端的各个Pod上。 SessionAffinity：基于客户端IP地址进行会话保持的模式，即第1次将某个客户端发起的请求转发到后端的某个Pod上，之后从相同的客户端发起的请求都将被转发到后端相同的Pod上。

31、简述Kubernetes Headless Service? 在某些应用场景中，若需要人为指定负载均衡器，不使用Service提供的默认负载均衡的功能，或者应用程序希望知道属于同组服务的其他实例。Kubernetes提供了Headless Service来实现这种功能，即不为Service设置ClusterIP（入口IP地址），仅通过Label Selector将后端的Pod列表返回给调用的客户端。

32、简述Kubernetes外部如何访问集群内的服务? 映射Pod到物理机：将Pod端口号映射到宿主机，即在Pod中采用hostPort方式，以使客户端应用能够通过物理机访问容器应用。 映射Service到物理机：将Service端口号映射到宿主机，即在Service中采用nodePort方式，以使客户端应用能够通过物理机访问容器应用。

同时当Ingress Controller提供的是对外服务，则实际上实现的是边缘路由器的功能。

Always：镜像标签为latest时，总是从指定的仓库中获取镜像。 Never：禁止从仓库中下载镜像，也就是说只能使用本地镜像。 IfNotPresent：仅当本地没有对应镜像时，才从目标仓库中下载。 默认的镜像下载策略是：当镜像标签是latest时，默认策略是Always；当镜像标签是自定义时（也就是标签不是latest），那么默认策略是IfNotPresent。

35、简述Kubernetes的负载均衡器? 负载均衡器是暴露服务的最常见和标准方式之一。

根据工作环境使用两种类型的负载均衡器，即内部负载均衡器或外部负载均衡器。内部负载均衡器自动平衡负载并使用所需配置分配容器，而外部负载均衡器将流量从外部负载引导至后端容器。

36、简述Kubernetes各模块如何与API Server通信? Kubernetes API Server作为集群的核心，负责集群各功能模块之间的通信。集群内的各个功能模块通过API Server将信息存入etcd，当需要获取和操作这些数据时，则通过API Server提供的REST接口（用GET、LIST或WATCH方法）来实现，从而实现各模块之间的信息交互。

如kubelet进程与API Server的交互：每个Node上的kubelet每隔一个时间周期，就会调用一次API Server的REST接口报告自身状态，API Server在接收到这些信息后，会将节点状态信息更新到etcd中。

Manager创建的新Pod，为其调度至目标Node；“启下”是指调度完成后，目标Node上的kubelet服务进程接管后继工作，负责Pod接下来生命周期。

在整个调度过程中涉及三个对象，分别是待调度Pod列表、可用Node列表，以及调度算法和策略。

38、简述Kubernetes Scheduler使用哪两种算法将Pod绑定到worker节点? 预选（Predicates）：输入是所有节点，输出是满足预选条件的节点。kube-scheduler根据预选策略过滤掉不满足策略的Nodes。如果某节点的资源不足或者不满足预选策略的条件则无法通过预选。如“Node的label必须与Pod的Selector一致”。 优选（Priorities）：输入是预选阶段筛选出的节点，优选会根据优先策略为通过预选的Nodes进行打分排名，选择得分最高的Node。例如，资源越富裕、负载越小的Node可能具有越高的排名。

39、简述Kubernetes kubelet的作用? 在Kubernetes集群中，在每个Node（又称Worker）上都会启动一个kubelet服务进程。该进程用于处理Master下发到本节点的任务，管理Pod及Pod中的容器。每个kubelet进程都会在API Server上注册节点自身的信息，定期向Master汇报节点资源的使用情况，并通过cAdvisor监控容器和节点资源。

会实时采集所在节点的性能指标及在节点上运行的容器的性能指标。

41、简述Kubernetes如何保证集群的安全性? Kubernetes通过一系列机制来实现集群的安全控制，主要有如下不同的维度：

基础设施方面：保证容器与其所在宿主机的隔离；

最小权限原则：合理限制所有组件的权限，确保组件只执行它被授权的行为，通过限制单个组件的能力来限制它的权限范围。 用户权限：划分普通用户和管理员的角色。 集群方面：

Server的授权管理：通过授权策略来决定一个API调用是否合法。对合法用户进行授权并且随后在用户访问时进行鉴权，建议采用更安全的RBAC方式来提升集群安全授权。 敏感数据引入Secret机制：对于集群敏感数据建议使用Secret方式进行保护。 AdmissionControl（准入机制）：对kubernetes api的请求过程中，顺序为：先经过认证 & 授权，然后执行准入操作，最后对目标对象进行操作。

42、简述Kubernetes准入机制? 在对集群进行请求时，每个准入控制代码都按照一定顺序执行。如果有一个准入控制拒绝了此次请求，那么整个请求的结果将会立即返回，并提示用户相应的error信息。

准入控制（AdmissionControl）准入控制本质上为一段准入代码，在对kubernetes api的请求过程中，顺序为：先经过认证 & 授权，然后执行准入操作，最后对目标对象进行操作。常用组件（控制代码）如下：

LimitRanger：观察所有的请求，确保没有违反已经定义好的约束条件，这些条件定义在namespace中LimitRange对象中。 NamespaceExists：观察所有的请求，如果请求尝试创建一个不存在的namespace，则这个请求被拒绝。

43、简述Kubernetes RBAC及其特点（优势）? RBAC是基于角色的访问控制，是一种基于个人用户的角色来管理对计算机或网络资源的访问的方法。

相对于其他授权模式，RBAC具有如下优势：

对集群中的资源和非资源权限均有完整的覆盖。 整个RBAC完全由几个API对象完成， 同其他API对象一样， 可以用kubectl或API进行操作。 可以在运行时进行调整，无须重新启动API Server。

45、简述Kubernetes Secret有哪些使用方式? 创建完secret之后，可通过如下三种方式使用：

特权模式：privileged是否允许Pod以特权模式运行。 宿主机资源：控制Pod对宿主机资源的控制，如hostPID：是否允许Pod共享宿主机的进程空间。 用户和组：设置运行容器的用户ID（范围）或组（范围）。 提升权限：AllowPrivilegeEscalation：设置容器内的子进程是否可以提升权限，通常在设置非root用户（MustRunAsNonRoot）时进行设置。

48、简述Kubernetes网络模型? Kubernetes网络模型中每个Pod都拥有一个独立的IP地址，并假定所有Pod都在一个可以直接连通的、扁平的网络空间中。所以不管它们是否运行在同一个Node（宿主机）中，都要求它们可以直接通过对方的IP进行访问。设计这个原则的原因是，用户不需要额外考虑如何建立Pod之间的连接，也不需要考虑如何将容器端口映射到主机端口等问题。

同时为每个Pod都设置一个IP地址的模型使得同一个Pod内的不同容器会共享同一个网络命名空间，也就是同一个Linux网络协议栈。这就意味着同一个Pod内的容器可以通过localhost来连接对方的端口。

在Kubernetes的集群里，IP是以Pod为单位进行分配的。一个Pod内部的所有容器共享一个网络堆栈（相当于一个网络命名空间，它们的IP地址、网络设备、配置等都是共享的）。

49、简述Kubernetes CNI模型? CNI提供了一种应用容器的插件化网络解决方案，定义对容器网络进行操作和配置的规范，通过插件的形式对CNI接口进行实现。CNI仅关注在创建容器时分配网络资源，和在销毁容器时删除网络资源。在CNI模型中只涉及两个概念：容器和网络。

容器（Container）：是拥有独立Linux网络命名空间的环境，例如使用Docker或rkt创建的容器。容器需要拥有自己的Linux网络命名空间，这是加入网络的必要条件。

网络（Network）：表示可以互连的一组实体，这些实体拥有各自独立、唯一的IP地址，可以是容器、物理机或者其他网络设备（比如路由器）等。

Network Policy的主要功能是对Pod间的网络通信进行限制和准入控制，设置允许访问或禁止访问的客户端Pod列表。Network Policy定义网络策略，配合策略控制器（Policy Controller）进行策略的实现。

它能协助Kubernetes，给每一个Node上的Docker容器都分配互相不冲突的IP地址。 它能在这些IP地址之间建立一个覆盖网络（Overlay Network），通过这个覆盖网络，将数据包原封不动地传递到目标容器内。

Calico在每个计算节点都利用Linux Kernel实现了一个高效的vRouter来负责数据转发。每个vRouter都通过BGP协议把在本节点上运行的容器的路由信息向整个Calico网络广播，并自动设置到达其他节点的路由转发规则。

Calico保证所有容器之间的数据流量都是通过IP路由的方式完成互联互通的。Calico节点组网时可以直接利用数据中心的网络结构（L2或者L3），不需要额外的NAT、隧道或者Overlay Network，没有额外的封包解包，能够节约CPU运算，提高网络效率。

54、简述Kubernetes共享存储的作用? Kubernetes对于有状态的容器应用或者对数据需要持久化的应用，因此需要更加可靠的存储来保存应用产生的重要数据，以便容器应用在重建之后仍然可以使用之前的数据。因此需要使用共享存储。

55、简述Kubernetes数据持久化的方式有哪些? Kubernetes通过数据持久化来持久化保存重要数据，常见的方式有：

EmptyDir（空目录）：没有指定要挂载宿主机上的某个目录，直接由Pod内保部映射到宿主机上。类似于docker中的manager volume。

只需要临时将数据保存在磁盘上，比如在合并/排序算法中； 作为两个容器的共享存储。 特性：

同个pod里面的不同容器，共享同一个持久化目录，当pod节点删除时，volume的数据也会被删除。 emptyDir的数据持久化的生命周期和使用的pod一致，一般是作为临时存储使用。 Hostpath：将宿主机上已存在的目录或文件挂载到容器内部。类似于docker中的bind mount挂载方式。

特性：增加了pod与节点之间的耦合。

PersistentVolume（简称PV）：如基于NFS服务的PV，也可以基于GFS的PV。它的作用是统一数据持久化目录，方便管理。

56、简述Kubernetes PV和PVC? PV是对底层网络共享存储的抽象，将共享存储定义为一种“资源”。

PVC则是用户对存储资源的一个“申请”。

57、简述Kubernetes PV生命周期内的阶段? 某个PV在生命周期中可能处于以下4个阶段（Phaes）之一。

Available：可用状态，还未与某个PVC绑定。 Bound：已与某个PVC绑定。 Released：绑定的PVC已经删除，资源已释放，但没有被集群回收。 Failed：自动资源回收失败。

58、简述Kubernetes所支持的存储供应模式? Kubernetes支持两种资源的存储供应模式：静态模式（Static）和动态模式（Dynamic）。

静态模式：集群管理员手工创建许多PV，在定义PV时需要将后端存储的特性进行设置。 动态模式：集群管理员无须手工创建PV，而是通过StorageClass的设置对后端存储进行描述，标记为某种类型。此时要求PVC对存储的类型进行声明，系统将自动完成PV的创建及与PVC的绑定。

CSI是Kubernetes推出与容器对接的存储接口标准，存储提供方只需要基于标准接口进行存储插件的实现，就能使用Kubernetes的原生存储机制为容器提供存储服务。CSI使得存储提供方的代码能和Kubernetes代码彻底解耦，部署也与Kubernetes核心组件分离，显然，存储插件的开发由提供方自行维护，就能为Kubernetes用户提供更多的存储功能，也更加安全可靠。

CSI Controller的主要功能是提供存储服务视角对存储资源和存储卷进行管理和操作。 CSI Node的主要功能是对主机（Node）上的Volume进行管理和操作。

通过kubelet默认的自动注册机制，新的Worker将会自动加入现有的Kubernetes集群中； Kubernetes Master在接受了新Worker的注册之后，会自动将其纳入当前集群的调度范围。

61、简述Kubernetes Pod如何实现对节点的资源控制? Kubernetes集群里的节点提供的资源主要是计算资源，计算资源是可计量的能被申请、分配和使用的基础资源。当前Kubernetes集群中的计算资源主要包括CPU、GPU及Memory。CPU与Memory是被Pod使用的，因此在配置Pod时可以通过参数CPU Request及Memory

通常，一个程序所使用的CPU与Memory是一个动态的量，确切地说，是一个范围，跟它的负载密切相关：负载增加时，CPU和Memory的使用量也会增加。

当一个Pod创建成功时，Kubernetes调度器（Scheduler）会为该Pod选择一个节点来执行。对于每种计算资源（CPU和Memory）而言，每个节点都有一个能用于运行Pod的最大容量值。调度器在调度时，首先要确保调度后该节点上所有Pod的CPU和内存的Requests总和，不超过该节点能提供给Pod使用的CPU和Memory的最大容量值。

64、简述Kubernetes中，如何使用EFK实现日志的统一管理 在Kubernetes集群环境中，通常一个完整的应用或服务涉及组件过多，建议对日志系统进行集中化管理，通常采用EFK实现。

Elasticsearch：是一个搜索引擎，负责存储日志并提供查询接口； Fluentd：负责从 Kubernetes 搜集日志，每个node节点上面的fluentd监控并收集该节点上面的系统日志，并将处理过后的日志信息发送给Elasticsearch； Kibana：提供了一个 Web GUI，用户可以浏览和搜索存储在 Elasticsearch 中的日志。

65、简述Kubernetes如何进行优雅的节点关机维护? 由于Kubernetes节点运行大量Pod，因此在进行关机维护之前，建议先使用kubectl drain将该节点的Pod进行驱逐，然后进行关机维护。

66、简述Kubernetes集群联邦? Kubernetes集群联邦可以将多个Kubernetes集群作为一个集群进行管理。因此，可以在一个数据中心/云中创建多个Kubernetes集群，并使用集群联邦在一个地方控制/管理所有集群。

Helm能够将一组K8S资源打包统一管理, 是查找、共享和使用为Kubernetes构建的软件的最佳方式。 Helm中通常每个包称为一个Chart，一个Chart是一个目录（一般情况下会将目录进行打包压缩，形成name-version.tgz格式的单一文件，方便传输和存储）。

在 Kubernetes中部署一个可以使用的应用，需要涉及到很多的 Kubernetes 资源的共同协作。使用helm则具有如下优势：

统一管理、配置和更新这些分散的 k8s 的应用资源文件； 分发和复用一套应用模板； 将应用的一系列资源当做一个软件包管理。 对于应用发布者而言，可以通过 Helm 打包应用、管理应用依赖关系、管理应用版本并发布应用到软件仓库。 对于使用者而言，使用 Helm 后不用需要编写复杂的应用部署文件，可以以简单的方式在 Kubernetes 上查找、安装、升级、回滚、卸载应用程序。

68、标签与标签选择器的作用是什么? 标签可以附加在kubernetes任何资源对象之上的键值型数据，常用于标签选择器的匹配度检查，从而完成资源筛选 标签选择器用于表达标签的查询条件或选择标准，Kubernetes API目前支持两个选择器：基于等值关系（equality-based）的标签选项器以及基于集合关系（set-based）的标签选择器。

69、考虑一家拥有分布式系统的跨国公司，拥有大量数据中心，虚拟机和许多从事各种任务的员工。您认为这样公司如何以与Kubernetes一致的方式管理所有任务? 正如我们所有人都知道IT部门推出了数千个容器，其任务在分布式系统中遍布全球众多节点。

在这种情况下，公司可以使用能够为基于云的应用程序提供敏捷性，横向扩展功能和DevOps实践的东西。

因此，该公司可以使用Kubernetes来定制他们的调度架构并支持多种容器格式。这使得容器任务之间的亲和性成为可能，从而提供更高的效率，并为各种容器网络解决方案和容器存储提供广泛支持。

70、考虑一种情况，即公司希望通过维持最低成本来提高其效率和技术运营速度。您认为公司将如何实现这一目标? 公司可以通过构建CI/CD管道来实现DevOps方法，但是这里可能出现的一个问题是配置可能需要一段时间才能启动并运行。因此，在实施CI/CD管道之后，公司的下一步应该是在云环境中工作。一旦他们开始处理云环境，他们就可以在集群上安排容器，并可以在Kubernetes的帮助下进行协调。这种方法将有助于公司缩短部署时间，并在各种环境中加快速度。

71、假设一家公司想要修改它的部署方法，并希望建立一个更具可扩展性和响应性的平台。您如何看待这家公司能够实现这一目标以满足客户需求? 为了给数百万客户提供他们期望的数字体验，公司需要一个可扩展且响应迅速的平台，以便他们能够快速地将数据发送到客户网站。现在，要做到这一点，公司应该从他们的私有数据中心（如果他们使用任何）转移到任何云环境，如AWS。不仅如此，他们还应该实现微服务架构，以便他们可以开始使用Docker容器。一旦他们准备好基础框架，他们就可以开始使用最好的编排平台，即Kubernetes。这将使团队能够自主地构建应用程序并快速交付它们。

72、考虑一家拥有非常分散的系统的跨国公司，期待解决整体代码库问题。您认为公司如何解决他们的问题? 那么，为了解决这个问题，我们可以将他们的单片代码库转移到微服务设计，然后每个微服务都可以被视为一个容器。因此，所有这些容器都可以在Kubernetes的帮助下进行部署和协调。

73、我们所有人都知道，从单片到微服务的转变解决了开发方面的问题，但却增加了部署方面的问题。公司如何解决部署方面的问题?

团队可以试验容器编排平台，例如Kubernetes，并在数据中心运行。因此，通过这种方式，公司可以生成模板化应用程序，在五分钟内部署它，并在此时将实际实例集中在暂存环境中。这种Kubernetes项目将有数十个并行运行的微服务，以提高生产率，即使节点出现故障，也可以立即重新安排，而不会影响性能。

74、考虑一家拼车公司希望通过同时扩展其平台来增加服务器数量,公司如何有效地实现这种资源分配? 这个问题的解决方案就是Kubernetes。Kubernetes确保资源得到有效优化，并且只使用特定应用程序所需的那些资源。因此，通过使用最佳容器编排工具，公司可以有效地实现资源分配。

75、您认为公司如何处理服务器及其安装? 公司可以采用集装箱化的概念。一旦他们将所有应用程序部署到容器中，他们就可以使用Kubernetes进行编排，并使用像Prometheus这样的容器监视工具来监视容器中的操作。因此，利用容器的这种使用，在数据中心中为它们提供更好的容量规划，因为它们现在将受到更少的限制，因为服务和它们运行的硬件之间存在抽象。

76、考虑一种情况，公司希望向具有各种环境的客户提供所有必需的分发。您认为他们如何以动态的方式实现这一关键目标? 该公司可以使用Docker环境，组建一个横截面团队，使用Kubernetes构建Web应用程序。这种框架将帮助公司实现在最短的时间内将所需产品投入生产的目标。因此，在这样的机器运行的情况下，公司可以向所有具有各种环境的客户发放电子邮件。

77、假设公司希望在不同的云基础架构上运行各种工作负载，从裸机到公共云。公司将如何在不同界面的存在下实现这一目标? 该公司可以将其基础设施分解为微服务，然后采用Kubernetes。这将使公司在不同的云基础架构上运行各种工作负载。

79、您如何看待公司从单—服务转向微服务并部署其服务容器?

由于公司的目标是从单一应用程序转向微服务，它们最终可以逐个构建，并行构建，只需在后台切换配置。然后他们可以将这些内置微服务放在Kubernetes平台上。因此，他们可以从一次或两次迁移服务开始，并监控它们以确保一切运行稳定。一旦他们觉得一切顺利，他们就可以将其余的应用程序迁移到他们的Kubernetes集群中。

80、什么是Headless Service？ Headless Service类似于“普通”服务，但没有群集IP。此服务使您可以直接访问pod，而无需通过代理访问它。

本文介绍了零信任安全架构的零信任理念、零信任与传统安全产品/设备的关系及零信任参考架构。希望对您的学习有所帮助。 本文来自于CSDN，由火龙果软件Linda编辑、推荐。 零信任安全最早由著名研究机构 Forrester 的首席分析师约翰.金德维格在 2010 年提出。零信任安全针对传统边界安全架构思想进行了重新评估和审视，并对安全架构思路给出了新的建议。 其核心思想是，默认情况下不应该信任网络内部和外部的任何人/设备/系统，需要基于认证和授权重构访问控制的信任基础。诸如 IP 地址、主机、地理位置、所处网络等均不能作为可信的凭证。零信任对访问控制进行了范式上的颠覆，引导安全体系架构从“网络中心化”走向“身份中心化”，其本质诉求是以身份为中心进行访问控制。 传统零信任概念和目前落地情况 ，它会跳转到 / 也就是 Google Moma 系统，首先需要输入账号密码才能登陆，这个登录的过程中会针对设备信息、用户信息进行综合判定，账号密码正确以及设备信息通过规则引擎验证之后，会继续跳转到需要 1. 容器下网络零信任 首先介绍一下容器下的网络零信任组件 Calico，Calico 是针对容器，虚拟机和基于主机的本机 Workload 的开源网络和网络安全解决方案产品。 Calico 支持广泛的平台，包括 Kubernetes、OpenShift、Docker EE、OpenStack 和裸金属服务。零信任最大的价值就是即使攻击者通过其他各种手法破坏应用程序或基础架构，零信任网络也具有弹性。零信任架构使得使攻击者难以横向移动，针对性的踩点活动也更容易发现。 在容器网络零信任体系下，Calico+Istio 目前是比较热的一套解决方案；先来看看两者的一些差别，从差别上可以看到 Istio 是针对 Pod 层 Workload 的访问控制，以及 Calico 针对 Node 层的访问控制： 下面重点讲解一下 Calico 组件和 Istio 的一些技术细节，Calico 构建了一个 3 层可路由网络，通过 Calico 的 Felix（是运行在 Node 的守护程序，它在每个 Node 资源上运行。 Felix 负责编制路由和 ACL 规则以及在该 Node 主机上所需的任何其他内容，以便为该主机上的资源正常运行提供所需的网络连接）运行在每个 Node 上，主要做路由和 ACL 的策略以及搭建网络；通过运行在 Node 上的 Iptables 进行细粒度的访问控制。 可以通过 Calico 设置默认 Deny 的策略，然后通过自适应的访问控制来进行最小化的访问控制策略的执行，从而构建容器下的零信任体系；Dikastes/Envoy：可选的 Kubernetes sidecars，可以通过相互 TLS 身份验证保护 Workload 到 Workload 的通信，并增加相关的控制策略。 在讲解 Istio 之前先讲一下微服务的一些安全需求和风险分析： 微服务被突破之后通过 Sniffer 监控流量，进而进行中间人攻击，为了解决这种风险需要对流量进行加密； 为了针对微服务和微服务之间的访问控制，需要双向 TLS 和细粒度的访问策略； 要审核谁在什么时候做了什么，需要审计工具。 分析了对应的风险之后，下面来解释一下 Istio 如何实现的零信任架构。 首先很明显的一个特点就是全链路都是双向 mTLS 进行加密的，第二个特点就是微服务和微服务之间的访问也可以进行鉴权，通过权限访问之后还需要进行审计。Istio 是数据面和控制面进行分离的，控制面是通过 Pilot 将授权策略和安全命名信息分发给 Envoy，然后数据面通过 Envoy 来进行微服务的通信。 在每个微服务的 Workload 上都会部署 Envoy，每个 Envoy 代理都运行一个授权引擎，该引擎在运行时授权请求。当请求到达代理时，授权引擎根据当前授权策略评估请求上下文，并返回授权结果 ALLOW 或 DENY。 42Crunch 将 API 安全从企业边缘扩展到了每个单独的微服务，并通过可大规模部署的超低延迟微 API 防火墙来进行保护。 42Crunch API 防火墙的部署模式是以 Kubernetes Pod 中以 Sidecar 代理模式部署，毫秒级别的性能响应，这省去了编写和维护单个 API 安全策略过程，并实施了零信任安全体系结构，提升了微服务下的 API 安全性。42Crunch 的 API 安全能力包括： 审核：运行 200 多个 OpenAPI 规范定义的安全审核测试，并进行详细的安全评分，以帮助开发人员定义和加强 API 安全； 扫描：扫描实时 API 端点，以发现潜在的漏洞； 4. 蚂蚁零信任架构体系落地最佳实践 随着 Service Mesh 架构的演进，蚂蚁已经开始在内部落地 Workload 场景下的服务鉴权能力，如何建设一套符合蚂蚁架构的 Workload 间的服务鉴权能力，我们将问题分为一下三个子问题： Workload 的身份如何定义，如何能够实现一套通用的身份标识的体系； Workload 间访问的授权模型的实现； 访问控制执行点如何选择。 不过在工程落地过程中发现，这种维度的身份格式粒度不够细，并且与 Kubernetes 对于 namespace 的划分规则有较强的耦合。蚂蚁的体量较大，场景较多，不同场景下 namespace 的划分规则都不完全一致。因此我们对格式进行了调整，在每一场景下梳理出能够标识一个 Workload 示例所须要的一组必备属性（例如应用名，环境信息等），并将这些属性携带在 配合这个身份格式标准，我们在 Kubernetes API Server 中添加了 Validating Webhook 组件，对上述 Labels 中必须携带的属性信息进行校验。如果缺少其中一项属性信息，则实例 Pod 将无法创建。如下图所示： 在解决了 Workload 身份定义的问题后，剩下的就是如何将身份转换成某种可校验的格式，在 Workload 之间的服务调用链路中透传。为了支持不同的使用场景，我们选择了 X.509 证书与 JWT 这两种格式。 对于其他场景，我们将身份信息存放在 JWT 的 Claims 中，而 JWT 的颁发与校验，采用了 Secure Sidecar 提供服务。如下图所示： 在项目落地的初期，使用 RBAC 模型来描述 Workload 间服务调用的授权策略。举例描述，应用 A 的某一个服务，只能被应用 B 调用。这种授权策略在大多数场景下都没有问题，不过在项目推进过程中，我们发现这种授权策略不适用于部分特殊场景。 我们考虑这样一个场景，生产网内部有一个应用 A，职责是对生产网内部的所有应用在运行时所需要使用的一些动态配置提供中心化的服务。这个服务的定义如下： A 应用 - 获取动态配置的 RPC 服务： 在此场景下，如果依然使用 RBAC 模型，应用 A 的访问控制策略将无法描述，因为所有应用都需要访问 A 应用的服务。但是这样会导致显而易见的安全问题，调用方应用 B 可以通过该服务获取到其它应用的资源。 在执行点选择方面，考虑到 Service Mesh 架构推进需要一定的时间，我们提供了两不同的方式，可以兼容 Service Mesh 的架构，也可以兼容当前场景。 零信任的核心是 "Never Trust, Always Verify"，未来会继续深化零信任在整个阿里巴巴的实践，赋予不同的角色不同的身份，例如企业员工、应用、机器，并将访问控制点下沉到云原生基础设施的各个点，实现全局细粒度的控制，打造安全防护的新边界。 本文从业界的零信任体系的落地最佳实践，到基于 Kubernetes 的零信任落地方式进行了简单的描述，本文只是抛砖引玉，希望能引发更多关于 。