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，不但适合运维新人入行面试必要，还实用于想提拔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
1、什么是运维?
2、在工作中，运维职员经常必要跟运营职员打交道，叨教运营职员是做什么工作的?
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、什么是中心件?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如何定位锁题目，mysql如何淘汰主从复制延迟?
17、如何重置mysql root密码?
网上学习资料一大堆，但假如学到的知识不成体系，遇到题目时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提拔。
必要这份体系化的资料的朋友，可以点击这里获取！
一个人可以走的很快，但一群人才气走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎参加我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
- 云盘算：云成为新一代IT底子设施, 56%中小微型企业将来3年将购买4+项云服务。到2016年，75%的新IT投入会在云或混合云体系上。到2016年，70%的CIOs 会采用‘云优先’战略。80%的新IT决策会有业务线参与，53%的IT决策会由业务线主导。
市场趋势的巨大转变：从“由内到外”转变为“由外到内”。
云盘算存储应用技术
========================================================================
- ICT整体布局已定，只待个别大模块成熟和完整对接；围绕IOT，5G，NFV/SDN，云数据中心，大数据模块内新技术日新月异快速发展。
- 云DC面临3大挑战：接入流量剧增，数据处理剧增，应用服务剧增。
- 物联网（英语：Internet of Things，缩写IoT）是互联网、传统电信网等信息承载体，让全部能利用独立功能的普通物体实现互联互通的网络。
- SDN：Software Defined Network，即软件定义网络。
- NFV，Network Function Virtualization，即网络功能假造化。
- Cloud RAN（也被称为C-RAN和Centralized-RAN）是用于将来移动网络底子结构的一种新型蜂窝网络架构。
- 底子设施融合：通过云操作体系将数据中心内多厂家异构的盘算、存储、网络设备资源进行统一整合与主动化调度管理
- 价值驱动力：更低的TCO，更高效的业务摆设 ，更敏捷的客户需求相应能力。
- 建设：
- 原有网络对接和演进
- 安全隔离和安全防护
- 构建差异化资源池，满足不同业务需求
- 管理：
- 原有资源池的纳管
- 假造化、物理资源的统一管理
- 制定资源池管理规范，资源使用规范化
- 业务迁徙：
- 老旧物理机业务和数据平滑迁徙
- 老旧假造机业务和数据平滑迁徙
云盘算概述
- 云盘算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增长、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是假造化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。已往在图中通常用云来表现电信网，后来也用来表现互联网和底层底子设施的抽象。狭义云盘算指IT底子设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云盘算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也但是其他服务。它意味着盘算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
- 云盘算的资源是动态易扩展而且假造化的，通过互联网提供。终端用户不必要相识“云”中底子设施的细节，不必具有相应的专业知识，也无需直接进行控制，只关注自己真正必要什么样的资源以及如何通过网络来得到相应的服务。
- 云盘算的关键特征：
- 按需自助服务（On-demand Self-service）：消费者可以按需摆设处理能力，如服务器和网络存储，而不必要与每个服务供应商进行人工交互。
- 无处不在的网络接入（Ubiquitous network access）：通过互联网获取各种能力,并可以通过标准方式访问，以通过各种客户端接入使用（例如移动电话，笔记本电脑，PDA等）。
- 与位置无关的资源池（Location independent resource pooling）：供应商的盘算资源被集中，以便通过多用户租用模式给客户提供服务，同时不同的物理和假造资源可根据客户需求动态分配。客户一般无法控制或知道资源的确切位置。这些资源包括存储、处理器、内存、网络带宽和假造机等。
- 快速弹性（Rapid Elastic）：可以迅速、弹性地提供能力，能快速扩展，也可以快速开释实现快速缩小。对客户来说，可以租用的资源看起来好像是无限的，并且可在任何时间购买任何数量的资源。
- 按使用付费（Pay per user）：能力的收费是基于计量的一次一付，或基于广告的收费模式，以促进资源的优化利用。比如计量存储，带宽和盘算资源的斲丧，按月根据用户实际使用收费。在一个组织内的云可以在部门之间盘算费用。
- 云盘算摆设模式：私有云盘算、公有云盘算、混合云盘算
- 私有云盘算：一般由一个组织来使用，同时由这个组织来运营。华为数据中心属于这种模式，华为自己是运营者，也是它的使用者，也就是说使用者和运营者是一体，这就是私有云。
- 公有云盘算：就如共用的交换机一样，电信运营商去运营这个交换机，但是它的用户可能是普通的大众，这就是公有云。
- 混合云盘算：它强调底子设施是由二种或更多的云来构成的，但对外出现的是一个完整的实体。企业正常运营时，把重要数据保存在自己的私有云内里（比如：财务数据），把不重要的信息放到公有云里，两种云组合形成一个整体，就是混合云。比如说电子商务网站，平时业务量比较稳定，自己购买服务器搭建私有云运营，但到了圣诞节促销的时间，业务量非常大，就从运营商的公有云租用服务器，来分担节日的高负荷；但是可以统一的调度这些资源，如许就构成了一个混合云。
- “On-Demand”商业模式，即按需服务模式。用户所必要的应用软件和数据都位于云中，用户使用客户端按照自己的需求访问所要的应用。云服务提供商同样按照客户的需求提供相应的服务，和收到相应费用。
- 从商业视角来看，云服务可以划分为以下几种类型：
- IaaS：底子架构即服务（Infrastructure as a Service）。IaaS提供ICT底子架构资源并确保其正常运行。
- PaaS：平台即服务（Platform as a Service）。PaaS为软件开发者提供了开发平台。在传统的开发情况中，开发者在编写应用程序的时间，同时必要关注所采用的操作体系和硬件设备。而使用PaaS，开发者可以专注于编写最好的应用程序，底子平台的维护由PaaS供应商负责。
- SaaS：软件即服务（Software as a Service）。这是云盘算最早出现的服务模式。用户只必要使用浅显的设备去连接SaaS供应商提供的操作体系和应用程序。全部繁杂的体系维护工作，例如软件和授权的升级，均由SaaS供应商来负责。
- 通过对多项核心技术进行归类汇总，可归结为三个方面：整体的盘算架构、承载的硬件设备和软件体系。
- 整体的盘算架构，必要涵盖高性能、高可靠和可扩展。
- 云盘算硬件包括：高可靠和高性能的盘算服务器提供盘算资源；低资本、数据安全的存储设备提供数据存储空间；支持大二层网络的高密度交换机进行数据的通讯和交流。
- 云盘算软件包括：用于大数据的并行分析盘算技术；整合存储资源提供动态可伸缩资源池的分布式存储技术；用于数据管理的分布式文件管理；盘算、存储等资源池化的假造化技术；简化运维职员工作，方便高效智能运维的体系管理技术。
- 云盘算的关键特征：
- 按需自助服务（On-demand Self-service）
- 无处不在的网络接入（Ubiquitous network access）
- 与位置无关的资源池（Location independent resource pooling）
- 快速弹性（Rapid Elastic）
- 按使用付费（Pay per use）
- “云平台”的根本原理是一个分布式盘算体系，通过使盘算分布在大量的盘算机上，提供On-Demand的超级运算能力和存储能力；终端也是云的一部门。
- “云平台”的核心部门依然是数据中心（心脏），但技术上和传统的数据中心有本质的不同，从强调单机的性能和集群向“分布式、智能化、超大容量”等方向发展。
- “云” 只是一个形象的说法，既是对网状分布盘算机的比喻，也指数据的盘算过程被隐匿起来。
- 假造化的定义：对物理实体资源进行抽象与隔离的管理技术，以达到最大水平利用资源的目标。
- 云盘算的摆设类型：
- 私有云：企业拥有独立的云底子设施
- 公有云：云服务运营商拥有云服务设施，为公众或企业提供云服务
- 混合云：由私有云和公有云构成，通过专用技术互联，实现数据和应用共享
- 存储融合:
- 开放：支持多厂家假造化和物理机数据库摆设
- 高性能：支持4096个节点，性能线性提拔，支持千万级IOPS，支持高性能数据库和大容量云资源池
- 高可靠：多副本，支持7个9可靠性，机柜级可靠性
- DHT（Distributed Hash Table）：即分布式哈希表，它通常是为了拥有极大节点数量的体系，而且在体系的节点常常会参加或退出节点而计划的。
- OceanStor DJ是华为公司推出的面向云数据中心发展的业务驱动存储控制软件，统一管理数据中心存储资源，提供业务驱动、主动化的存储服务，提拔云化情况中存储资源的利用率和存储服务的供给服从。
- OceanStor DJ核心是基于OpenStack相关服务的加强，实现存储资源统一管理，按需分配和数据掩护服务。OceanStor DJ将应用与底层存储解耦，打破传统设备和应用厂商的垄断地位。在云化场景下，将存储和数据掩护等能力以XaaS的方式提供，顺应存储价值链向软件和服务转移。
- 从控制面和数据面来看，OceanStor DJ的价值如下：
- OceanStor DJ在控制面上将存储的功能特性从物理阵列中抽象出来，把具备相同或近似能力的多个物理存储池在逻辑上构成资源池。用户在请求存储资源的时间，基于资源池的SLA（Service Level Agreement）能力而无需关心后端由哪台阵列为其应用提供存储服务。
- 从数据面上来看，OceanStor DJ具备集成全部类型的数据服务的能力，以及支持应用程序访问块存储、文件存储的能力。同时由于它始终具有并继续使用底层存储阵列独特的功能，OceanStor DJ的存储服务保存了存储阵列的增值特性，例如远程复制等，不会增长用户的购置资本。
NFV，即网络功能假造化，Network Function Virtualization。通过使用x86等通用性硬件以及假造化技术，来承载许多功能的软件处理。从而低落网络昂贵的设备资本。可以通过软硬件解耦及功能抽象，使网络设备功能不再依赖于专用硬件，资源可以充分灵活共享，实现新业务的快速开发和摆设，并基于实际业务需求进行主动摆设、弹性伸缩、故障隔离和自愈等。
AI、大数据存储应用技术
===========================================================================
- 大数据趋势：跨越裂谷，走向成熟，进入落地与实施阶段。
- 50%的企业已经投资和使用大数据，33%的企业正在规划如何利用大数据，我们看到大数据领域的持续投资，大数据即将步入成熟发展阶段。
- 云盘算和大数据已不再是“新兴”技术，而是成为了“主流”技术了。
- 全球创建和共享的数字信息5年增长9倍，2013年达到3.8ZB。
- CERN： LHC对撞产生1PB/s的数据。
- SKA：2015年存储必要1EB。
网上学习资料一大堆，但假如学到的知识不成体系，遇到题目时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提拔。
必要这份体系化的资料的朋友，可以点击这里获取！
一个人可以走的很快，但一群人才气走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎参加我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
,t_70)
- 全球创建和共享的数字信息5年增长9倍，2013年达到3.8ZB。
- CERN： LHC对撞产生1PB/s的数据。
- SKA：2015年存储必要1EB。
网上学习资料一大堆，但假如学到的知识不成体系，遇到题目时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提拔。
必要这份体系化的资料的朋友，可以点击这里获取！
一个人可以走的很快，但一群人才气走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎参加我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。 |
