云原生DevOps流程实战题库

云原生DevOps流程实战题库四、故障排查与治理篇（一）案例分析题1.现象：K8s集群中某应用Pod状态为`CrashLoopBackOff`，请分步说明排查思路与工具命令。解析：步骤1：查看Pod事件：执行`kubectldescribepod<pod-name>`，关注`Events`字段，判断是否为“OOMKilled”（内存溢出）、“权限不足”（如`FailedCreate`因ServiceAccount无权限）、“镜像拉取失败”等。步骤2：查看容器日志：执行`kubectllogs<pod-name>-c<container-name>`（若多容器需指定`-c`），分析应用报错（如Java的`OutOfMemoryError`、Python的`ImportError`）。步骤3：检查资源配置：执行`kubectlgetpod<pod-name>-oyaml`，查看`resources.limits`/`requests`是否合理（如内存限制过小导致OOM）。步骤4：验证依赖服务：若应用依赖数据库、Redis等，通过`kubectlexec`进入Pod，执行`telnet<service-name><port>`或`curl`测试网络连通性。（二）选择题1.Prometheus监控中，Pod的CPU使用率指标缺失，最可能的原因是？A.NodeExporter未部署到目标节点B.Pod未配置`prometheus.io/scrape:"true"`注解C.MetricsServer与Prometheus版本不兼容解析：Prometheus通过服务发现+注解识别需监控的Pod：若Pod未配置`prometheus.io/scrape:"true"`（或类似注解），Prometheus不会拉取其metrics。NodeExporter监控节点资源（非Pod），MetricsServer提供K8s核心指标（与Prometheus的自定义指标无关），应用暴露端口与metrics拉取无直接关联。因此答案为B。五、场景化案例与最佳实践篇（一）案例题1.某电商平台备战“双11”大促，需设计云原生DevOps流程保障系统稳定性与弹性。请从容量规划、灰度发布、故障韧性、监控告警四维度给出方案。解析：容量规划：基于历史流量数据，配置K8s的`HorizontalPodAutoscaler`（HPA），按CPU/内存使用率或自定义指标（如QPS）自动扩缩容；提前通过`kubectlscale`预发Pod，应对流量峰值。灰度发布：采用金丝雀发布（Istio流量管理），将1%流量导入新版本，验证后逐步提升比例（如10%→50%→100%）；结合A/B测试，对比新旧版本的转化率、错误率。故障韧性：引入混沌工程（ChaosMesh），在预发环境注入“Pod宕机”“网络延迟”“CPU满载”等故障，验证系统自愈能力；配置K8s的`PodDisruptionBudget`（PDB），保障最少可用Pod数。监控告警：通过Prometheus采集“应用QPS、错误率、数据库连接池使用率”等业务指标，结合Grafana可视化；配置多级告警（如P0级：错误率>5%+QPS>阈值，触发电话通知；P1级：HPA扩容触发，邮件通知）。（二）简答题1.简述GitOps的核心原则与云原生实践方式。解析：核心原则：Git作为单一数据源：应用配置、K8s资源清单、CI/CD流水线均存储在Git仓库，所有变更需通过Git提交（如PR评审）。声明式配置：通过YAML等声明式文件定义系统期望状态，而非命令式操作。自动同步与审计：CD工具（如ArgoCD、Flux）监控Git变更，自动将配置同步到目标环境；所有变更可追溯（Git提交记录）。云原生实践：配置存储：将K8s的`Deployment`/`Service`/`Ingress`等资源文件存入Git，按环境（dev/stage/prod）分支管理。同步工具：使用ArgoCD，通过`Application`资源关联Git仓库与K8s集群，配置`syncPolicy`实现自动/手动同步。协作流程：开发提交配置变更需发起PR，经代码评审、自动化测试（如Kubeval校验YAML语法）后合并，触发ArgoCD同步。结语云原生DevOps的实战能力需“理论认知+工具实操+场景复盘”三位一体。本题库通过问题导向的场景设计与深度可落地的解析，帮助技术团队突破“知易行难”的瓶颈——从“会用工具”到“设计流程”，从“排查故