examination/topics/interview-prep/k8s-observability/single_choice.json

{
  "topic": "k8s-observability",
  "type": "single_choice",
  "schema_version": "1.0.0",
  "generated": "2026-09-09T16:10:00+08:00",
  "questions": [
    {
      "id": "sc-001",
      "type": "single_choice",
      "difficulty": 2,
      "tags": [
        "kubernetes",
        "deployment",
        "rolling-update"
      ],
      "question": "在 Kubernetes 中，Deployment 的 spec.strategy.rollingUpdate 配置 maxSurge: 25% 和 maxUnavailable: 25%，当集群中有 10 个 Pod 且需要更新到新版本时，最多会同时运行多少个新版本的 Pod？",
      "options": {
        "A": "2 个",
        "B": "3 个",
        "C": "5 个",
        "D": "10 个"
      },
      "answer": "C",
      "explanation": "maxSurge: 25% 表示最多可以超出期望副本数 25%，即 10 × 25% = 2.5，向上取整为 3，所以最多总 Pod 数为 10 + 3 = 13。maxUnavailable: 25% 表示最多有 25% 的 Pod 不可用，即 10 × 25% = 2.5，向上取整为 3，即最少需要 7 个可用 Pod。在滚动更新过程中，系统先创建新 Pod，新 Pod 就绪后才能终止旧 Pod。新 Pod 逐批创建时，当 3 个新 Pod 全部就绪且旧 Pod 还未完全终止，此时最多可同时运行 5 个新版本 Pod（13 个总 Pod 减去 8 个旧版本 = 5 个新版本）。但更直观的理解：每批次 maxSurge 允许额外创建 3 个新 Pod，加上同时允许不可用的 3 个旧 Pod，新版本最多可以有 5 个同时运行（7 个旧 + 5 个新 = 12 ≤ 13）。",
      "source": null,
      "related": []
    },
    {
      "id": "sc-002",
      "type": "single_choice",
      "difficulty": 2,
      "tags": [
        "kubernetes",
        "pod",
        "liveness",
        "readiness"
      ],
      "question": "关于 Kubernetes 中三种探针的作用，以下说法正确的是？",
      "options": {
        "A": "Liveness Probe 失败后，Pod 会被重新调度到其他节点",
        "B": "Readiness Probe 失败后，Pod 会被从 Service 的 Endpoints 中移除",
        "C": "Startup Probe 在容器启动成功后会持续探测",
        "D": "三种探针的检测结果都直接影响 Pod 的驱逐决策"
      },
      "answer": "B",
      "explanation": "Readiness Probe 失败后，Pod 会被标记为 NotReady，并从关联 Service 的 Endpoints 列表中移除，从而不再接收流量。A 错误：Liveness Probe 失败后，kubelet 会重启该容器（restartPolicy 决定是否重建 Pod），而非调度到其他节点。C 错误：Startup Probe 只在容器启动阶段运行，一旦成功，后续不再探测，而是由 Liveness 和 Readiness 接管。D 错误：只有 Liveness Probe 失败会触发容器重启，Readiness 和 Startup 的结果不会导致 Pod 被驱逐。",
      "source": null,
      "related": []
    },
    {
      "id": "sc-003",
      "type": "single_choice",
      "difficulty": 3,
      "tags": [
        "kubernetes",
        "service",
        "ingress",
        "declarative-api"
      ],
      "question": "以下关于 Kubernetes Service 类型与 Ingress 的描述，错误的是？",
      "options": {
        "A": "ClusterIP 类型的 Service 只能在集群内部访问",
        "B": "NodePort 会在每个节点上开放一个固定端口，外部流量通过 <NodeIP>:<NodePort> 访问",
        "C": "Ingress 资源可以提供 L7 层的 HTTP 路由和 TLS 终止，但需要 Ingress Controller 才能生效",
        "D": "LoadBalancer 类型的 Service 在任何云环境中都会自动创建外部负载均衡器，无需云厂商支持"
      },
      "answer": "D",
      "explanation": "LoadBalancer 类型的 Service 需要云厂商的 LoadBalancer 实现支持（如 AWS ELB、GCP Cloud Load Balancer）。在本地环境（如 Minikube、Kind）或没有云负载均衡器的裸金属环境中，LoadBalancer 类型可能无法正常工作或需要 MetalLB 等额外组件。A 正确：ClusterIP 是默认类型，仅集群内可达。B 正确：NodePort 在 30000-32767 范围内开放端口。C 正确：Ingress 本身是声明式的路由规则定义，需要 Ingress Controller（如 nginx-ingress、traefik）来实际执行路由。",
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      "related": []
    },
    {
      "id": "sc-004",
      "type": "single_choice",
      "difficulty": 3,
      "tags": [
        "kubernetes",
        "canary",
        "blue-green",
        "flagger"
      ],
      "question": "在使用 Flagger 进行 Canary 发布时，以下哪个指标必须配置且 Flagger 默认会等待其达标后才继续推进金丝雀？",
      "options": {
        "A": "请求成功率（Request Success Rate）",
        "B": "请求延迟 P99（Request Duration）",
        "C": "HTTP 5xx 错误率（Request Error Rate）",
        "D": "以上三项都是 Flagger 的默认分析指标"
      },
      "answer": "D",
      "explanation": "Flagger 默认的 Canary 分析会检查三项核心指标：请求成功率（默认阈值 99%）、请求延迟（默认 P99 ≤ 500ms）、HTTP 5xx 错误率（默认阈值 1%）。这三项指标来自 Flagger 集成的 Prometheus 查询，如果任一指标不达标，Flagger 会自动回滚金丝雀。虽然理论上可以通过 CanaryAnalysis 配置只选部分指标，但 Flagger 的默认模板会同时包含这三项，这也是业界金丝雀发布的最佳实践。",
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      "related": []
    },
    {
      "id": "sc-005",
      "type": "single_choice",
      "difficulty": 3,
      "tags": [
        "kubernetes",
        "hpa",
        "custom-metrics"
      ],
      "question": "关于 Kubernetes HPA（Horizontal Pod Autoscaler）V2 版本的配置，以下哪个说法是正确的？",
      "options": {
        "A": "HPA V2 只能基于 CPU 和 Memory 进行自动扩缩容",
        "B": "HPA V2 支持基于 Custom Metrics 和 External Metrics 进行扩缩容",
        "C": "HPA V2 的 behavior 字段只能配置 scaleUp 操作，不能配置 scaleDown",
        "D": "HPA V2 检测到指标变化后会在 15 秒内立即调整副本数，没有任何延迟"
      },
      "answer": "B",
      "explanation": "HPA V2（autoscaling/v2）是 HPA 的增强版本，除了支持 CPU 和 Memory 这两个内置指标外，还支持 Custom Metrics（集群内资源暴露的指标，如每秒请求数）和 External Metrics（集群外部指标，如消息队列的队列长度）。A 错误：V2 的核心优势就是支持自定义和外部指标。C 错误：behavior 字段同时支持 scaleUp 和 scaleDown 两个方向的配置，可以分别设定稳定窗口、步进策略等。D 错误：HPA 有 stabilizationWindowSeconds 默认值（scaleUp 为 0，scaleDown 为 300），用于避免频繁抖动。",
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      "related": []
    },
    {
      "id": "sc-006",
      "type": "single_choice",
      "difficulty": 2,
      "tags": [
        "prometheus",
        "grafana",
        "servicemonitor"
      ],
      "question": "在 Prometheus Operator 中，ServiceMonitor 资源的正确作用是？",
      "options": {
        "A": "直接向 Prometheus 发送告警",
        "B": "定义 Prometheus 应该从哪些 Service 抓取（scrape）指标",
        "C": "存储 Prometheus 的长期历史数据",
        "D": "定义 Grafana Dashboard 的可视化面板"
      },
      "answer": "B",
      "explanation": "ServiceMonitor 是 Prometheus Operator 提供的 CRD（Custom Resource Definition），用于声明式地定义 Prometheus 的抓取目标。它通过 label selector 匹配 Service，告诉 Prometheus Controller 应该监控哪些 Service 的哪个端口和路径。A 错误：告警由 PrometheusRule 资源定义。C 错误：长期存储由 Thanos 或 VictoriaMetrics 等组件处理，或通过 Prometheus 的 remote write 实现。D 错误：Grafana Dashboard 通过 JSON 定义或 Grafana UI 创建，与 ServiceMonitor 无关。",
      "source": null,
      "related": []
    },
    {
      "id": "sc-007",
      "type": "single_choice",
      "difficulty": 4,
      "tags": [
        "opentelemetry",
        "otlp",
        "context-propagation"
      ],
      "question": "关于 OpenTelemetry 的 Context Propagation 机制，以下说法正确的是？",
      "options": {
        "A": "OpenTelemetry 只支持 W3C TraceContext 一种传播格式，没有其他选择",
        "B": "Context Propagation 通过在 HTTP Header 中注入和提取 TraceID、SpanID 等信息，实现跨服务链路追踪",
        "C": "Context Propagation 只能用于分布式追踪（Tracing），不能用于传播 Metrics 和 Logs 的上下文",
        "D": "W3C TraceContext 标准中 traceparent 头的格式为 trace-id-span-id-trace-flags，不包含 version 和 trace-state"
      },
      "answer": "B",
      "explanation": "Context Propagation 是 OpenTelemetry 实现跨服务可观测性的核心机制。它通过在服务间调用的 HTTP Header（如 W3C 标准的 traceparent、tracestate）或消息队列的元数据中注入 TraceID、SpanID、TraceFlags 等上下文信息，使下游服务能够提取这些信息并继续追踪链路。A 错误：OpenTelemetry 支持多种传播格式，包括 W3C TraceContext、B3（Zipkin）、Jaeger 等。C 错误：Context Propagation 可以同时传播 Trace、Metric、Log 的关联上下文（Baggage）。D 错误：traceparent 的标准格式为 version-trace-id-parent-id-trace-flags（5 段），且 tracestate 是可选的独立头。",
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      "related": []
    },
    {
      "id": "sc-008",
      "type": "single_choice",
      "difficulty": 3,
      "tags": [
        "loki",
        "promtail",
        "logging"
      ],
      "question": "Grafana Loki 与 ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）在日志架构上的核心区别是？",
      "options": {
        "A": "Loki 不支持结构化日志，只能处理非结构化文本",
        "B": "Loki 不对日志内容建立全文索引，只索引标签（Labels），因此存储成本更低、写入性能更好",
        "C": "Loki 只能接收 Kubernetes 环境的日志，不支持裸金属或虚拟机",
        "D": "Loki 不支持 PromQL 查询，使用完全不同的查询语法"
      },
      "answer": "B",
      "explanation": "Loki 的核心设计理念是\"像 Prometheus 一样，但用于日志\"。它不像 Elasticsearch 那样对日志全文建立倒排索引，而是只对元数据标签（Labels）建立索引。这使得 Loki 的写入性能更高、存储成本更低（通常比 Elasticsearch 低数倍）。查询时先通过 Labels 缩小范围，再使用 LogQL 在匹配的日志流中做文本搜索。A 错误：Loki 完全支持结构化日志（JSON 等格式）。C 错误：Loki 通过 Promtail、Fluentd 等 Agent 支持各种环境的日志采集。D 错误：Loki 使用 LogQL 查询语言，语法上与 PromQL 有相似之处。",
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      "related": []
    },
    {
      "id": "sc-009",
      "type": "single_choice",
      "difficulty": 2,
      "tags": [
        "kubernetes",
        "configmap",
        "secret"
      ],
      "question": "以下关于 Kubernetes ConfigMap 和 Secret 的描述，正确的是？",
      "options": {
        "A": "ConfigMap 和 Secret 的内容都会以 base64 编码存储在 etcd 中",
        "B": "Secret 的内容是加密存储的，可以直接作为安全凭证使用",
        "C": "ConfigMap 可以被挂载为 Volume 或作为环境变量注入 Pod，Secret 也可以",
        "D": "ConfigMap 和 Secret 都必须在创建 Pod 之前创建，不支持动态引用"
      },
      "answer": "C",
      "explanation": "ConfigMap 和 Secret 都支持两种使用方式：一是通过 env 字段注入为 Pod 的环境变量；二是通过 volumes/volumeMounts 挂载为文件。A 错误：ConfigMap 以明文存储（base64 只是 YAML 编码方式，不是加密），Secret 虽然是 base64 编码但这只是编码不是加密（需要配合 encryption at rest 才算真正加密）。B 错误：Secret 的 base64 编码不是加密，任何能访问 etcd 的人都能解码。D 错误：两者都支持在 Pod 创建前先创建，但也支持通过 immutable 配置、外部配置工具（如 External Secrets Operator）动态管理。",
      "source": null,
      "related": []
    },
    {
      "id": "sc-010",
      "type": "single_choice",
      "difficulty": 4,
      "tags": [
        "hpa",
        "keda",
        "elasticity"
      ],
      "question": "KEDA（Kubernetes Event-driven Autoscaling）相比原生 HPA 的核心优势是？",
      "options": {
        "A": "KEDA 支持更丰富的事件源，可以根据 Kafka 消费者组的 lag、RabbitMQ 队列深度、Cron 调度等 60+ 种 Event Source 自动扩缩容",
        "B": "KEDA 使用完全不同的 Pod 调度算法，能将 Pod 调度到更合适的节点上",
        "C": "KEDA 替代了 Kubernetes 的 Pod 控制器，直接管理 Pod 的生命周期",
        "D": "KEDA 只能将副本数扩展到 HPA 上限，无法超越 HPA 的能力"
      },
      "answer": "A",
      "explanation": "KEDA 是一个 CNCF 毕业项目，它作为 HPA 的增强层工作。KEDA 的核心价值是提供了丰富的 Scaler（伸缩器），支持 60+ 种事件源的自动扩缩容，包括消息队列（Kafka、RabbitMQ、SQS）、数据库查询、外部监控系统、Cron 表达式等。KEDA 会根据事件源的指标自动计算所需的副本数（包括缩容到 0），然后通过 HPA 执行实际的扩缩容。B 错误：KEDA 不改变 Pod 调度算法。C 错误：KEDA 不替代 Pod 控制器，它只是提供指标和目标副本数。D 错误：KEDA 支持 Scale-to-Zero（将副本缩至 0），这是原生 HPA 做不到的。",
      "source": null,
      "related": []
    },
    {
      "id": "sc-011",
      "type": "single_choice",
      "difficulty": 3,
      "tags": [
        "kubernetes",
        "canary",
        "istio"
      ],
      "question": "使用 Istio 实现基于 Header 的 Canary 路由时，以下 VirtualService 配置片段中，哪种方式能将带有 x-canary: true Header 的请求路由到新版本？",
      "options": {
        "A": "在 match 中设置 headers.x-canary.exact: \"true\"，并在 route 的 destination.host 中指向新版本的 service",
        "B": "在 DestinationRule 中设置 trafficPolicy.loadBalancer.simple: ROUND_ROBIN",
        "C": "在 Gateway 中配置 match.headers.x-canary.exact: \"true\"",
        "D": "在 VirtualService 的 route 中直接设置 weight: 100 并写死 Header 条件"
      },
      "answer": "A",
      "explanation": "Istio 的 VirtualService 中，可以通过 match.headers 指定请求匹配条件。具体来说，在 VirtualService 的 spec.http[].match[] 中设置 headers.x-canary.exact: \"true\"，然后在对应的 route[] 中将 traffic 指向新版本的 Destination（如 svc-canary）。这样带有 x-canary: true Header 的请求会被路由到金丝雀版本，其他请求走主版本。B 错误：DestinationRule 的 loadBalancer 设置的是负载均衡策略，不是路由匹配。C 错误：Gateway 主要处理入口流量的 TLS 终止和主机匹配，Header 路由应在 VirtualService 中配置。D 错误：weight 和 match 条件是不同的配置维度，不可混用。",
      "source": null,
      "related": []
    },
    {
      "id": "sc-012",
      "type": "single_choice",
      "difficulty": 5,
      "tags": [
        "opentelemetry",
        "collector",
        "otlp"
      ],
      "question": "OpenTelemetry Collector 的 Pipeline 配置中，如果同时配置了 receivers.OTLP → processors.batch → exporters/prometheus 和 receivers.OTLP → processors.batch → exporters/logging，这意味着？",
      "options": {
        "A": "数据会被重复采集两次，导致指标翻倍",
        "B": "数据会同时导出到 Prometheus 和标准输出（logging exporter），这是 Fan-out 模式，支持多目标导出",
        "C": "只有第一个 exporter 能接收数据，第二个 exporter 会被忽略",
        "D": "OTLP receiver 会根据数据类型自动路由：Metrics 到 Prometheus，Logs 到 logging"
      },
      "answer": "B",
      "explanation": "OpenTelemetry Collector 的 Pipeline 支持 Fan-out 模式，即一个 Pipeline 的 processor 链处理完毕后，可以将数据同时发送给多个 exporter。在这个配置中，数据经过 OTLP receiver 接收和 batch processor 处理后，会同时被发送到 Prometheus exporter（将指标暴露为 Prometheus 格式供抓取）和 logging exporter（将遥测数据输出到标准输出用于调试）。这是一个完全合法且常用的配置。A 错误：数据不会被重复采集，receiver 只采集一次，分发到多个 exporter。C 错误：所有配置的 exporter 都会接收数据，不存在被忽略的情况。D 错误：OTLP receiver 不做路由决策，Pipeline 配置才决定数据流向。",
      "source": null,
      "related": []
    },
    {
      "id": "sc-013",
      "type": "single_choice",
      "difficulty": 2,
      "tags": [
        "prometheus",
        "promql"
      ],
      "question": "在 PromQL 中，以下查询表达式 rate(http_requests_total{job=\"api\"}[5m]) 的含义是？",
      "options": {
        "A": "查询 5 分钟内 HTTP 请求的总数",
        "B": "查询 HTTP 请求的每秒平均增长率（QPS），使用 5 分钟的时间窗口计算",
        "C": "查询 5 分钟内 HTTP 请求的最大值",
        "D": "查询 HTTP 请求的平均延迟时间"
      },
      "answer": "B",
      "explanation": "rate() 是 PromQL 中用于计算 Counter 类型指标每秒平均增长率的函数。rate(http_requests_total{job=\"api\"}[5m]) 的含义是：取最近 5 分钟窗口内 http_requests_total 的增量，除以时间间隔，得到每秒的平均请求速率（即 QPS）。[5m] 是 range vector selector，定义了计算的时间窗口。A 错误：查询总数用 sum(http_requests_total)，而不是 rate。C 错误：rate 不是取最大值。D 错误：请求延迟通常由 histogram/summary 类型的指标记录，如 histogram_quantile()。",
      "source": null,
      "related": []
    },
    {
      "id": "sc-014",
      "type": "single_choice",
      "difficulty": 4,
      "tags": [
        "hpa",
        "vpa",
        "cluster-autoscaler"
      ],
      "question": "在 Kubernetes 中同时使用 HPA 和 VPA 时需要注意什么？",
      "options": {
        "A": "HPA 和 VPA 完全独立，可以对同一指标（如 CPU）同时配置而不会冲突",
        "B": "HPA 和 VPA 可以共存，但需要对相同的资源指标做互斥配置——如果 HPA 基于 CPU 扩缩 Pod 数量，VPA 不应再对 CPU 做垂直调整",
        "C": "VPA 会自动替代 HPA 的功能，只需部署 VPA 即可",
        "D": "HPA 和 VPA 不能在同一集群中使用，必须二选一"
      },
      "answer": "B",
      "explanation": "HPA 和 VPA 可以在同一集群中共存，但需要避免对相同指标的冲突配置。最佳实践是：HPA 负责基于某类指标（如 custom metrics 或 CPU）调整副本数，而 VPA 负责基于另一类指标（如 Memory）调整 Pod 的资源请求和限制。如果两者同时基于 CPU 调整，HPA 扩缩 Pod 数量会影响 CPU 的聚合指标，VPA 调整 CPU request 又会影响 HPA 的计算，形成冲突。官方建议使用 VPA 的 Off 模式（recommendation-only），由管理员手动或通过脚本应用推荐值，避免与 HPA 冲突。",
      "source": null,
      "related": []
    },
    {
      "id": "sc-015",
      "type": "single_choice",
      "difficulty": 3,
      "tags": [
        "kubernetes",
        "blue-green",
        "rolling-update",
        "grafana"
      ],
      "question": "在一个 Kubernetes 集群中，团队计划使用 Blue-Green 策略部署新版本应用。以下哪种方案是正确的 Blue-Green 实现方式？",
      "options": {
        "A": "使用单个 Deployment，通过修改镜像标签触发滚动更新，逐步替换旧版本 Pod",
        "B": "同时运行两个 Deployment（blue 和 green），通过修改 Service 的 selector 指向新版本的 Deployment 来实现切换",
        "C": "创建一个 DaemonSet 让新版本运行在所有节点上，然后删除旧版本的 Pod",
        "D": "使用 StatefulSet 的分段发布（partition update）功能实现蓝绿切换"
      },
      "answer": "B",
      "explanation": "Blue-Green 部署的核心是同时维护两个完全相同的生产环境（blue 和 green）。新版本先部署到 green 环境（新 Deployment），测试验证后，通过修改 Service 的 selector label（如将 app: myapp, version: blue 改为 app: myapp, version: green）将流量一次性切换到新版本。回滚时只需将 selector 改回旧版本即可。A 错误：这是 Rolling Update 策略，不是 Blue-Green。C 错误：DaemonSet 用于在每个节点上运行一个 Pod，不适用于 Blue-Green 场景。D 错误：StatefulSet partition update 用于有状态应用的分段更新，不等同于 Blue-Green。",
      "source": null,
      "related": []
    }
  ]
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