前言春天到了。 我在家玩了半年，差不多该出去散散心了。 顺便得到几个报价练习一下练习手。 否则，我不能给伙伴们出面试问题。
认识他才不怕百战，我先在网上搜索了一下最近的运输职位，发现差不多的工资在25-50K之间。 于是在boss上更新了简历，设置了简历开发，回收了快递。
刚在电脑前做的，看到老板有人想要简历，前面有朋友说：“你不在江湖，江湖还是你的传说。
呃。 为难啊，烦恼啊，那走吧，为了伙伴们的正题，我要舍命陪伴君子。
找到了半年没动的面试服，打印了三张纸简历，拿着一只红牛直奔面试现场。
到达有点早，好的下午两点左右，我1点到达。 我找不到喝咖啡补充能量的地方。 过了一会儿，我用力跑了。
咚咚咚，离面试还有15分钟，我偷偷来到高兴小组现场面试的办公室，丢了。 这就是面试官吗？ 不是吧？
头发量很感人，我来了马上拿帽子，这个形状是传说中的海外特聘CTO吗？
Hello，I’mki，your interviewer.youcancallmea.k，Look at my hairstyle，youshouldbeabletoguessmyidentity.id on’thavetavetos
我弄丢了，这个TM是人的话吗？
于是我用英语说：“sure，can you speak chinese？
kkdls笑着说。 当然，让我们开始吧：
你们服务器日常巡逻的主要工作是什么？ 额，你真的是认真的吗？ 你这个问题不是哪个差劲的系统承运人给你准备的呢？ 我不想回答，但没办法。 好在脑子里还留有一点印象。
服务器物理硬件巡检操作系统磁盘、内存、cpu、硬盘读写情况服务器系统日志运行和服务器上的APP应用程序是否可用在APP应用程序系统日志中检查数据库运行情况，运行日志可以说是在线流程吗？ 这个，跳得也太快了吧。
是的，面试官，我们的在线流程比较简单，承运人收到产品经理的在线工作单(通常是邮件)，邮件中包含要在线的项目的地址和版本号。
然后，我们按照规定的在线脚本执行在线，完成后，承运人会向相应的开发或产品发送邮件，宣布在线完成。
他们会回复是否成功上线。 如果半个小时都没有回复的话，我会回滚的。
“啊，你用过jenkins吗？ ”
来了。 积分来了。 这我还遇到过。 终于有了假装b的机会。
根据面试官的不同，这个问题我能做！
开发代码并将其上传到版本库中。 版本库在我们使用的gitlab，jenkins上进行拉式编译，打包后传递到镜像仓库(harbor )，然后在harbor上进行测试。 测试完成后，docker将从镜像仓库中提取并部署到k8s。 部署完成后，调用K8s的API进行运行状况检查。 (healthcheack )
那个…还有，还有。 不要着急问下一个人。 再加点分数，让他延长面试时间吧。
jenkins分支代码更新后，可以将jenkins设置为自动构建。 在jenkins的“控制面板”中设置构建触发器，复制此处的URL，并将其放入gitlab上的webhook中使用。
单击“详细信息”按钮，输入要处罚的分支和副本token
然后我们把它放在gitlab上，在setting-integrations上
将上一步中在jenkins中复制的网站和token粘贴到此处
粘贴完成后，选择要根据自己的需要实现的触发事件
当然，在此过程中，还需要在jenkins上安装插件。 例如：
git parametergitlabgitlab hook按照上述步骤向gitlab发布了代码，jenkins去接收它。
jenkins通过创建的代码地址url将代码提取、编译、打包并发布到jenkins的安装位置
面试官：掉了。 这个商品我还知道很多。 接下来我要试验他的原理。 嗯，你的回答很全面。 那么你能告诉我jenkins的工作原理吗？ **
好的，面试官，我给你在这里画画：
虽然以SVN为例，但也可以作为仓库代码变更为gitlab等
当开发人员将代码发送到gitlabCI系统时，将为每个项目创建单独的工作区。 当预设或请求新的构建时，在相应的工作区CI系统中存储代码仓库源代码时，将在相应的工作区中执行构建过程。 build 该组件基于预设脚本进行bulid，可以进行许多操作，如编译、测试和生成测试报告。 生成完成后，CI系统将执行新生成中定义的一系列测试，并在完成后触发通知相应的方。 成功构建后，此组件将打包并迁移到部署位置，或另存为软件仓库中的新版本。 CI根据要求的发型执行操作，例如立即生成、生成报告和查找生成的组件。 elk你们用过吗，能谈谈你的理解吗？ 使用过的面试官
ELK由三部分组成：
收集数据
，分析，过滤日志： logstash数据的存储，分析，搜集： elasticsearch数据的展示：提供web界面，kibana这个图是一个数据分析的架构图，涉及到kafka做为boker使用
简单的说：位于各个节点上的Logstash Agent先将数据/日志传递给Kafka（或者Redis），并将队列中消息或数据间接传递给Logstash，Logstash过滤、分析后将数据传递给Elasticsearch存储。最后由Kibana将日志和数据呈现给用户。
好的，好的，好的，别急面试官，听过慢慢吹，额慢慢给你说：
Logstash事件处理有三个阶段：inputs → filters → outputs，接收，处理，转发日志
input:输入数据到logstash
在logstash里有三个部分，一个是shipper,用来收集日志数据和监控日志数据的变化，及时将日志最新的内容收集起来。
另一个是borker: 相当于日志的hub，用来暂时存储shipper收集起来的日志信息。
indexer: 从borker中读取文本，经过加工，过滤，输出到指定的介质。
我们logstash端都是部署在被采集端，当然后期我们会用filebeat来代替， 安装好之后，logstash的三个组件，shipper负责检测日志变化并收集，然后发送给boker，进行存储，然后传送给indexer
在indexer这个地方进行数据清洗，分析和过滤，然后作为kafka的生产者传送给kafka，这个传送过程呢，是这样的。
首先producer先从zookeeper的brokers的state节点找到该partinon的leader，然后
消费者就是elasticsearch，去拉取tiopic的消息。
kafka同步到es的方式有四种：
1） logstash_input_kafka插件，但是这个不太好用
2） spark stream 同步，太庞大
3） kafka connector同步
4） 自写程序去读取解析写入
kafka connet 可以将完整的数据库注入到kafak topic中
KafkaConnect有两个核心概念：Source和Sink。 Source负责导入数据到Kafka，Sink负责从Kafka导出数据，它们都被称为Connector
kafkaConnect通过Jest实现Kafka对接Elasticsearch。
如果用logstash去将Kafka中的数据写入到ElasticSearch
input需要logstash-input-kafka插件，该插件logstash默认自带。
嗯，有的面试官，咱们招聘的这个岗位是AB复制还是新增，未来的这个岗位的规划是怎样的？
面试官：巴拉巴拉小魔仙巴拉巴拉好的，我大体了解了，也对这个岗位比较感兴趣，期待能 有机会共事，感谢。那我先回去了，有消息第一时间通知我哈。
面试官： 我送送你面试官给我送到了地铁刷卡口，看着我刷卡进站，他才离去。
害，我只能在面试官走后又刷卡出来，因为下一家面试就在隔壁楼上无奈。
后记本文略去了一些寒暄的过程，以及一些无意义的问题，诸如你老家是哪的，未来打算回老家发展吗，家人都在北京吗等等。