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，不仅适合运维新人入行面试需要，还适用于想提升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
- 174道运维工程师面试题
1、什么是运维?
2、在工作中，运维人员经常需要跟运营人员打交道，请问运营人员是做什么工作的?
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、什么是中间件?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如何定位锁问题，mysql如何减少主从复制延迟?
17、如何重置mysql root密码?
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！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，都欢迎加入我们的的圈子（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！
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i;
if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0)
n = (tab = resize()).length;
if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null)
tab[i] = newNode(hash, key, value, null);
}
我们截取HashMap put的部分代码分析。当通过Hash值计算到数组下标的时候，取出对应小标的值，如果为空那么就直接插入。但是当此时有两个线程A,B同时执行到上述代码块。
A执行的时候，检查对应的数组桶的位置，数据为空。去put值进去，然后A的CPU执行时间到了，B执行的时候，数组的桶位置也为空，所以B将值更新进去了，那么A在去put的时候，不在检测是否有值，直接覆盖了B线程的值。这就是1.8中线程不安全的点、
另外，相对于1.8发生线程线程安全的问题带来的影响相对较小。
ConcurrentHashMap与HashTable的比较。HashTable是很早之前为了HashMap在高并发场景下使用而设计的类。直接使用synchronized 将这个容器锁住，多线程的场景下。只能等到上一个线程put值成功，释放锁了以后，才会轮到下一个线程。会有一定的阻塞，造成CPU的浪费。
public synchronized V put(K key, V value) {
// Make sure the value is not null
if (value == null) {
throw new NullPointerException();
}
}
ConcurrentHashMap不同的是：同时是需要通过锁来保证线程安全，但是ConcurrentHashMap使用的锁的力度更小。性能更优。所以我们在日常开放过程，单线程的容器就使用HashMap，多线程的场景下就使用ConcurrentHashMap来保证线程安全。
在1.8之前。ConcurrentHashMap使用的分段锁的手段来实现。**数据结构为hashmap（数组加链表）的基础上再套一层segment数组，锁加在segment元素上。**1.8中实现了粒度更细的加锁，去掉了segment数组，直接使用synchronized锁住hash后得到的数组下标位置中的第一个元素 ，如下图，这样加锁比segment加锁能支持更高的并发量。
ConcurrentHashMap的get方法的很高效的、读操作是不需要加锁的，及时的高并发的场景下。多个线程也可以同时读同一个key值得value值。接下来我们重点看下。ConcurrentHashMap1.8中的put方法时如果保证线程安全的。
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
/** Implementation for put and putIfAbsent */
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode()); // 获取key的hash值
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
// 如果table为空 初始化table
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
//如果通过Hash值获取到桶的位置的数据为空。那么插入数据
// Tabat方法通过Volatile保证读取数据的原子性。
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
//通过CAS判断tab桶位置的数据 预期是否为null，如果是，插入一个新的节点、
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
// 判断是否在插入的过程中，table正在扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
//锁住桶位置上第一个节点。
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) {
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
//判断是否为相同的key值，是的话，就覆盖原值、
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
// 如果不是那么就找到链表的尾部位置插入新的节点、
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
// 如果是红黑树结构的话
else if (f instanceof TreeBin) {
Node<K,V> p;
binCount = 2;
//在数中插入对应的节点、
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
if (binCount != 0) {
// 如果node数量大于8那么就升级为红黑树。
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
addCount(1L, binCount);
return null;
}
首先我们看到hash算法就不太一样，我们之前了解到HashMap的Hash算法是对key进行hash。然后用hash值与高16位进行异或，得到真正的hash值。具体的了解可以看我之前的博文：
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44399827/article/details/118499097
concurrentHashMap 更复杂，使得key值得hash值更加散列
static final int spread(int h) {
return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
}
static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // usable bits of normal node hash
接下来我们来看下helpTransfer方法：
final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
Node<K,V>[] nextTab; int sc;
//如果table不为空并且该下标的第一个node为ForwardingNode（ForwardingNode是一个代表扩容完毕的特殊node）
// 并且存储扩容后数据的nextTable不为空
if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
(nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
int rs = resizeStamp(tab.length);
while (nextTab == nextTable && table == tab &&
(sc = sizeCtl) < 0) {
//扩容结束，跳出循环不参与扩容
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
break;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
//扩容
transfer(tab, nextTab);
break;
}
}
//返回扩容后的table，供上层方法使用
return nextTab;
}
return table;
}
最重要的扩容方法transfer：
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
//根据cpu核数计算出步长，用于分割扩容任务，方便其余线程帮助扩容，最小为16
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE;
//判断nextTab是否为空，nextTab是暂时存储扩容后的node的数组，第一次进入这个方法的线程才会发现nextTab为空
//前文提到的helpTransfer也会调用该方法，当helpTransfer调用该方法时nextTab不为空
if (nextTab == null) {
try {
@SuppressWarnings("unchecked")
//初始化nextTab为table长度的2倍
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) {
//如果发生了异常，则将sizeCtl设为integer的最大值，因为前文提过数组长度大于1<<30时就不能再扩容了
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
nextTable = nextTab;
//将transferIndex赋值为原数组table的长度
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
boolean advance = true;
boolean finishing = false;
//这个for循环就是用来扩容最主要的方法了
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
//该while循环的作用有两点 1.将扩容任务根据步长分块 2.确定本次循环要rehash的下标节点（rehash与扩容意义相同）
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
//i为要进行rehash的下标，bound为分块任务的边界，finishing代表扩容完毕
//每个线程在第一次进行该if判断时，bound和i都为0，finishing为false，不进第一个if
//在第一个else if时将transferIndex赋值给nextIndex，不进第一个else if
//在第二个else if，将transferIndex更新为nextIndex－stride
//假设nextIndex为32，stride为16。代表数组长度32，有32个下标要倒序依次rehash，则任务分为两块（32-16，16-0）
//第一个线程会处理32-16的任务。
//第二个线程来的时候发现transferIndex为16，根据步长他会处理16-0的任务
//如果没有其余的线程帮助扩容，则第一个线程会再完成第一块任务后，再获取下一块任务直至都rehash完
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
//在rehash任务都处理完之前不会进入该if判断,该if方法会进入两次
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
//第一次进入的时候finishing为false
//第二次进入的时候finishing为true，代表扩容已经结束，将新的nextTab赋值给table，并将sizeCtl设置为table长度的0.75倍
if (finishing) {
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
//第一次进入的时候，会将finishing设置为true，并将i重新赋值为原table大小
//假如n＝32，则会将最外面的for循环再循环32遍检查各个下标作为是否都已经扩容过了
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
finishing = advance = true;
i = n;
}
}
//如果该下标内没有数据，则将该下标内放入ForwardingNode，代表该下标rehash结束
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
//如果该下标的hash值为－1（即ForwardingNode的hash值），代表已经rehash结束，继续下一次循环
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true;
else {
//真正的扩容，锁住该下标的第一个node
synchronized (f) {
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* **174 道运维工程师面试题**
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* **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**
* **174道运维工程师面试题**
> 1、什么是运维?
> 2、在工作中，运维人员经常需要跟运营人员打交道，请问运营人员是做什么工作的?
> 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、什么是中间件?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如何定位锁问题，mysql如何减少主从复制延迟?
> 17、如何重置mysql root密码?
**网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。**
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**一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！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，都欢迎加入我们的的圈子（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！**
、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如何定位锁问题，mysql如何减少主从复制延迟?
> 17、如何重置mysql root密码?
**网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。**
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