Linux运维工程师笔试题第二十二套

1. 篮子里有100个苹果，将这些苹果进行编号，从0开始到99。现在将这些苹果分成4份，第一份20个，第二份30个，第三份38个，最后一份12个，要求是苹果的编号不能连续。

【思路】通过构造性方法分配苹果，确保每份内部无连续编号：
第一份（20 个苹果）：选取前 20 个奇数（1, 3, 5, …, 39）。奇数之间相差 2，无连续编号。
第二份（30 个苹果）：选取剩余的奇数（41, 43, …, 99）。 同样无连续编号。
第三份（38 个苹果）：选取前 38 个偶数（0, 2, 4, …, 74）。这些苹果之间相差 2，无连续编号。
第四份（12 个苹果）：选取后 12 个偶数（76, 78, …, 98）。同样无连续编号。

# 生成各分组的苹果编号
group1 = list(range(1, 40, 2))       # 第一份：20 个奇数（1, 3, ..., 39）
group2 = list(range(41, 100, 2))      # 第二份：30 个奇数（41, 43, ..., 99）
group3 = list(range(0, 75, 2))        # 第三份：38 个偶数（0, 2, ..., 74）
group4 = list(range(76, 99, 2))       # 第四份：12 个偶数（76, 78, ..., 98）

# 验证各分组数量是否正确
assert len(group1) == 20, "第一份数量错误"
assert len(group2) == 30, "第二份数量错误"
assert len(group3) == 38, "第三份数量错误"
assert len(group4) == 12, "第四份数量错误"

# 验证各分组内部无连续编号
def has_consecutive(numbers):
    sorted_numbers = sorted(numbers)
    for i in range(1, len(sorted_numbers)):
        if sorted_numbers[i] - sorted_numbers[i-1] == 1:
            return True
    return False

for group in [group1, group2, group3, group4]:
    assert not has_consecutive(group), "存在连续编号"

# 验证所有苹果编号被唯一分配
all_apples = set(range(100))
assigned = set(group1 + group2 + group3 + group4)
assert all_apples == assigned, "苹果编号未全部分配或重复"

# 输出结果
print("分组结果：")
print(f"第一份: {group1}")
print(f"第二份: {group2}")
print(f"第三份: {group3}")
print(f"第四份: {group4}")

2. 编写一个函数，在字符串数组中查找最长的公共前缀字符串。 如果没有公共前缀，则返回空字符串” “。
   输入：strs = [“present”,”promotion”,”protect”]
   输出：”pr”
   输入：strs = [“al”,”trace”,”mtr”]
   输出：” “

【思路】
先确定拿到的strs里最少的单词的长度，然后就拿第一个单词的第一个字母开始对比，如果跟第二个单词的第一个字母相同，再比较第三个单词的第一个字母，如果三个都相同，则比较第二个字母。一直到不相同结束。

【代码】

def longest_common_prefix(strs):
    if not strs:
        return ""
    
    # 找到最短的字符串长度
    min_length = min(len(s) for s in strs)
    
    prefix = ""
    for i in range(min_length):
        char = strs[0][i]
        if all(s[i] == char for s in strs):  # 判断是否所有字符串的当前位置字符相同，这里如果都相同，就是返回都是Ture,外面再套了一层all
            prefix += char
        else:
            break
    
    return prefix

# 测试示例
strs1 = ["present", "promotion", "protect"]
print(longest_common_prefix(strs1))  # 输出: "pr"

strs2 = ["al", "trace", "mtr"]
print(longest_common_prefix(strs2))  # 输出: ""

strs3 = []
print(longest_common_prefix(strs3))  # 输出: ""

3. 给定一个整数x，如果x是回文整数，则返回true。 当一个整数向后读取与向前读取相同时，它就是一个回文。例如，121是回文，而123不是。

def is_palindrome(x):
    # 将整数转换为字符串
    str_x = str(x)
    
    # 比较原字符串和反转后的字符串是否相同
    return str_x == str_x[::-1]

# 测试示例
print(is_palindrome(121))  # 输出: True
print(is_palindrome(-121))  # 输出: False
print(is_palindrome(123))  # 输出: False
print(is_palindrome(1221))  # 输出: True

4. 在一个整型数组中, 找到两个index，其对应的两个数相加为给出的目标数字。 你可以假设每个输入都有且仅有一个解。给定一个整数数组nums和一个整数目标值target，返回两个数字的索引，使它们相加到目标值。
   您可以假设每个输入都只有一个答案，但是不能两次使用同一元素。可以按任何顺序返回答案。
   示范
   输入：nums = [3,2,4], target = 6
   输出：[1,2]
   输入：nums = [1,2,9], target = 10
   输出：[0,2]

【思路】先拿到nums里每一个元素的index和对应的值，然后用目标数target逐一减去每一个元素，看剩下的值是否在，因为是要求返回两个数字的索引，所以存在就拿到另一个值的index，如果不存在就返回空就得了。

def two_sum(nums, target):
    num_dict = {}  # 创建一个字典
    
    for index, num in enumerate(nums):  # 逐一获得目标数组的值num和索引i
        complement = target - num    # 然后就是目标值-目标数组的值num，看剩余的的值是否在
        
        if complement in num_dict:
            return [num_dict[complement], index]
        
        num_dict[num] = index
    
    # 题目假设一定有解，所以这里不会到达
    return []

# 示例
nums = [2, 7, 11, 15]
target = 26
print(two_sum(nums, target))  # 输出: [2, 3]

5. select * from A where exists (select * from B where A.id=B.id); 和 select * from A where A.id in (select id from B);如果A表有100条数据，B表有10000条，请问哪个sql语句执行效率高？
   【答案】EXISTS 可以利用索引快速查找并提前终止，减少不必要的扫描。IN 需要生成并存储较大的结果集，可能导致内存开销和性能下降。所以，EXISTS 语句的执行效率更高。

6. 简述CGROUP如何限制进程cpu使用
   【答案】首先需要在系统中创建一个CGroup，并为其配置相应的资源限制。这通常涉及到创建目录结构和设置文件。例如，在 /sys/fs/cgroup/cpu/ 下创建一个名为 my_cgroup 的CGroup：mkdir /sys/fs/cgroup/cpu/my_cgroup

然后，设置CPU份额。CGroup提供了两种方式来限制CPU使用：CPU份额（CPU shares）和CPU配额（CPU quotas）。CPU份额决定了各个任务之间的相对优先级。例如，如果两个任务A和B的CPU份额分别是1024和512，那么任务A将获得大约两倍于任务B的CPU时间。

设置CPU份额：echo 1024 > /sys/fs/cgroup/cpu/my_cgroup/cpu.shares

CPU配额允许你精确地限制任务在一定时间内能够使用的CPU时间。例如，你可以设置一个任务在一个周期内最多只能使用50%的CPU时间。

echo 50000 > /sys/fs/cgroup/cpu/my_cgroup/cpu.cfs_quota_us
echo 100000 > /sys/fs/cgroup/cpu/my_cgroup/cpu.cfs_period_us

这里，cpu.cfs_quota_us 表示在一个周期内允许的最大CPU时间（单位是微秒），而 cpu.cfs_period_us 表示周期的长度（单位也是微秒）。上面的例子表示在一个周期（100000微秒，即0.1秒）内，最多使用50000微秒（即0.05秒）的CPU时间。

最后，将特定的进程添加到CGroup中，以便它们受到资源限制的影响。例如，将PID为1234的进程添加到 my_cgroup 中：echo 1234 > /sys/fs/cgroup/cpu/my_cgroup/tasks

现在可以通过读取相关文件来监控CGroup的状态和统计信息。cat /sys/fs/cgroup/cpu/my_cgroup/cpuacct.usage

7. http 301 500和502 含义
   【答案】

301 Moved Permanently（永久重定向），此时客户端会缓存新 URL。而302（临时重定向），客户端不会缓存新 URL。
500 Internal Server Error（服务器内部错误），直接去后端服务器上看问题吧，通常由代码缺陷、配置错误或依赖服务故障引起。
502 Bad Gateway（错误网关）,即作为网关或代理的服务器（如 Nginx、反向代理）从上游服务器（后端服务）收到无效响应。有可能是反向代理的nginx挂了，或者是后端服务超时了。
503 service unavialable:服务器尚未处于可以接受请求的状态。通常造成这种情况的原因是由于服务器停机维护或者已超载。
504 Gateway timeout：正常情况下，是由于被请求服务器发送超时引起。
505 http协议不支持。

8. 如何限制单个容器的最大磁盘占用？
   【答案】

docker create \
  --name my_container \
  --storage-opt size=10G \
  your_image

9. A和B两台服务器，如何让A可以访问B的ssh，B不能访问A的ssh服务
   【答案】这里主要是“B不能访问A的ssh服务”，iptables配置如下：

   # 假设 A 的 IP 是 192.168.1.100，
   # 需要在B侧配置
   sudo iptables -A INPUT -p tcp --dport 22 -s 192.168.1.100 -j DROP
   解释：
   	-A INPUT：添加到输入链。
   	-p tcp --dport 22：针对 SSH 的 TCP 22 端口。
   	-s 192.168.1.100：指定源 IP 为 A 的地址。
   	-j DROP：丢弃该流量（即拒绝连接）。
   
   sudo service iptables save #保存

   如果需要 完全禁止 B 访问 A 的所有服务，而不仅仅是 SSH，则在A侧配置：sudo iptables -A INPUT -s B的IP地址 -j DROP

10. 谈谈DNS 两种方式
    【答案】

递归 DNS（Recursive DNS）
递归 DNS 服务器负责为客户端解析域名，递归查询整个 DNS 层级（根服务器 → 顶级域服务器 → 权威服务器），直到获取最终的 IP 地址。
特点：客户端视角：客户端只需向递归 DNS 发起请求，无需关心 DNS 查询过程。缓存优化：递归 DNS 通常会缓存结果，减少重复查询。
权威 DNS（Authoritative DNS）
权威 DNS 服务器负责管理特定域名的解析数据（如 example.com 的 A 记录、CNAME 记录等），直接返回域名对应的 IP 地址。
特点：层级关系：每个域名需配置一个或多个权威服务器（主服务器 + 从服务器）。数据源：解析数据存储在区域文件（Zone File）中。

11. 谈谈bind高可用机制
    【答案】

主从服务器（Primary/Secondary）：通过主服务器（Primary）和从服务器（Secondary）的协作，确保在主服务器故障时，从服务器仍能提供解析服务。
负载均衡 + VIP（Virtual IP）：通过虚拟 IP（VIP）和负载均衡器（如 HAProxy）将流量分发到多个 BIND 实例，实现无缝故障转移。
DNSSEC + 区域签名：通过 DNSSEC（DNS Security Extensions）对区域数据进行签名，确保数据完整性和防篡改。
自动故障切换（Keepalived + VRRP）：使用 Keepalived 实现主备服务器的自动切换，当主服务器宕机时，VIP 自动转移到备用服务器。

12. mysql主从同步的全同步复制和半同步复制是啥？
    【答案】

mysql默认的复制方式是异步的，主库把日志发送给从库后不关心从库是否已经处理，这样会产生一个问题就是假设主库挂了，从库处理失败了，这时候从库升为主库后，日志就丢失了。由此产生两个概念。
全同步复制：主库写入binlog后强制同步日志到从库，所有的从库都执行完成后才返回给客户端，但是很显然这个方式的话性能会受到严重影响。
半同步复制：和全同步不同的是，半同步复制的逻辑是这样，从库写入日志成功后返回ACK确认给主库，主库收到至少一个从库的确认就认为写操作完成。

13. free -m 这个命令的输出是啥意思？
    【答案】

total：总内存大小（单位：MB）。used + free + buff/cache ≈ total，这是正常现象。
used：已使用的内存大小（包括缓存和缓冲区）。used 为 0 时，表示物理内存足够，无需使用交换分区。used 明显大于 0，说明物理内存不足，系统开始使用磁盘作为虚拟内存（性能可能下降）。
free：完全空闲的内存大小（未被使用）。
shared：共享内存大小（通常由多个进程共享的内存区域）。
buff/cache：内核缓存和缓冲区占用的内存大小（这部分可以被快速释放以供应用程序使用）。
available：可用内存大小（预估当前系统可分配的内存，比 free + buff/cache 更合理）。如果 available 接近 0，可能需要优化内存使用或增加内存。
Mem：物理内存（RAM）的统计信息。
Swap：交换分区（Swap）的统计信息。

结合 watch 命令实时监控内存：watch -n 1 free -m 

14. tair的读写RT都有升高，跟有热点 key是什么关系？

（1）单节点负载过载
现象：热点 Key 通常集中在 单个缓存节点（Tair 的数据分片机制下，Key 分布不均可能导致热点集中）。
结果：a.该节点的 CPU、内存、网络带宽被耗尽。  
     b.请求排队等待，导致 RT 明显上升，甚至触发超时或熔断。
（2）线程阻塞与锁竞争
现象：对热点 Key 的并发读写操作可能引发 锁竞争（如原子操作 INCR、分布式锁）。
结果：
    a.大量线程等待锁释放，导致 请求堆积。
例如：秒杀场景中对库存的频繁减扣。
（3）网络拥塞
现象：大量请求集中访问热点 Key，导致节点与客户端之间的网络链路饱和。
结果：a.网络延迟增加，RT 上升。
    b.可能波及同节点的其他非热点 Key 请求（“木桶效应”）。
（4）缓存穿透或击穿
现象：
    a.缓存穿透：非法 Key 的高频查询（如攻击性扫描）。
    b.缓存击穿：热点 Key 过期后，大量请求直接穿透到后端数据库。
结果：后端数据库压力激增，导致整体 RT 雪崩式升高。

15. 什么场景下的GC耗时很长可以通过增加容器数来有效解决？
    GC（垃圾回收）耗时长通常由以下原因导致：
    堆内存过大：Full GC 扫描的堆内存越大，耗时越长。
    高并发负载：单容器处理大量请求，导致对象分配速度快，GC 频率升高。

增加容器数 的本质是 水平扩展，通过分散负载和减少单容器内存压力，间接降低 GC 耗时。

16. 无序正整数数字中找出所有元素拼接后的最小值，比如 [1,3,2],得到 123。
    【思路】这个题不能简单的用sort从小到大排序然后组合起来就交卷，因为有一种情况，假设给的列表是[1,30,2,15]，直接sort后的得到的答案是121530,但是实际最小的值应该是115230，核心原因就是2虽然小于15，但是放在数字里作为百位数或者千位数这个逻辑就不对了。
    但是sort还是要sort的，毕竟它是唯一一个python具备排序的功能。核心点是sort是可以带入key的，比如sort(key=len)，这个的效果就是按照各个元素的字符串长度来排序了，不要简单的以为sort只能排数字大小。

但是这个key怎么来？这里还有一个问题，就是如何判断我们上面说的“2和15谁前谁后”了，这里用字符串的比较功能，因为”2”+”15” = “215”, 而 “15”+”2” = “152”,通过字符串的比较，返回1 -1 和0这三种情况，然后用这三种情况作为key就行了。

这题比较难的地方就是用到了cmp_to_key这个东西，估计在笔试的时候用python的同学很难想到它。我当时面字节数据中台的时候就让写这道题，我就没写出来，很囧。这道题是明显的java更好写（Comparator是自带的模块），但是python反而不好写的典型。

from functools import cmp_to_key
from typing import List

class Solution:
    def minNumber(self, nums: List[int]) -> str:
        # 将所有数字转换为字符串
        nums_str = list(map(str, nums))  # 这里用到了map函数的一个特性，就是map的用法是（函数，目标），达到每个目标都这个函数的影响，而str本身也是一个函数
        
        # 自定义比较函数
        def compare(a: str, b: str) -> int:
            if a + b < b + a:
                return -1  # a 应排在 b 前面
            elif a + b > b + a:
                return 1   # a 应排在 b 后面
            else:
                return 0
        
        # 按自定义规则排序
        nums_str.sort(key=cmp_to_key(compare))
        
        # 处理全零的情况
        if all(s == '0' for s in nums_str):
            return '0'
        else:
            return ''.join(nums_str)

 # 示例 1
print(Solution().minNumber([1, 3, 2]))  # 输出: "123"

# 示例 2
print(Solution().minNumber([3, 30, 34, 5, 9]))  # 输出: "3033459"

# 示例 3
print(Solution().minNumber([0, 0, 0]))  # 输出: "0"

# 示例 4
print(Solution().minNumber([0, 1, 2]))  # 输出: "012"

# 这里估计有人会懵逼，明明compare里要求参数是a和b，但是实际只传入了一个list，没有a b，这个是怎么成功的？因为排序算法（如 list.sort() 或 sorted()）会自动调用比较函数，无需手动传递参数。也就是说compare(a, b) 并不是直接调用的，而是通过cmp_to_key和Python的排序算法隐式调用的:
#   a.排序算法会自动遍历所有元素对，并为每一对调用比较函数。
#   b.a 和 b 是排序算法动态传入的，你只需要定义比较逻辑即可。

# 我后来遛弯的时候想了一下另一个方法：可以先取到整个list的数字位数，比如[1,3,2,15],那么就是5位数，然后通过ljust(5,0)这个方法对每一个元素补0到5位数，那么1就是10000，2就是20000，15就是15000，3就是30000，然后对他们进行sort排序，得到了[10000，15000，20000，30000]，然后逐一用rstrip剔除掉多余的0，得到[1,15,2,3]，那么就是最小的拼接和：11523。

# 但是后来问了ai，发现这个方法有一个漏洞，就是当出现[1,100]的时候，因为1000=1000，那么可能会得到1100是最小和，其实应该是1001才对，所以还是字符串比较法是完美的。

17. 你如何确保监控不遗漏？
    【AI回答】监控四维模型:
    infrastructure: # 基础设施层

    • 服务器：CPU、内存、磁盘、网络
    • 容器：Pod状态、资源使用、重启次数
    • 网络：带宽、延迟、丢包率
      application: # 应用层
    • 服务：QPS、成功率、延迟
    • 业务：核心指标、转化率、用户行为
    • 依赖：数据库、缓存、消息队列
      user_experience: # 用户体验层
    • 前端：页面加载时间、JS错误
    • 移动端：崩溃率、ANR、启动时间
    • API：可用性、响应时间、错误率
      business: # 业务层
    • 收入：交易额、支付成功率
    • 用户：DAU、留存率、活跃度
    • 成本：资源利用率、单位成本

18. 缓存的监控你都关注哪些指标？
    【AI回答】
    🔴 第一优先级（必须监控）：

19. 命中率 - 缓存有效性的核心指标

20. 响应时间 - 直接影响用户体验

21. 内存使用 - 系统稳定性的基础

22. 服务可用性 - 业务连续性的保障
    🟡 第二优先级（强烈推荐）：

23. 连接池状态 - 并发处理能力

24. 数据一致性 - 业务正确性保障

25. 热点key分析 - 性能优化关键

26. 成本效率 - 资源优化方向
    🟢 第三优先级（高级监控）：

27. 智能异常检测 - 预测性运维

28. 根因分析 - 快速故障定位

29. 自动化优化 - 系统自愈能力

30. ROI分析 - 业务价值评估