k8s资深研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 纵向可发展为云原生架构专家或基础架构技术负责人，主导千万级容器集群的调度演进
• 横向可拓展至云计算底层存储、网络或AI算力调度等前沿基础技术方向
• 负责滴滴弹性云调度架构及k8s管控组件的研发，构建海量容器下的分布式公共组件
• 设计并优化核心调度策略，平衡系统成本、性能与稳定性，保障业务高效运行
• 精通Go/Java/Python至少一种语言，具备扎实的Linux/Unix环境开发能力
• 深入理解Kubernetes、Docker等云原生技术栈，具备开源组件源码级阅读与二次开发能力
• 拥有大规模分布式系统的设计、开发与故障排查经验

申请策略

• 准备1-2个在过往工作中解决过的最复杂的分布式系统故障或性能瓶颈案例，展示排查思路
• 突出在Kubernetes、Docker等开源项目中的源码级贡献或深度定制经验
• 详细阐述过往参与的大规模集群调度、PaaS平台开发或性能优化项目，用数据说明成本降低或稳定性提升的成果
• 深入研读K8s调度器源码及自定义调度器开发机制
• 补充云原生领域的最新前沿知识，如eBPF在容器网络与监控中的应用

面试指南

• 原理+实践+收益：先阐述底层原理（如K8s调度机制），再结合具体业务场景说明优化方案，最后用数据量化收益
• STAR法则：针对故障排查或项目经验，按情境、任务、行动、结果的逻辑清晰复盘
• 请详细描述K8s的默认调度流程，以及你如何针对特定业务场景优化调度策略？
• 在海量容器场景下，如何排查和解决节点资源碎片化或Pod频繁驱逐的问题？
• 请分享一个你主导的大规模分布式系统性能优化案例，具体指标提升了多少？
• 当线上出现大规模容器调度延迟或失败时，你的排查思路和应急处理方案是什么？
• 复习K8s核心组件源码及调度器扩展机制（如Scheduling Framework）
• 梳理过往项目中的高可用设计、容灾演练及线上故障处理经验