云服务器K8s认知盲区面试题解析指南

云服务器与K8s（Kubernetes）是技术面试中高频出现的组合考点。无论是基础概念辨析，还是部署运维中的实际问题，都可能成为面试官考察技术深度的突破口。本文结合真实面试场景与企业实战案例，解析云服务器K8s相关的四大认知盲区，帮你理清思路、精准应答。

基础概念：云服务器与K8s的本质区别

面试中常被问到：“云服务器和K8s分别解决什么问题？”曾有候选人因混淆两者定位而失分——云服务器是虚拟化的计算资源载体（类似“虚拟主机”），提供可弹性扩展的CPU、内存、存储等基础资源；K8s则是容器编排工具，负责管理运行在云服务器或物理机上的容器化应用（如自动部署、扩缩容、故障恢复）。

典型问题“云服务器与传统物理服务器的核心差异”，需抓住“弹性”与“成本”：云服务器按需付费，5分钟内可完成资源升降配；传统物理服务器需提前采购硬件，扩容周期以周计，且存在资源空置浪费（某企业曾因预估错误，物理服务器平均利用率仅25%）。

部署实操：云服务器上K8s网络问题排查

某互联网公司面试中，面试官要求现场模拟“云服务器部署K8s集群后Pod无法通信”的排查流程。正确思路需分三步：
1. 检查云服务器网络配置：确认安全组/防火墙开放了K8s核心端口（如API Server的6443端口、etcd的2379端口）；
2. 验证网络插件状态：通过`kubectl get pods -n kube-system`查看Calico或Flannel插件Pod是否正常运行；
3. 测试跨节点连通性：在两个节点上分别执行`ping <目标Pod IP>`，若不通需检查VPC路由表是否配置正确。

曾有工程师因忽略云服务器的“私有网络（VPC）”隔离设置，导致不同可用区的K8s节点无法通信，最终通过调整VPC peering解决。

资源管理：K8s容器的资源限制技巧

“如何避免容器抢占云服务器资源？”是资源管理类面试的核心问题。正确方法是在Pod定义中设置`requests`（资源请求）和`limits`（资源限制）：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: app-pod
spec:
  containers:
  - name: app-container
    image: nginx:latest
    resources:
      requests:
        cpu: "100m"   # 至少分配0.1核CPU
        memory: "128Mi" # 至少分配128MB内存
      limits:
        cpu: "500m"   # 最多使用0.5核CPU
        memory: "512Mi" # 最多使用512MB内存

某电商大促期间，因未设置内存限制，某容器异常占用云服务器80%内存，导致其他服务卡顿。通过添加`limits`后，资源使用被精准控制，集群稳定性提升40%。

故障排查：Pod Pending状态的快速定位

“Pod一直处于Pending状态，如何排查？”需从调度和资源两个维度切入：
- 调度问题：执行`kubectl describe pod `，查看Events中的“Scheduled”相关提示。若提示“No nodes available”，可能是节点标签不匹配（如Pod需要`disk=ssd`标签的节点，但集群中无此标签节点）；
- 资源问题：通过`kubectl top nodes`查看节点CPU/内存使用率。若节点资源不足，需调整Pod的`requests`或扩容云服务器节点。

某金融企业曾因K8s集群节点磁盘空间不足（仅剩余3%），导致新Pod无法调度。通过清理节点日志和无用镜像，释放空间后Pod恢复正常创建。

技术面试不仅考察知识记忆，更看重解决问题的逻辑。理解云服务器作为资源底座、K8s作为管理工具的协作关系，结合具体场景拆解问题，才能在面试中脱颖而出。日常学习中建议使用云服务器搭建K8s测试环境，通过实战加深对理论的理解，毕竟“敲过10次kubectl命令，远胜背100遍文档”。