【限时绝密】一线互联网公司SRE岗位面试原题泄露（Shell/Python/Go/Ansible全覆盖）

第一章：Shell脚本的基本语法和命令

Shell脚本是Linux系统中自动化任务的核心工具，它通过解释执行文本文件中的命令序列实现复杂操作。编写Shell脚本时，通常以 #!/bin/bash 作为首行“Shebang”，用于指定解释器。

变量定义与使用

Shell中的变量无需声明类型，赋值时等号两侧不能有空格。引用变量需在变量名前加 $ 符号。

name="World"
echo "Hello, $name"  # 输出: Hello, World

该脚本将字符串“World”赋值给变量 name，并通过 echo 命令输出拼接结果。

条件判断

使用 if 语句结合测试命令 [ ] 可实现条件控制。例如判断文件是否存在：

if [ -f "/etc/passwd" ]; then
    echo "密码文件存在"
else
    echo "文件未找到"
fi

[ -f ... ] 是测试表达式，-f 表示检查路径是否为普通文件，根据结果决定分支执行。

循环结构

常见的循环包括 for 和 while。以下 for 循环遍历数组元素：

fruits=("apple" "banana" "cherry")
for fruit in "${fruits[@]}"; do
    echo "当前水果: $fruit"
done

${fruits[@]} 表示数组所有元素，循环体逐个输出数组内容。

常用命令组合

Shell脚本常调用系统命令完成任务，典型组合如下：

命令	用途
`echo`	输出文本
`read`	读取用户输入
`test` 或 `[ ]`	条件测试
`exit`	退出脚本

例如读取用户输入并响应：

echo "请输入你的名字："
read username
echo "欢迎你，$username！"

掌握这些基本语法和命令结构，是编写高效Shell脚本的基础。

第二章：Shell脚本编程技巧

2.1 变量定义与环境变量操作实战

在Shell脚本开发中，变量定义是构建动态逻辑的基础。局部变量通过variable=value形式声明，而环境变量则需使用export导出，使其在子进程中可用。

环境变量设置示例

# 定义局部变量
APP_NAME="myapp"
VERSION="1.0"

# 导出为环境变量
export APP_HOME="/opt/$APP_NAME"
export PATH="$PATH:$APP_HOME/bin"

上述代码先定义了两个局部变量，随后将APP_HOME和扩展后的PATH导出。export确保这些变量可在后续调用的外部程序中访问，常用于配置运行时上下文。

常见环境变量操作

printenv：查看所有环境变量
unset VAR：删除指定变量
${VAR:-default}：变量未设置时提供默认值

变量类型	作用域	是否继承到子进程
局部变量	当前shell	否
环境变量	全局	是

变量传递流程

graph TD
    A[定义局部变量] --> B{是否使用export?}
    B -->|是| C[变为环境变量]
    B -->|否| D[仅当前shell可用]
    C --> E[子进程可继承]

2.2 条件判断与循环控制的高效写法

在编写逻辑控制代码时，提升可读性与执行效率的关键在于精简条件表达式和优化循环结构。使用短路运算符能有效减少不必要的计算：

# 利用 and/or 的短路特性简化赋值
user_input = None
default_value = "guest"
result = user_input or default_value  # 若前者为 False/None，则取后者

该写法替代了冗长的 if-else 判断，适用于默认值赋值场景，提升代码紧凑性。

避免重复计算的循环优化

在 for 循环中缓存长度等频繁调用的方法结果，防止重复计算：

items = get_large_list()
count = len(items)  # 缓存长度
for i in range(count):
    process(items[i])

若直接使用 for i in range(len(items))，每次迭代都会调用 len()，影响性能。

使用列表推导式替代传统循环

场景	推荐写法	性能优势
简单数据转换	列表推导式	提升 30%+
条件过滤	结合 if 的推导式	更简洁高效

结合条件与循环的高效模式，能显著提升代码质量与运行效率。

2.3 管道、重定向与命令组合应用

在 Linux Shell 中，管道（|）、重定向（>、>>、<）和命令组合是构建高效自动化流程的核心机制。它们允许用户将多个简单命令串联起来，完成复杂的数据处理任务。

管道的链式处理

管道将前一个命令的标准输出作为下一个命令的标准输入：

ps aux | grep nginx | awk '{print $2}' | sort -u

ps aux：列出所有进程；
grep nginx：筛选包含 “nginx” 的行；
awk '{print $2}'：提取第二列（PID）；
sort -u：去重并排序 PID。

该链式结构体现了“单一职责 + 组合”的 Unix 哲学。

输入/输出重定向

重定向控制数据流来源与去向：

符号	含义	示例
`>`	覆盖输出	`echo "test" > file.txt`
`>>`	追加输出	`date >> log.txt`
`<`	指定输入文件	`wc -l < data.txt`

命令组合逻辑

使用 && 和 || 实现条件执行：

mkdir backup && cp *.conf backup/ || echo "复制失败"

&& 表示前一条命令成功才执行后续；
|| 在前命令失败时触发备选操作。

2.4 正则表达式在日志处理中的实践

日志文件通常包含非结构化的文本信息，正则表达式是提取关键数据的核心工具。通过模式匹配，可高效识别IP地址、时间戳、请求状态等字段。

提取HTTP访问日志中的关键信息

以Nginx日志为例，常见格式如下：

192.168.1.10 - - [10/Jan/2023:12:34:56 +0800] "GET /api/user HTTP/1.1" 200 128

使用以下正则表达式提取字段：

import re

log_pattern = r'(\d+\.\d+\.\d+\.\d+) - - \[(.+)\] "(\w+) (.+) HTTP/.+" (\d{3}) (\d+)'
match = re.match(log_pattern, log_line)

# 参数说明：
# \d+\. 匹配IP段数字与点号
# \[.+\] 捕获时间戳
# \w+ 获取HTTP方法（GET/POST）
# \d{3} 匹配三位状态码

该正则将一行日志分解为客户端IP、时间、方法、路径、状态码和响应大小，便于后续分析。

常见日志字段匹配模式

字段	正则表达式	示例值
IP地址	`\d{1,3}(\.\d{1,3}){3}`	192.168.1.1
时间戳	`\[(.*?)\]`	[10/Jan/2023:12:34]
HTTP状态码	`\b\d{3}\b`	404

多阶段清洗流程

graph TD
    A[原始日志] --> B{正则匹配}
    B --> C[提取结构化字段]
    C --> D[过滤异常请求]
    D --> E[写入分析系统]

2.5 进程管理与后台任务调度技巧

在高并发系统中，合理管理进程生命周期与调度后台任务是保障服务稳定性的关键。通过操作系统级的进程控制与应用层的任务队列协同，可实现资源高效利用。

使用 Supervisor 管理守护进程

Supervisor 是 Python 编写的进程管理工具，能监控并自动重启异常退出的进程：

[program:worker]
command=python worker.py
directory=/app/tasks
autostart=true
autorestart=true
stderr_logfile=/var/log/worker.err.log
stdout_logfile=/var/log/worker.out.log

上述配置定义了一个后台工作进程，autorestart=true 确保崩溃后自动恢复，日志路径便于问题追踪。

基于 Celery 的任务调度策略

使用消息队列解耦任务执行，提升系统响应速度：

任务异步化：耗时操作放入队列，主线程快速返回
定期任务：通过 celery beat 配置周期性任务
优先级队列：按业务重要性划分 queue 等级

队列名称	用途	并发数
default	普通任务	4
high	关键任务	8
low	低优先级	2

调度流程可视化

graph TD
    A[Web 请求] --> B{是否耗时?}
    B -->|是| C[发布到消息队列]
    B -->|否| D[同步处理]
    C --> E[Celery Worker 消费]
    E --> F[执行任务]
    F --> G[更新数据库/通知]

第三章：Python自动化运维核心能力

3.1 使用Python进行系统信息采集与分析

在运维自动化与监控场景中，获取实时系统状态是关键前提。Python凭借其丰富的第三方库，成为系统信息采集的首选语言。

系统资源数据获取

使用 psutil 库可跨平台获取CPU、内存、磁盘及网络使用情况：

import psutil

# 获取CPU使用率（每秒采样一次）
cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1)
memory_info = psutil.virtual_memory()

print(f"CPU使用率: {cpu_usage}%")
print(f"内存使用: {memory_info.percent}%")

cpu_percent(interval=1)：阻塞指定时间以计算相对使用率，避免瞬时波动；
virtual_memory()：返回命名元组，包含总内存、已用、空闲及使用百分比等字段。

磁盘与进程信息分析

通过结构化输出可进一步分析系统瓶颈：

指标	当前值	建议阈值
CPU使用率	65%	>80%告警
内存使用率	72%	>90%告警
根分区使用率	48%	>85%告警

数据采集流程可视化

graph TD
    A[启动采集脚本] --> B[获取CPU/内存数据]
    B --> C[读取磁盘使用情况]
    C --> D[收集运行进程列表]
    D --> E[格式化输出或写入日志]

3.2 多线程与子进程在运维脚本中的应用

在自动化运维中，面对批量主机管理或高延迟IO任务时，串行执行效率低下。多线程和子进程技术可显著提升脚本并发能力。

并发模型选择

多线程：适用于IO密集型任务（如SSH连接、日志拉取），共享内存但受GIL限制；
子进程：适合CPU密集型操作（如日志分析、压缩处理），独立运行避免阻塞主脚本。

import threading
import subprocess

def run_command(host):
    result = subprocess.run(['ssh', host, 'uptime'], capture_output=True)
    print(f"{host}: {result.stdout.decode()}")

# 启动多线程并行执行远程命令
threads = []
for host in ['server1', 'server2']:
    t = threading.Thread(target=run_command, args=(host,))
    t.start()
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.join()

该代码通过threading.Thread创建并发线程，每个线程调用subprocess.run执行SSH命令。capture_output=True捕获输出，join()确保主线程等待完成。

资源与稳定性权衡

方式	并发粒度	内存开销	故障隔离性
多线程	高	低	差
子进程	中	高	好

执行流程示意

graph TD
    A[主脚本] --> B{任务类型}
    B -->|IO密集| C[启动多线程]
    B -->|CPU密集| D[派生子进程]
    C --> E[并行执行SSH]
    D --> F[独立运行分析]
    E --> G[汇总结果]
    F --> G

合理组合两种机制，可构建高效稳定的运维自动化体系。

3.3 requests与paramiko实现服务健康检查

在分布式系统中，服务健康检查是保障稳定性的重要手段。结合 requests 和 paramiko 可分别对 HTTP 接口和远程主机进行探测。

HTTP服务可用性检测

import requests
try:
    response = requests.get("http://service.example.com/health", timeout=5)
    if response.status_code == 200:
        print("HTTP服务正常")
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"请求失败: {e}")

使用 requests.get 发起健康检查请求，设置 timeout=5 防止阻塞；状态码 200 表示服务正常，异常捕获确保程序健壮性。

SSH连接与远程命令执行

import paramiko
client = paramiko.SSHClient()
client.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
try:
    client.connect('192.168.1.100', username='admin', password='pass')
    stdin, stdout, stderr = client.exec_command('systemctl is-active health-agent')
    result = stdout.read().decode().strip()
    print("服务状态:", result)
finally:
    client.close()

通过 paramiko.SSHClient 建立安全连接，执行远程系统命令验证服务运行状态，适用于无公开HTTP接口的内部服务。

检查方式对比

检测方式	协议	适用场景	实现复杂度
HTTP检查	HTTP	Web服务暴露接口	简单
SSH执行	SSH	内部守护进程	中等

第四章：Go语言在高并发运维场景的应用

4.1 Go基础语法与交叉编译部署实践

Go语言以简洁高效的语法和强大的跨平台编译能力著称。其基础语法结构清晰，支持快速构建高性能服务。

基础语法核心要素

变量声明使用 var 或短声明 :=
函数通过 func 定义，支持多返回值
包管理依赖 go mod，主包入口为 main

package main

import "fmt"

func greet(name string) (string, error) {
    return "Hello, " + name, nil
}

func main() {
    msg, _ := greet("Go")
    fmt.Println(msg)
}

上述代码定义了一个返回字符串的函数，greet 接收一个 string 类型参数并返回两个值（结果与错误）。main 函数中调用并打印结果，体现Go典型的错误处理风格。

交叉编译实战

通过设置目标平台环境变量，可实现跨平台编译：

环境变量	目标平台
GOOS=linux	Linux
GOOS=windows	Windows
GOARCH=amd64	64位架构

执行命令：

GOOS=linux GOARCH=amd64 go build -o app-linux main.go

该命令生成Linux AMD64平台可执行文件，无需额外依赖，适用于Docker部署或云服务器发布。

构建流程自动化

graph TD
    A[编写Go源码] --> B[本地测试]
    B --> C{选择目标平台}
    C --> D[设置GOOS/GOARCH]
    D --> E[编译生成二进制]
    E --> F[部署到目标环境]

4.2 使用Goroutine实现批量主机探测

在大规模网络环境中，传统串行探测方式效率低下。Go语言的Goroutine为并发执行提供了轻量级解决方案，适用于同时对多个主机发起探测请求。

并发探测的基本结构

使用sync.WaitGroup协调多个Goroutine，确保主程序等待所有探测完成：

for _, ip := range ipList {
    wg.Add(1)
    go func(target string) {
        defer wg.Done()
        if isAlive := probeHost(target); isAlive {
            fmt.Printf("Host %s is reachable\n", target)
        }
    }(ip)
}
wg.Wait()

上述代码中，每个probeHost调用运行在独立Goroutine中，并发处理提升整体响应速度。wg.Add(1)在启动前调用，防止竞态条件；defer wg.Done()确保任务完成后正确通知。

探测性能对比

主机数量	串行耗时（秒）	并发耗时（秒）
100	50.2	5.3
500	251.0	6.1

随着规模扩大，并发优势愈发明显。

控制并发数避免资源耗尽

使用带缓冲的channel限制最大并发数：

sem := make(chan struct{}, 10) // 最多10个并发
for _, ip := range ipList {
    sem <- struct{}{}
    go func(target string) {
        defer func() { <-sem }()
        probeHost(target)
    }(ip)
}

通过信号量模式有效控制资源占用，防止系统过载。

4.3 基于HTTP服务的状态监控程序开发

在微服务架构中，实时掌握各服务的健康状态至关重要。基于HTTP协议开发状态监控程序，是一种轻量且通用的实现方式。

核心设计思路

通过定时向目标服务发起GET /health请求，解析返回的HTTP状态码与响应体，判断其运行状况。典型健康检查接口应返回JSON格式数据，如：

{
  "status": "UP",
  "timestamp": "2025-04-05T10:00:00Z"
}

监控客户端实现

使用Python requests库构建轮询逻辑：

import requests
import time

def check_service_health(url):
    try:
        resp = requests.get(url, timeout=5)
        if resp.status_code == 200 and resp.json().get("status") == "UP":
            return True
        return False
    except:
        return False

# 每10秒检测一次
while True:
    is_healthy = check_service_health("http://service-a/health")
    print(f"Service status: {'UP' if is_healthy else 'DOWN'}")
    time.sleep(10)

上述代码通过timeout=5防止阻塞，成功响应需同时满足状态码200与业务层标记为UP，增强判断准确性。

多服务统一监控视图

服务名称	健康地址	最后检测时间	状态
订单服务	http://order/health	2025-04-05 10:00:00	UP
支付服务	http://pay/health	2025-04-05 10:00:00	DOWN

监测流程可视化

graph TD
    A[启动监控程序] --> B{遍历服务列表}
    B --> C[发送HTTP GET请求]
    C --> D{响应正常?}
    D -- 是 --> E[记录为UP]
    D -- 否 --> F[记录为DOWN并告警]
    E --> G[更新监控面板]
    F --> G

4.4 JSON配置解析与日志格式化输出

在现代服务架构中，配置的灵活性与日志的可读性至关重要。通过JSON格式管理应用配置，不仅结构清晰，还易于程序解析。

配置文件结构设计

{
  "log_level": "info",
  "output_format": "json",
  "timestamp_format": "RFC3339"
}

该配置定义了日志级别、输出格式及时间戳标准。log_level控制输出粒度，output_format决定日志结构，timestamp_format确保时间统一。

日志格式化实现逻辑

使用Go语言解析上述JSON并生成结构化日志：

type Config struct {
    LogLevel        string `json:"log_level"`
    OutputFormat    string `json:"output_format"`
    TimestampFormat string `json:"timestamp_format"`
}

结构体标签 json:"xxx" 映射JSON字段，确保反序列化正确性。解析后可根据 OutputFormat 动态切换文本或JSON输出模式。

输出样式对比

格式类型	可读性	机器解析	示例
文本	高	较难	`2025-04-05 INFO User login`
JSON	中	容易	`{"time":"...","level":"INFO",...}`

处理流程可视化

graph TD
    A[读取JSON配置] --> B[解析配置结构]
    B --> C{输出格式为JSON?}
    C -->|是| D[生成结构化日志]
    C -->|否| E[生成文本日志]
    D --> F[写入日志流]
    E --> F

第五章：Ansible自动化运维框架深度解析

在现代大规模IT基础设施管理中，Ansible以其无代理架构、基于YAML的可读性剧本（Playbook）和强大的模块化设计，成为自动化运维领域的核心工具之一。其通过SSH协议与目标主机通信，无需在被控端安装额外客户端，极大降低了部署复杂度。

架构设计与核心组件

Ansible的核心由控制节点、被管节点、清单（Inventory）、模块（Modules）和剧本（Playbook）构成。控制节点运行Ansible命令或Playbook，通过动态或静态清单定义被管主机列表。例如，一个典型的生产环境清单可能如下：

[web_servers]
192.168.10.101 ansible_user=deploy
192.168.10.102 ansible_user=deploy

[db_servers]
192.168.10.201 ansible_user=dbadmin

执行时，Ansible将任务编译为Python脚本并通过SSH推送至目标主机执行，结果返回控制节点汇总。

实战案例：批量部署Nginx服务

以下是一个完整的Playbook示例，用于在多台Web服务器上安装并启动Nginx：

- name: Deploy Nginx across web servers
  hosts: web_servers
  become: yes
  tasks:
    - name: Ensure Nginx is installed
      apt:
        name: nginx
        state: present
        update_cache: yes

    - name: Copy custom Nginx configuration
      copy:
        src: /local/config/nginx.conf
        dest: /etc/nginx/nginx.conf
      notify: Restart Nginx

    - name: Ensure Nginx service is running
      service:
        name: nginx
        state: started
        enabled: true

  handlers:
    - name: Restart Nginx
      service:
        name: nginx
        state: restarted

该剧本利用apt模块确保软件包最新，通过copy触发配置变更后的重启动作，实现配置即代码的运维模式。

动态库存与云环境集成

在公有云场景中，Ansible支持通过插件动态获取主机列表。例如，使用aws_ec2插件可自动发现AWS EC2实例：

plugin: aws_ec2
regions:
  - cn-north-1
filters:
  tag:Environment: production
  instance-state-name: running

此机制使Ansible能无缝对接弹性伸缩组或容器集群，实现真正的动态自动化。

执行流程可视化分析

以下是Ansible执行典型Playbook的流程图：

graph TD
    A[开始执行ansible-playbook] --> B{解析Inventory}
    B --> C[加载主机列表]
    C --> D[连接目标主机SSH]
    D --> E[传输临时Python模块]
    E --> F[执行模块任务]
    F --> G{任务成功?}
    G -->|是| H[记录结果]
    G -->|否| I[中断或跳过]
    H --> J[触发Handlers]
    J --> K[清理临时文件]
    K --> L[输出执行报告]

变量管理与环境隔离

Ansible通过group_vars和host_vars目录实现变量分层管理。例如：

环境	变量目录	配置示例
开发环境	group_vars/dev	http_port: 8080
生产环境	group_vars/prod	http_port: 80

结合ansible-vault加密敏感信息，可在Git中安全存储配置，支持CI/CD流水线调用。