HBase 是一个开源的、分布式的、面向列的 NoSQL 数据库，最初由 Apache Hadoop 项目中的子项目演变而来，设计灵感来源于 Google 的 Bigtable 论文。它构建在 Hadoop HDFS 之上，具备高可扩展性、高容错性，适用于实时读写海量非结构化和半结构化数据的场景。HBase 的核心特性面向列存储：适合高稀疏度、高压缩比的数据模型，与关系型数据库按行存储的方式不同高

最近在准备跳槽的事情，但是并不算太如意复习的过程中我发现，虽然自己在实际项目中用过不少 K8s 组件，但要系统、完整地回答面试官的问题，却并不容易，很多概念理解是零散的，很多原理也只停留在“会用”，没到“说清楚”的程度于是我决定把这次复习过程系统化，整理成一个《Kubernetes面试题汇总系列》，一方面是为了巩固自己的知识体系，查漏补缺；另一方面也希望能帮到正在准备面试或学习云原生的朋友。

最近在准备跳槽的事情，但是并不算太如意，在复习的过程中我逐渐意识到一个问题：Docker 我用得不少，但真要在面试中系统、清晰地讲明白，却并不容易很多场景在项目里早已驾轻就熟，比如写 Dockerfile、构建镜像、跑容器、排查问题，但这些更多停留在“会用”层面你是否理解 Docker 的核心设计思想是否能讲清楚镜像、容器、网络、存储、权限、安全背后的原理是否真正知道为什么要这样用，而不是那样用。

🚀 本文基于 Ubuntu 22.04 + Kubernetes 1.28，完整演示了一套 生产可落地的 Kubernetes 高可用部署方案，通过 多 Master + Keepalived + Nginx 架构，成功构建了一个稳定、可靠的高可用集群控制平面下一篇 将在此高可用集群基础之上，进一步介绍 Ingress，逐步完善 Kubernetes 的生产级使用体系。

本文在已实现 Kubernetes 控制平面高可用的基础上，围绕业务访问入口，完整搭建了一套 Ingress 级别的业务高可用方案，通过 Ingress Controller 多副本 + Service 负载 + Nginx + Keepalived VIP 漂移，将业务访问入口从单点解耦出来，实现稳定、可切换、可扩展的访问链路。

Kibana 是 Elastic Stack 中用于数据可视化的组件，它通过与 Elasticsearch 紧密集成，提供了强大的可视化工具，使用户可以实时地浏览、查询和分析 Elasticsearch 中的数据。在 Kibana 中，用户可以创建仪表盘、设置数据视图，并使用强大的查询功能分析日志和指标数据。📌 在本系列中，我们成功完成了在 Kubernetes 集群中部署 ELK（Elasti

Logstash 是 Elastic Stack 中的一款强大且灵活的数据收集与处理引擎，主要用于从多种来源收集数据，进行过滤、解析、转化后，转发到指定的存储系统（如 Elasticsearch 等）。它支持丰富的输入、过滤器和输出插件，能够对日志数据进行结构化处理和格式化转换。与传统的日志处理工具相比，Logstash 具备高扩展性和复杂数据处理能力，适用于构建灵活的数据采集与处理管道，广泛应用

Metrics Server 是 Kubernetes 官方提供的资源指标聚合组件，主要用于收集各节点和各 Pod 的 CPU 与内存使用情况。它通过调用 Kubelet 的 Summary API 聚合数据，并将指标存储在内存中（不持久化），供 API Server 查询。使用命令实时查看节点和 Pod 的资源使用情况为 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）提供基础指标支

去重（Deduplication）：避免重复告警干扰分组（Grouping）：相似告警聚合成一条，提升可读性抑制（Silencing）：在特定情况下抑制某些告警，如在维护窗口中路由（Routing）：按标签或规则将不同告警分发到不同的接收人或平台通知（Notification）：最终将告警通过 Email、Slack、Webhook、飞书、钉钉等方式发送出去。

kubernetes-event-exporter 是一款专为 Kubernetes 设计的轻量级事件收集与导出工具，能够实时捕捉 Kubernetes 集群中的事件（Events），并将其导出到指定的后端系统，如 Elasticsearch、Loki、Kafka、Webhook 或文件等。相比于通过 kubectl get events 命令手动查看事件，这款工具支持自动化持久化结构化地处理事件