面试题答案
一键面试架构设计差异
- Kubernetes：
- Master - Node架构：Kubernetes采用Master - Node架构。Master节点负责集群的管理和控制，包括API Server（提供集群的唯一入口，处理所有请求）、Scheduler（负责将Pod调度到合适的Node节点）和Controller Manager（负责维护集群状态，如副本数量等）。Node节点运行kubelet（负责Pod的生命周期管理）和kube - proxy（负责服务发现和负载均衡）等组件。例如，在一个简单的Kubernetes集群中，Master节点接收用户创建Deployment的请求，Scheduler根据节点资源情况将Pod调度到某个Node，kubelet在该Node上创建和管理Pod。
- 以Pod为最小调度单位：Pod是Kubernetes中最小的可部署和可管理的计算单元，一个Pod可以包含一个或多个紧密相关的容器，这些容器共享网络和存储资源。比如，一个Web应用及其缓存容器可以放在同一个Pod中。
- Mesos：
- 双层调度架构：Mesos采用双层调度架构，由Mesos Master和Mesos Slave组成。Mesos Master负责资源的管理和分配，它将集群资源（如CPU、内存等）以资源Offer的形式提供给框架（如Marathon等）。框架自己的调度器根据需求从Mesos Master获取资源并进行任务调度。例如，Marathon框架从Mesos Master获取资源Offer后，将应用程序任务调度到相应的Mesos Slave节点上。
- 以任务为最小调度单位：Mesos的调度粒度更细，以任务为最小调度单位，每个任务可以是一个容器或进程。不同框架可以在同一节点上调度各自的任务，提高资源利用率。
功能特性差异
- Kubernetes：
- 丰富的资源管理与调度策略：除了基本的基于资源（CPU、内存）的调度，Kubernetes还支持多种高级调度策略，如节点亲和性/反亲和性、污点和容忍度等。例如，通过节点亲和性，可以将特定的Pod调度到具有特定标签的节点上，如将GPU - 密集型Pod调度到有GPU的节点。
- 强大的服务发现与负载均衡：Kubernetes通过Service资源实现服务发现和负载均衡。ClusterIP类型的Service提供集群内部的服务发现，NodePort和LoadBalancer类型可将服务暴露到集群外部。例如，一个部署的Web应用可以通过创建一个Service，让集群内其他服务或外部用户能够访问到。
- 自动伸缩功能：Kubernetes支持基于CPU、内存等指标的水平自动伸缩（HPA），以及基于自定义指标的自动伸缩（VPA）。例如，当Web应用的流量增加时，HPA可以自动增加Pod的副本数量以应对负载。
- Mesos：
- 多框架支持：Mesos能够支持多种不同类型的框架同时运行在集群中，如批处理框架（如Hadoop、Spark）和长服务框架（如Marathon）等。不同框架可以共享集群资源，提高资源利用率。例如，白天业务高峰期可以优先运行在线服务框架，晚上可以运行批处理框架进行数据分析。
- 细粒度资源隔离：Mesos提供更细粒度的资源隔离方式，如通过cgroups等技术对任务进行资源限制，确保不同任务之间资源的相互隔离。例如，在同一节点上运行多个不同框架的任务时，能精确控制每个任务所使用的CPU和内存资源。
适用场景差异
- Kubernetes：
- 云原生应用场景：非常适合云原生应用的开发和部署，其丰富的功能与生态系统使得微服务架构的应用能够快速、可靠地部署和管理。例如，在开发一个大型的电商微服务系统时，Kubernetes可以很好地管理各个微服务的生命周期、服务发现和负载均衡等。
- 企业级应用场景：由于其成熟的生态、简单的操作和丰富的文档，Kubernetes在企业级应用部署和管理方面得到广泛应用，可用于构建企业内部的容器云平台。例如，企业内部的开发、测试和生产环境都可以基于Kubernetes构建，实现环境的一致性和应用的快速迭代。
- Mesos：
- 异构资源管理场景：当集群中存在多种不同类型的资源（如CPU、GPU、FPGA等），并且需要同时运行多种不同类型的工作负载（批处理、实时计算等）时，Mesos的双层调度架构和多框架支持能够更好地管理和利用这些异构资源。例如，在一个科研集群中，既要运行深度学习的训练任务（使用GPU），又要运行一些传统的数据分析任务（使用CPU），Mesos可以有效协调资源。
- 大规模数据处理场景：对于大规模数据处理任务，如Hadoop、Spark等大数据框架，Mesos可以作为底层资源管理平台，通过多框架支持，提高资源利用率，降低成本。例如，在一个数据中心进行海量数据的离线分析和实时计算时，Mesos可以为这些大数据框架提供高效的资源管理。