🤔 Пример асимметричного шифрования?

- RSA — самый популярный алгоритм.
- Пример: клиент шифрует данные публичным ключом сервера, а сервер расшифровывает их своим приватным.
Также используется в TLS-сертификатах, PGP, SSH.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как и где посмотреть логи какого-нибудь сервиса?

Обычно хранятся в каталоге /var/log. Также многие современные дистрибутивы используют систему журналирования systemd для управления и просмотра логов.

🚩Способы просмотра

🟠Просмотр логов в /var/log
Каталог /var/log содержит логи большинства системных сервисов и приложений.

Логи системных сообщений
/var/log/syslog: Содержит общие системные логи. /var/log/messages: Содержит общие системные сообщения (не во всех дистрибутивах).

cat /var/log/syslog
less /var/log/syslog
tail -f /var/log/syslog

Логи конкретных сервисов
Apache: /var/log/apache2/ или /var/log/httpd/ Логи доступа: /var/log/apache2/access.log или /var/log/httpd/access_log Логи ошибок: /var/log/apache2/error.log или /var/log/httpd/error_log

tail -f /var/log/apache2/access.log
tail -f /var/log/apache2/error.log  

Nginx: /var/log/nginx/ Логи доступа: /var/log/nginx/access.log Логи ошибок: /var/log/nginx/error.log

tail -f /var/log/nginx/access.log
tail -f /var/log/nginx/error.log 

MySQL: /var/log/mysql/ или /var/log/mysqld.log

tail -f /var/log/mysql/error.log 

SSH: /var/log/auth.log или /var/log/secure

tail -f /var/log/auth.log 

🟠Использование `journalctl` для системных логов
journalctl — это утилита для просмотра и управления журналами systemd. Она позволяет фильтровать логи по различным критериям, таким как время, сервис и уровень логирования.

Основные команды journalctl
Просмотр всех журналов

journalctl  

Логов конкретного сервиса

journalctl -u nginx.service  

Последних логов и продолжение просмотра в реальном времени

journalctl -f
journalctl -u nginx.service -f

Логов за определённый период

journalctl --since "2024-07-25 12:00:00" --until "2024-07-25 13:00:00" 

Логов с определённым уровнем логирования

journalctl -p err
journalctl -p warning  

🚩Примеры использования

🟠Просмотр логов Apache
Логи доступа

tail -f /var/log/apache2/access.log  

Логи ошибок

tail -f /var/log/apache2/error.log 

🟠Просмотр логов Nginx
Логи доступа

tail -f /var/log/nginx/access.log

Логи ошибок

tail -f /var/log/nginx/error.log  

🟠Использование `journalctl` для просмотра логов Nginx
Все логи Nginx

journalctl -u nginx.service  

Последние логи Nginx в реальном времени

journalctl -u nginx.service -f

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что известно про workflow GitLab?

GitLab CI/CD workflow — это последовательность стадий (stages) и заданий (jobs), определённых в .gitlab-ci.yml. Стадии выполняются последовательно: build → test → deploy. Jobs могут выполняться параллельно внутри одной стадии. Также можно использовать правила (rules), переменные (env), артефакты и условия запуска.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 В каких случаях удобно использовать kubernetes, а в каких docker-compose?

Оба инструмента управляют контейнерами, но предназначены для разных сценариев.

🚩Когда использовать Docker Compose?

Docker Compose удобен для локальной разработки и небольших проектов.
Разворачиваете приложение на одном сервере.
Нужно быстро поднять несколько сервисов (БД, кэш, бекенд, фронт).
Разработка ведется в команде, и среда должна быть одинаковой.
Нет необходимости в сложном оркестрационном механизме (авто-масштабирование, балансировка нагрузки).
Файл docker-compose.yml для запуска бэкенда и базы данных локально:

version: '3'
services:
  app:
    image: my-backend:latest
    ports:
      - "5000:5000"
    depends_on:
      - db
  db:
    image: postgres:15
    environment:
      POSTGRES_USER: user
      POSTGRES_PASSWORD: password

Команда запуска:

docker-compose up -d

🚩Когда использовать Kubernetes?

Kubernetes удобен для продакшн-окружений, облаков и сложных приложений.
Нужно масштабирование (автоматическое увеличение/уменьшение количества контейнеров).
Требуется автоисправление (если контейнер падает, он перезапускается).
Используется балансировка нагрузки (Kubernetes распределяет трафик между подами).
Нужна развертка в кластере (несколько машин, облако).
Требуется обновление без простоя (rolling updates).

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-app
    spec:
      containers:
      - name: my-app
        image: my-backend:latest
        ports:
        - containerPort: 5000

Разворачиваем в Kubernetes:

kubectl apply -f my-app.yaml

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как определить в GitLab запуск job по кнопке?

Добавляется параметр when: manual в .gitlab-ci.yml
Это добавляет кнопку запуска вручную в UI пайплайна GitLab.
Можно также задать allow_failure: true, чтобы не блокировать pipeline

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое cherry pick?

Это команда в системе контроля версий Git, которая позволяет выбрать отдельные коммиты из одной ветки и применить их к другой ветке. Это полезно, когда вы хотите перенести конкретные изменения (коммиты) в текущую ветку, не выполняя слияние всей ветки.

🚩Когда используется

🟠Применение отдельных изменений
Когда нужно перенести конкретные исправления или функции из одной ветки в другую, не сливая все изменения из исходной ветки.
🟠Быстрое исправление ошибок
Когда найденное исправление в одной ветке нужно срочно применить в другой, например, из ветки разработки в ветку релиза.
🟠Избежание сложного слияния
Когда слияние всей ветки может привести к конфликтам или нежелательным изменениям, cherry-pick позволяет аккуратно перенести только нужные коммиты.

🚩Примеры использования

🟠Простого `cherry-pick`
Перенос одного коммита из другой ветки.

# Переключитесь на ветку, куда вы хотите применить изменения
git checkout target-branch

# Выполните cherry-pick коммита
git cherry-pick <commit-hash>

🟠Применения нескольких коммитов
Перенос нескольких коммитов из другой ветки.

# Переключитесь на ветку, куда вы хотите применить изменения
git checkout target-branch

# Выполните cherry-pick нескольких коммитов
git cherry-pick <commit-hash-1> <commit-hash-2> <commit-hash-3>

🟠Применения диапазона коммитов
Перенос диапазона коммитов из другой ветки.

# Переключитесь на ветку, куда вы хотите применить изменения
git checkout target-branch

# Выполните cherry-pick диапазона коммитов
git cherry-pick <start-commit-hash>..<end-commit-hash>

🚩Разрешение конфликтов

1⃣Разрешите конфликты в файлах.

2⃣Добавьте изменения в индекс

git add <filename>   

3⃣Завершите процесс cherry-pick

git cherry-pick --continue   

🚩Прерывание

Если вы хотите прервать процесс cherry-pick, можно использовать команду

git cherry-pick --abort

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как создать собственный плагин во Vue 3?

Собственный плагин — это объект с методом install, куда передаётся app. Внутри можно:
- Добавить глобальные компоненты.
- Расширить экземпляр приложения (app.config.globalProperties).
- Зарегистрировать директивы или provide/inject.
Это полезно для переиспользуемого функционала или внутренних библиотек.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие есть три вида монтирования в докере?

В Docker есть три типа монтирования данных в контейнеры:
Volumes (Тома) – рекомендуемый способ хранения данных
Bind Mounts (Привязанные тома) – монтирование локальных файлов/папок
Tmpfs (Временное хранилище в RAM) – для быстрого доступа без записи на диск

🚩Volumes (Тома) – лучший вариант хранения данных

Данные хранятся внутри Docker (/var/lib/docker/volumes)
Можно использовать в нескольких контейнерах
Не зависят от файловой системы хоста

sh  
docker volume create mydata  
docker run -d -v mydata:/app/data --name mycontainer ubuntu  

Удаление тома (только если он не используется)

sh  
docker volume rm mydata  

🚩Bind Mounts (Привязанные тома) – монтирование папок с хоста

Монтирует директорию с хоста в контейнер
Изменения сразу видны на хосте
Зависит от структуры файлов на хосте

sh  
docker run -d -v /home/user/logs:/app/logs --name mycontainer ubuntu  

🚩Tmpfs (Временное хранилище в RAM) – быстрый, но не сохраняющийся вариант

Хранит данные в оперативной памяти (RAM)
Очень быстрое чтение/запись
Пропадает при перезапуске контейнера
Пример: создать tmpfs-монтирование для /app/cache

sh  
docker run -d --tmpfs /app/cache:size=100m --name mycontainer ubuntu

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Кластер БД висит, запросы копятся, но другие выполняются быстро. Что происходит?

Скорее всего:
- Приложение удерживает блокировку, из-за чего остальные запросы висят в очереди.
- Блокировки возникают при долгих UPDATE, INSERT, TRANSACTION, особенно без COMMIT.
Что делать:
1. Проверить активные сессии и блокировки (pg_stat_activity — для PostgreSQL).
2. Выяснить какой запрос держит блокировку.
3. Убить зависшие транзакции или перезапустить зависший компонент.
4. Настроить таймауты транзакций и контроль количества соединений от приложения.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как linux выбирает, какой из процессов завершить?

Она использует механизм, известный как OOM Killer (убийца процессов при нехватке памяти), для завершения процессов с целью освобождения памяти. Выбор процесса для завершения базируется на ряде критериев, чтобы минимизировать влияние на работу системы.

🚩Как работает OOM Killer?

🟠Очки OOM (OOM Score)
Каждому процессу присваиваются очки OOM, которые рассчитываются на основе нескольких факторов, таких как: Объем памяти, используемой процессом. Приоритет процесса. Важность процесса для системы (например, системные демоны имеют более низкие очки).

🟠Формула расчета OOM Score
Основной фактор при расчете очков - это объем потребляемой процессом памяти. Чем больше памяти потребляет процесс, тем выше его OOM Score. Операционная система также учитывает приоритет процесса (nice value) и некоторые другие параметры.

🟠Принудительное завершение
Процесс с наибольшим OOM Score считается наименее критичным для системы и завершается первым.

🚩Пример расчета OOM Score

🟠Вот пример того, как может быть рассчитан OOM Score (упрощенный)
Процесс A использует 1 ГБ памяти.
Процесс B использует 2 ГБ памяти.
Процесс C использует 500 МБ памяти, но это критический системный процесс.
🟠OOM Score для этих процессов может выглядеть так
Процесс A: 300
Процесс B: 600
Процесс C: 100 (низкий, так как процесс критический)

🚩Настройка OOM Killer

Администраторы могут влиять на работу OOM Killer, настраивая параметры OOM Score для конкретных процессов с помощью файлов в каталоге /proc. Например, для изменения приоритета процесса:

echo -1000 > /proc/<PID>/oom_score_adj

🚩Логирование и мониторинг

При срабатывании OOM Killer соответствующие сообщения записываются в системный журнал (обычно /var/log/syslog или /var/log/messages), что позволяет администраторам анализировать причины и предпринимать меры по предотвращению в будущем.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какая разница между Deployment и StatefulSet?

- Deployment:
- Стейтлес.
- Поды с одинаковыми именами.
- Легко масштабируется.
- StatefulSet:
- Стейтфул.
- Поды с уникальными именами (pod-0, pod-1...).
- Поддерживает привязку к PersistentVolumeClaim.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что возвращает функция в bash?

В Bash функция возвращает код завершения (exit status), который представляет собой числовое значение от 0 до 255. Это значение используется для указания успешного или неуспешного выполнения функции. По умолчанию, если явно не указано возвращаемое значение, функция возвращает код завершения последней выполненной команды внутри нее.

🚩Как возвращать значения из функции?

🟠Код завершения (exit status)
Чтобы явно задать код завершения функции, используется команда return.

my_function() {
    if [[ $1 -gt 0 ]]; then
        return 0  # Успех
    else
        return 1  # Ошибка
    fi
}

my_function 5
echo $?  # Выведет 0 (успех)

🟠Вывод данных через `echo`
Для передачи данных из функции (например, строки или числа) можно использовать echo. Вывод можно перехватить через подстановку команд $()

my_function() {
    echo "Hello, $1!"
}

result=$(my_function "world")
echo "$result"  # Выведет "Hello, world!"

🟠Изменение глобальных переменных
Функция может менять значения глобальных переменных, которые затем используются за ее пределами

my_function() {
    result=$(( $1 + $2 ))
}

my_function 3 7
echo $result  # Выведет 10

🚩Почему это важно?

🟠Код завершения
Используется в сценариях для проверки, выполнилась ли функция успешно. Значение 0 обычно означает успех, а любое другое число — ошибку.

🟠Вывод через `echo`
Удобен для передачи данных из функции.

🟠Изменение переменных
Полезно, если функция должна сохранять данные для дальнейшей обработки.

# Функция проверки файла
check_file() {
    if [[ -f $1 ]]; then
        echo "Файл $1 существует."
        return 0
    else
        echo "Файл $1 не найден."
        return 1
    fi
}

# Вызов функции
check_file "/etc/passwd"
status=$?  # Сохраняем код завершения
if [[ $status -eq 0 ]]; then
    echo "Продолжаем работу..."
else
    echo "Останавливаемся из-за ошибки."
fi

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что вообще означает eviction или evict?

Evict означает "выселить" или "удалить". В Kubernetes это означает, что pod удаляется с текущей ноды — либо временно (будет пересоздан), либо навсегда (если не управляется контроллером). Это часть механизма автоматического самовосстановления и балансировки нагрузки.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как можно визуализировать логи?

Визуализация логов — это процесс представления лог-файлов в удобном графическом виде для более легкого анализа, поиска аномалий и устранения проблем. Для этого используются различные инструменты, которые собирают, агрегируют и отображают логи в виде графиков, дашбордов и диаграмм.

🚩Почему нужна визуализация логов?

🟠Упрощает анализ
вместо просмотра тысяч строк логов можно быстро увидеть тенденции и аномалии.
🟠Помогает в мониторинге
можно отслеживать изменения в режиме реального времени.
🟠Ускоряет диагностику проблем
легче выявить причину ошибки, если видеть всплески или изменения в логах.
🟠Облегчает работу с большими объемами данных
миллионы строк логов можно представить в виде сводных диаграмм.

🚩Какие инструменты используются?

🟠ELK Stack (Elasticsearch + Logstash + Kibana)
Logstash – собирает и обрабатывает логи.
Elasticsearch – хранит и индексирует логи для быстрого поиска.
Kibana – визуализирует данные, строит графики и дашборды.
Пример: Можно создать график с количеством ошибок 500 за последние 24 часа.

🟠Grafana + Loki (альтернатива ELK)
Loki – хранит и обрабатывает логи.
Grafana – строит красивые дашборды с логами и метриками.
Пример: Можно создать панель с последними логами приложений, используя tail-подобное обновление.

🟠Graylog
Обрабатывает логи, хранит их в Elasticsearch, строит графики и отправляет алерты.
Пример: Можно отфильтровать логи по уровню ERROR и вывести их в виде диаграммы.

🟠Datadog, Splunk, New Relic
Коммерческие решения с мощными инструментами аналитики логов.
Пример: Автоматическая корреляция логов с метриками системы.

🚩Простой пример работы с ELK

Logstash конфиг (сбор логов из файла)

   input {
     file {
       path => "/var/log/app.log"
       start_position => "beginning"
     }
   }
   output {
     elasticsearch {
       hosts => ["http://localhost:9200"]
     }
   }

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое контейнер в ОС?

Это изолированная среда в операционной системе, содержащая приложение и его зависимости.
1. Использует общее ядро ОС, но отделён от других процессов через namespaces и cgroups.
2. Это лёгкая альтернатива виртуальным машинам.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как происходит секьюрити тест какой алгоритм под капотом?

Security-тестирование – это процесс проверки системы на уязвимости, угрозы и риски атак. Оно помогает защитить данные и сервисы от хакеров.

🚩Сканеры уязвимостей (Nessus, OpenVAS)

- Загружают базу известных уязвимостей (CVE).
- Проверяют систему на наличие этих уязвимостей.
- Используют сигнатурный анализ (по шаблонам) и эвристический анализ (поведенческий).

🚩SQL-инъекции (SQLmap, Burp Suite)

- Автоматически подставляют вредоносные SQL-запросы (' OR 1=1 --).
- Проверяют, есть ли доступ к базе данных.
- Выполняют дамп данных, если нашли уязвимость.

SELECT * FROM users WHERE username = 'admin' --' AND password = 'password'

🚩Поиск XSS-уязвимостей (DOM-XSS, Stored-XSS, Reflected-XSS)

- Вставляют вредоносный JavaScript-код в форму ввода.
- Если скрипт исполняется в браузере – уязвимость найдена.

<script>alert('XSS!')</script>

🚩Подбор паролей (Brute Force, Dictionary Attack)

- Пробуют тысячи вариантов паролей (rockyou.txt).
- Используют John the Ripper, Hydra, Hashcat.

hydra -l admin -P passwords.txt 192.168.1.1 ssh

🚩Анализ трафика (MITM, Sniffing, Packet Analysis)

Захватывают пакеты сети (tcpdump, Wireshark).
Ищут передаваемые пароли, сессии, токены.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как обеспечить доступ пользователей к приложению в кубах?

Есть несколько способов предоставить доступ:
1. Ingress — маршрутизирует HTTP(S)-трафик к нужному сервису.
2. LoadBalancer — сервис получает внешний IP от облачного провайдера.
3. NodePort — открывает порт на каждом узле, доступ к приложению через nodeIP:nodePort.
4. Port-forwarding — для локального тестирования: kubectl port-forward svc/my-app 8080:80.
Ingress наиболее гибкий и часто используется с Ingress Controller’ом (например, nginx или traefik).

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое лямбда выражение в Phyton?

В Python лямбда-выражение — это анонимная (безымянная) функция, создаваемая с помощью ключевого слова lambda.

Синтаксис

lambda аргументы: выражение

🚩Примеры

Простая лямбда-функция

add = lambda x, y: x + y
print(add(3, 5))  # Выведет: 8

Эквивалентно обычной функции

def add(x, y):
    return x + y

Лямбда внутри map()

nums = [1, 2, 3, 4]
squares = list(map(lambda x: x ** 2, nums))
print(squares)  # [1, 4, 9, 16]

Лямбда внутри sorted()

words = ["apple", "banana", "kiwi"]
sorted_words = sorted(words, key=lambda w: len(w))
print(sorted_words)  # ['kiwi', 'apple', 'banana']

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое squash в Docker?

squash — это процесс объединения всех слоёв Docker-образа в один. Это уменьшает количество слоёв, упрощает образ и может ускорить развертывание. Однако использование squash делает процесс сборки менее гибким из-за потери промежуточных слоёв.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚 Базу знаний

🤔 Куда идет деплой из релизных веток?

Касается подходов к управлению релизами в системах контроля версий, таких как Git, и их интеграции с процессами CI/CD. Ответ зависит от структуры разработки и процесса релиза в конкретной команде или компании. Однако, в общем, деплой из релизных веток обычно идет на тестовые, стейджинговые или продакшн-окружения. Давайте разберем этот процесс подробнее.

🚩Что такое релизные ветки?

Это ветки, которые создаются на этапе, когда функционал и исправления, готовые к выпуску, отделяются от основной ветки разработки (например, main или develop). Они позволяют:
Заморозить текущий набор изменений для подготовки к релизу.
Отделить доработки и исправления релиза от активной разработки.
Упростить процесс тестирования и последующего деплоя.

🚩Куда обычно идет деплой из релизных веток?

🟠Тестовое окружение (QA environment)
На тестовое окружение деплой из релизной ветки осуществляется для прохождения проверок качества: Автоматизированное и ручное тестирование.
Проверка производительности, безопасности и других аспектов.

stages:
  - test
deploy:
  stage: test
  script:
    - echo "Deploying release branch to QA"
    - ./deploy.sh qa
  only:
    - release/*

🟠Стейджинговое окружение (Staging)
После успешного прохождения тестов релизную ветку деплоят в стейджинг. Это окружение максимально похоже на продакшн и используется для финального тестирования: Проверка совместимости с продакшн-системами.
Демонстрация функционала заказчикам или заинтересованным сторонам.

stages:
  - staging
deploy:
  stage: staging
  script:
    - echo "Deploying release branch to Staging"
    - ./deploy.sh staging
  only:
    - release/*

🟠Продакшн (Production)
После прохождения всех этапов тестирования изменения из релизной ветки деплоятся в продакшн: Обычно это делается автоматически после финального подтверждения.
В некоторых командах финальный мерж релизной ветки в main инициирует деплой.

stages:
  - production
deploy:
  stage: production
  script:
    - echo "Deploying release branch to Production"
    - ./deploy.sh production
  only:
    - release/*

🚩Зачем это нужно?

🟠Изоляция релиза
Релизные ветки позволяют избежать включения новых, неподготовленных изменений в текущий релиз.
🟠Гибкость
Если в процессе тестирования или релиза найдены баги, их можно исправить прямо в релизной ветке без влияния на разработку.
🟠Управление рисками
Релизные ветки упрощают управление разными стадиями разработки и релиза.

🚩Пример использования

1⃣Разработчик создает ветку release/1.0.0 от develop.
2⃣Выполняются тесты на QA окружении.
3⃣Исправляются баги в release/1.0.0, и изменения деплоятся на стейджинг.
4⃣После успешного тестирования ветка мержится в main, и начинается деплой в продакшн.

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний