🤔 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

🤔 Что такое мидл?

Мидл (middle engineer) — это разработчик, который уже не нуждается в постоянном менторстве, но ещё не руководит другими. Он уверенно решает задачи, понимает архитектуру и знает best practices.

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

🤔 Какие join бывают?

В реляционных базах данных, операции объединения (JOIN) позволяют объединить строки из двух или более таблиц на основе связанных между собой столбцов. Существует несколько типов JOIN, каждый из которых имеет свои особенности и применим для разных ситуаций. Рассмотрим основные типы JOIN:

🟠INNER JOIN
Объединяет строки из обеих таблиц, если они удовлетворяют условию объединения. Когда необходимо выбрать только те строки, которые имеют соответствующие значения в обеих таблицах.

SELECT *
FROM таблица1
INNER JOIN таблица2
ON таблица1.ключ = таблица2.ключ;

🟠LEFT JOIN (или LEFT OUTER JOIN)
Возвращает все строки из левой таблицы и соответствующие строки из правой таблицы. Если соответствующей строки в правой таблице нет, в результирующем наборе данных для столбцов правой таблицы будут значения NULL. Когда необходимо выбрать все строки из одной таблицы и соответствующие данные из другой таблицы, если они существуют.

SELECT *
FROM таблица1
LEFT JOIN таблица2
ON таблица1.ключ = таблица2.ключ;

🟠RIGHT JOIN (или RIGHT OUTER JOIN)
Возвращает все строки из правой таблицы и соответствующие строки из левой таблицы. Если соответствующей строки в левой таблице нет, в результирующем наборе данных для столбцов левой таблицы будут значения NULL. Когда необходимо выбрать все строки из одной таблицы (правой) и соответствующие данные из другой таблицы (левой), если они существуют.

SELECT *
FROM таблица1
RIGHT JOIN таблица2
ON таблица1.ключ = таблица2.ключ;

🟠FULL JOIN (или FULL OUTER JOIN)
Возвращает все строки, когда есть совпадения либо в левой, либо в правой таблице. Если строки не соответствуют в одной из таблиц, для этой таблицы будут значения NULL. Когда необходимо выбрать все строки из обеих таблиц, независимо от того, есть ли соответствующие строки в другой таблице.

SELECT *
FROM таблица1
FULL JOIN таблица2
ON таблица1.ключ = таблица2.ключ;

🟠CROSS JOIN
Возвращает декартово произведение двух таблиц, то есть все возможные комбинации строк из обеих таблиц. Когда необходимо создать комбинации всех строк из обеих таблиц. Используется редко и с осторожностью, так как может привести к очень большому количеству строк.

SELECT *
FROM таблица1
CROSS JOIN таблица2;

🟠SELF JOIN
Применяется для объединения таблицы самой с собой. Обычно используется для сравнения строк внутри одной и той же таблицы. Когда необходимо сопоставить строки одной таблицы друг с другом, например, для анализа иерархий или поиска парных записей.

SELECT A.*
FROM таблица A, таблица B
WHERE A.ключ = B.ключ;

🟠NATURAL JOIN
Автоматически объединяет таблицы по всем столбцам с одинаковыми именами и типами данных. Когда у таблиц есть столбцы с одинаковыми именами, и нужно объединить их без явного указания условий объединения.

SELECT *
FROM таблица1
NATURAL JOIN таблица2;

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Какие параметры файловой системы могут влиять на выбор файловой системы?

Файловая система выбирается по ряду параметров:
- Тип нагрузки – большие файлы (XFS, ZFS) или много мелких файлов (EXT4, Btrfs).
- Журналирование – влияет на отказоустойчивость (XFS, EXT4).
- Снапшоты – нужны ли сохранения состояний файлов (Btrfs, ZFS).
- Шифрование – встроенная защита данных (ZFS, LUKS).
- Резервирование пространства – например, XFS и ZFS резервируют место.

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

🤔 Как определить ресурс, который необходим одной node?

Чтобы определить нагрузку на Node и правильно выделить ресурсы, нужно:
Проверить текущее потребление ресурсов (CPU, RAM, диски)*
Оценить нагрузку от подов (requests и limits)
Использовать мониторинг (Prometheus, Grafana, kubectl top)

🚩Проверить нагрузку на Node (`kubectl top node`)

Команда

sh  
kubectl top nodes  

Вывод

NAME        CPU(cores)   CPU%   MEMORY(bytes)   MEMORY%  
node-1      500m         25%    2Gi             50%  
node-2      1000m        50%    4Gi             80%  

🚩Проверить потребление ресурсов подами (`kubectl top pods`)

Команда

sh  
kubectl top pods --all-namespaces  

Вывод

NAMESPACE   POD            CPU(cores)   MEMORY(bytes)  
default     web-app-1      250m         256Mi  
default     web-app-2      300m         512Mi  
monitoring  prometheus-1   600m         1Gi  

🚩Анализ `requests` и `limits` подов

Команда

sh  
kubectl describe node node-1  

Вывод (пример секции Allocatable)

Allocatable:  
  cpu:                4  
  memory:             8Gi  
  pods:               110  

Проверить requests и limits у подов

sh  
kubectl describe pod my-pod  

Вывод

Requests:  
  cpu:     500m  
  memory:  1Gi  
Limits:  
  cpu:     1  
  memory:  2Gi  

🚩Использование Prometheus и Grafana для анализа нагрузки

Prometheus-запросы для анализа Node
Средняя загрузка CPU за 5 минут

promql  
avg(rate(node_cpu_seconds_total[5m])) * 100  

Среднее использование памяти

promql  
avg(node_memory_Active_bytes) / avg(node_memory_MemTotal_bytes) * 100

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Отличия монтирования дисков к виртуалке и к контейнеру?

- Виртуальная машина (VM):
- Подключается как полноценный виртуальный диск.
- Обычно требует перезапуска и настройки в гипервизоре.
- Может использовать собственную файловую систему.
- Контейнер (Docker):
- Монтирование происходит на уровне хоста (bind mount или volume).
- Не требует перезапуска контейнера.
- Более гибкое и динамичное подключение к каталогам.

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

🤔 Где бы хранил tfstate если много разрабов?

Файл terraform.tfstate содержит текущее состояние инфраструктуры. Если его неправильно хранить, возможны конфликты и повреждение данных.

🚩Плохие решения

Локально (terraform.tfstate в репозитории)
Потеря данных, если разработчик сменит машину.
Конфликты, если несколько человек применяют terraform apply.
Невозможно откатиться к старому состоянию.
Не поддерживает блокировки (terraform lock).
Возможны проблемы с одновременным доступом.

🚩Лучшие решения для хранения `tfstate`

🟠S3 + DynamoDB (AWS) → Самый популярный способ
S3 хранит tfstate, а DynamoDB предотвращает конфликты.

terraform {
  backend "s3" {
    bucket         = "my-terraform-state"
    key            = "prod/terraform.tfstate"
    region         = "us-east-1"
    encrypt        = true
    dynamodb_table = "terraform-lock"
  }
}

🟠Terraform Cloud/Enterprise → Официальное SaaS-решение
Terraform Cloud хранит tfstate в облаке HashiCorp.

terraform {
  backend "remote" {
    hostname     = "app.terraform.io"
    organization = "my-org"
    workspaces {
      name = "my-workspace"
    }
  }
}

🟠Google Cloud Storage (GCS) + Firestore (GCP)
Для GCP аналог AWS S3 — это Google Cloud Storage (GCS), а DynamoDB заменяется Firestore.

terraform {
  backend "gcs" {
    bucket  = "my-tfstate-bucket"
    prefix  = "terraform/state"
  }
}

🟠Azure Storage + Azure CosmosDB (Azure)
Для Azure можно использовать Azure Storage и блокировки через Azure CosmosDB.

terraform {
  backend "azurerm" {
    resource_group_name  = "my-rg"
    storage_account_name = "myterraformstate"
    container_name       = "tfstate"
    key                  = "prod.terraform.tfstate"
  }
}

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Kubernetes Control Plane и Worker Node — кто за что отвечает?

- Control Plane — управляет кластером, принимает решения, следит за состоянием.
- Worker Node — выполняет рабочие задачи, т.е. подами и контейнерами.

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

🤔 При попытке создания файла на диске на linux ошибка что места нет проверяете место есть с чем это может быть связано

Если при создании файла в Linux появляется ошибка, что места нет, но df -h показывает свободное место, проблема может быть в следующем:

🚩Закончились inodes

Inodes – это структуры, которые хранят метаданные о файлах. Даже если есть свободное место, но inodes кончились, новые файлы создать нельзя.

df -i

Найти каталоги с множеством маленьких файлов:

  find /path -xdev -type f | wc -l  # Количество файлов в каталоге
  

🚩Ограничение дискового квотирования (quota)

В системе могут быть настроены дисковые квоты, которые ограничивают использование диска для пользователя или группы.

quota -v

🚩Заполнен раздел `/var`, `/tmp` или `/home`

В системе может быть несколько дисковых разделов (/, /var, /home и т. д.). Если один из них заполнен, в него нельзя записывать файлы.

df -hT

🚩Файловая система смонтирована в режиме `read-only`

Если файловая система перешла в режим «только для чтения» (read-only) из-за ошибки или сбоя, запись на неё невозможна.

mount | grep ' ro,'

Если файловая система смонтирована с `ro`, значит, запись запрещена. Перемонтировать диск:

  mount -o remount,rw /path
  

Проверить диск на ошибки:

  dmesg | tail -20  # Лог ошибок
  fsck /dev/sdX  # Проверка диска

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Как использовать темплейты Helm?

Темплейты находятся в директории templates/ и содержат шаблонизированные YAML-файлы, в которых можно:
- Использовать переменные из values.yaml
- Применять условные конструкции, циклы, функции Go-шаблонов
Ты можешь:
- Генерировать манифесты: helm template
- Переопределять значения при установке: helm install --set key=value

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

🤔 Почему Java Memory Model важно при работе с многопоточностью?

Java Memory Model (JMM):
- Определяет как потоки видят переменные и как изменения одной нити становятся видимыми другим.
- Без JMM каждый поток может кэшировать значения, что приводит к несогласованности данных.
- Благодаря JMM можно использовать volatile, synchronized и Atomic переменные с гарантией корректности.

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

🤔 Как мы можем поменять последовательное выполнение таски плейбука на машинах в параллельное?

По умолчанию Ansible выполняет задачи последовательно, но можно ускорить выполнение с помощью параметра forks или асинхронных задач (async).

🚩Увеличение параллельных подключений (`forks`)

forks – это количество серверов, на которых Ansible выполняет задачи одновременно.

ansible-playbook -i inventory.ini playbook.yml --forks=10

Установить forks в ansible.cfg:

[defaults]
forks = 10

🚩Асинхронное выполнение (`async` + `poll`)

Если задача выполняется долго, ее можно запустить асинхронно и не ждать завершения.

Пример асинхронного выполнения установки пакета

- name: Установить nginx параллельно
  apt:
    name: nginx
    state: present
  async: 300
  poll: 0

async: 300 – запускает задачу и дает ей 300 секунд на выполнение
poll: 0 – не ждет завершения, сразу переходит к следующей
Проверить статус запущенных задач:

ansible all -m async_status -a "jid=1234567890" -i inventory.ini

🚩Использование `&` в Shell-командах (`shell` + `nohup`)

Пример запуска задачи в фоновом режиме

- name: Запустить долгий процесс
  shell: "nohup long_script.sh &"

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний

🤔 Что такое брокеры сообщений?

Брокер сообщений — это система, которая:
- принимает, сохраняет и передаёт сообщения между компонентами системы;
- развязывает отправителя и получателя, повышает отказоустойчивость;
- поддерживает очереди, топики, доставку и масштабирование.
Примеры: Kafka, RabbitMQ, NATS, ActiveMQ.

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

🤔 Что такое Grafana?

Grafana — это инструмент для визуализации, мониторинга и анализа метрик. Он позволяет строить графики, панели (dashboards) и оповещения на основе данных из разных источников.

🚩Основные возможности Grafana

Дашборды – красивые панели с графиками и таблицами
Много источников данных – Prometheus, MySQL, Elasticsearch, AWS CloudWatch
Настраиваемые алерты – уведомления в Slack, Telegram, Email
Аутентификация – поддержка LDAP, OAuth, GitHub
Плагины и расширения – добавление новых панелей и источников данных

🚩Как работает Grafana?

Grafana подключается к источнику данных (например, Prometheus)
Пользователь создает дашборды с графиками, таблицами и метриками
Настраиваются алерты, которые отправляют уведомления при сбоях

🚩Пример развертывания Grafana с Prometheus

Запуск Grafana в Docker

docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana grafana/grafana

Пример запроса в PromQL

node_cpu_seconds_total{mode="idle"}

🚩Как настроить алерты?

Например, если загрузка CPU выше 80%, отправлять сообщение в Telegram.

В Grafana → "Alerting" → "Alert Rules" → "Create Alert Rule"
Записываем условие:

100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 80

🚩Где используется Grafana?

Мониторинг серверов (CPU, RAM, диски, сеть)
DevOps (Prometheus + Grafana) для Kubernetes, Docker
Бизнес-аналитика (данные из MySQL, Google Analytics)
IoT – графики с датчиков и устройств

Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний