Junior SRE Interviewfragen mit Antworten

# Beispiel SLI/SLO-Berechnung
def calculate_error_budget(total_requests, failed_requests, slo_target=0.999):
    """
    Berechnung des Verbrauchs des Fehlerbudgets
    
    SLO: 99,9 % Erfolgsrate
    Fehlerbudget: 0,1 % zulässige Fehler
    """
    success_rate = (total_requests - failed_requests) / total_requests
    error_rate = failed_requests / total_requests
    
    # Fehlerbudget: wie viel der zulässigen 0,1 % wir verbraucht haben
    allowed_errors = total_requests * (1 - slo_target)
    budget_consumed = (failed_requests / allowed_errors) * 100
    
    return {
        'success_rate': success_rate,
        'error_rate': error_rate,
        'slo_target': slo_target,
        'slo_met': success_rate >= slo_target,
        'error_budget_consumed': budget_consumed,
        'remaining_budget': max(0, 100 - budget_consumed)
    }

# Beispiel
result = calculate_error_budget(
    total_requests=1000000,
    failed_requests=500,  # 0,05 % Fehlerrate
    slo_target=0.999
)

print(f"Erfolgsrate: {result['success_rate']:.4%}")
print(f"SLO erfüllt: {result['slo_met']}")
print(f"Verbrauchtes Fehlerbudget: {result['error_budget_consumed']:.1f}%")

# Beispiel: Automatisieren des Neustarts von Diensten
#!/bin/bash
# auto-restart-service.sh

SERVICE_NAME="myapp"
MAX_RETRIES=3
RETRY_DELAY=5

check_service() {
    systemctl is-active --quiet $SERVICE_NAME
    return $?
}

restart_service() {
    echo "$(date): Neustarten von $SERVICE_NAME"
    systemctl restart $SERVICE_NAME
    
    # Warten, bis sich der Dienst stabilisiert hat
    sleep $RETRY_DELAY
    
    if check_service; then
        echo "$(date): $SERVICE_NAME erfolgreich neu gestartet"
        # Benachrichtigung senden
        curl -X POST https://alerts.company.com/webhook \
          -d "{\"message\": \"$SERVICE_NAME automatisch neu gestartet\"}"
        return 0
    else
        return 1
    fi
}

# Hauptlogik
if ! check_service; then
    echo "$(date): $SERVICE_NAME ist ausgefallen"
    
    for i in $(seq 1 $MAX_RETRIES); do
        echo "Versuch $i von $MAX_RETRIES"
        if restart_service; then
            exit 0
        fi
        sleep $RETRY_DELAY
    done
    
    # Alle Wiederholungsversuche fehlgeschlagen - eskalieren
    echo "$(date): Neustart von $SERVICE_NAME nach $MAX_RETRIES Versuchen fehlgeschlagen"
    curl -X POST https://pagerduty.com/api/incidents \
      -d "{\"service\": \"$SERVICE_NAME\", \"severity\": \"critical\"}"
    exit 1
fi

# Prometheus Scrape-Konfiguration
scrape_configs:
  - job_name: 'api-server'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
    metrics_path: '/metrics'
    scrape_interval: 15s

# Schlecht: Warnung bei hoher CPU-Auslastung
- alert: HighCPU
  expr: cpu_usage > 80
  
# Gut: Warnung bei Auswirkungen auf den Benutzer
- alert: HighLatency
  expr: http_request_duration_seconds{quantile="0.95"} > 1
  for: 5m
  annotations:
    summary: "API-Latenz ist hoch"
    description: "95. Perzentil der Latenz beträgt {{ $value }}s"

- alert: DatabaseConnectionPoolExhausted
  expr: db_connection_pool_active / db_connection_pool_max > 0.9
  for: 5m
  labels:
    severity: warning
  annotations:
    summary: "Datenbank-Verbindungspool fast erschöpft"
    runbook: "https://wiki.company.com/runbooks/db-connections"

# Page-würdig (weckt jemanden auf)
- alert: ServiceDown
  expr: up{job="api"} == 0
  for: 1m
  labels:
    severity: critical
    
# Ticket-würdig (während der Geschäftszeiten bearbeiten)
- alert: DiskSpaceWarning
  expr: disk_free_percent < 20
  for: 30m
  labels:
    severity: warning

# Checkliste für die schnelle Bewertung
- Was sind die Auswirkungen auf den Benutzer?
- Wie viele Benutzer sind betroffen?
- Welche Dienste sind betroffen?
- Wird es schlimmer?

# Häufige Entschärfungsstrategien
- Rollback der letzten Bereitstellung
- Skalieren der Ressourcen
- Deaktivieren problematischer Funktionen
- Failover auf das Backup-System
- Ratenbegrenzung des Datenverkehrs

# Vorfall-Postmortem-Vorlage

## Zusammenfassung
Kurze Beschreibung dessen, was passiert ist

## Auswirkungen
- Dauer: 2024-11-25 10:00 - 10:45 UTC (45 Minuten)
- Betroffene Benutzer: ~10.000 (5 % der Gesamtzahl)
- Betroffene Dienste: API, Web Frontend

## Ursache
Datenbank-Verbindungspool aufgrund langsamer Abfragen erschöpft

## Zeitachse
- 10:00: Warnung für hohe API-Latenz ausgelöst
- 10:05: Bereitschaftsingenieur bestätigt
- 10:10: Datenbank als Engpass identifiziert
- 10:15: Größe des Verbindungspools erhöht (Entschärfung)
- 10:30: Langsame Abfragen identifiziert und beendet
- 10:45: Dienst vollständig wiederhergestellt

## Behebung
- Sofort: Verbindungspool von 100 auf 200 erhöht
- Kurzfristig: Abfragetimeout (30 Sekunden) hinzugefügt
- Langfristig: Langsame Abfragen optimieren, Abfrageüberwachung hinzufügen

## Maßnahmen
- [ ] Warnung für langsame Abfragen hinzufügen (Verantwortlicher: Alice, Fällig: 2024-12-01)
- [ ] Abfragetimeout in der Anwendung implementieren (Verantwortlicher: Bob, Fällig: 2024-12-05)
- [ ] Die 10 langsamsten Abfragen überprüfen und optimieren (Verantwortlicher: Charlie, Fällig: 2024-12-10)

## Erkenntnisse
- Die Überwachung des Verbindungspools war unzureichend
- Die Verschlechterung der Abfrageleistung blieb unbemerkt

# 1. Überprüfe das Problem
curl -w "@curl-format.txt" -o /dev/null -s https://api.example.com/health

# curl-format.txt:
#     time_namelookup:  %{time_namelookup}s\n
#        time_connect:  %{time_connect}s\n
#     time_appconnect:  %{time_appconnect}s\n
#    time_pretransfer:  %{time_pretransfer}s\n
#       time_redirect:  %{time_redirect}s\n
#  time_starttransfer:  %{time_starttransfer}s\n
#                     ----------\n
#          time_total:  %{time_total}s\n

# 2. Überprüfe die Anwendungsmetriken
# - Anfragerate (plötzlicher Anstieg?)
# - Fehlerrate (Fehler, die Wiederholungen verursachen?)
# - Ressourcenauslastung (CPU, Speicher)

# 3. Überprüfe Abhängigkeiten
# - Datenbankabfragezeit
# - Externe API-Aufrufe
# - Cache-Trefferrate

# 4. Überprüfe die Infrastruktur
top  # CPU-Auslastung
free -h  # Speicher
iostat  # Festplatten-E/A
netstat -s  # Netzwerkstatistiken

# 5. Überprüfe die Protokolle auf Fehler
tail -f /var/log/app/error.log | grep -i "timeout\|slow\|error"

# 6. Profiliere die Anwendung
# Python-Beispiel
import cProfile
cProfile.run('my_function()')

# 7. Überprüfe die Datenbank
# Protokoll für langsame Abfragen
SELECT * FROM mysql.slow_log ORDER BY query_time DESC LIMIT 10;

# Aktive Abfragen
SELECT pid, query, state, query_start 
FROM pg_stat_activity 
WHERE state = 'active';

#!/usr/bin/env python3
"""
Dienst-Zustandsprüfer mit automatischer Neustartfunktion
"""
import requests
import subprocess
import time
import sys
from datetime import datetime

class ServiceMonitor:
    def __init__(self, service_name, health_url, max_retries=3):
        self.service_name = service_name
        self.health_url = health_url
        self.max_retries = max_retries
    
    def check_health(self):
        """Überprüfen, ob der Dienst fehlerfrei ist"""
        try:
            response = requests.get(
                self.health_url,
                timeout=5
            )
            return response.status_code == 200
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"{datetime.now()}: Zustandsprüfung fehlgeschlagen: {e}")
            return False
    
    def restart_service(self):
        """Neustarten des Dienstes mit systemctl"""
        try:
            print(f"{datetime.now()}: Neustarten von {self.service_name}")
            subprocess.run(
                ['systemctl', 'restart', self.service_name],
                check=True,
                capture_output=True
            )
            time.sleep(10)  # Warten, bis der Dienst gestartet ist
            return True
        except subprocess.CalledProcessError as e:
            print(f"{datetime.now()}: Neustart fehlgeschlagen: {e.stderr}")
            return False
    
    def send_alert(self, message, severity='warning'):
        """Senden einer Warnung an das Überwachungssystem"""
        try:
            requests.post(
                'https://alerts.company.com/webhook',
                json={
                    'service': self.service_name,
                    'message': message,
                    'severity': severity,
                    'timestamp': datetime.now().isoformat()
                },
                timeout=5
            )
        except Exception as e:
            print(f"Fehler beim Senden der Warnung: {e}")
    
    def monitor(self):
        """Hauptüberwachungsschleife"""
        if self.check_health():
            print(f"{datetime.now()}: {self.service_name} ist fehlerfrei")
            return 0
        
        print(f"{datetime.now()}: {self.service_name} ist nicht fehlerfrei")
        self.send_alert(f"{self.service_name} ist ausgefallen", severity='warning')
        
        # Neustart versuchen
        for attempt in range(1, self.max_retries + 1):
            print(f"Neustartversuch {attempt}/{self.max_retries}")
            
            if self.restart_service() and self.check_health():
                print(f"{datetime.now()}: Dienst wiederhergestellt")
                self.send_alert(
                    f"{self.service_name} automatisch nach dem Neustart wiederhergestellt",
                    severity='info'
                )
                return 0
            
            time.sleep(5)
        
        # Alle Wiederholungsversuche fehlgeschlagen
        print(f"{datetime.now()}: Fehler beim Wiederherstellen des Dienstes")
        self.send_alert(
            f"{self.service_name} konnte nach {self.max_retries} Versuchen nicht wiederhergestellt werden",
            severity='critical'
        )
        return 1

if __name__ == '__main__':
    monitor = ServiceMonitor(
        service_name='myapp',
        health_url='http://localhost:8080/health'
    )
    sys.exit(monitor.monitor())

# Runbook: Hohe API-Latenz

## Symptome
- 95. Perzentil der API-Latenz > 1 Sekunde
- Benutzerbeschwerden über langsame Seitenladevorgänge
- Warnung: "HighAPILatency" wird ausgelöst

## Schweregrad
**Warnung** - Beeinträchtigt die Benutzererfahrung, aber der Dienst ist funktionsfähig

## Untersuchungsschritte

### 1. Aktuelle Metriken überprüfen
```bash
# Latenzverteilung überprüfen
curl -s http://prometheus:9090/api/v1/query?query='histogram_quantile(0.95, rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m]))'

# Anfragerate überprüfen
curl -s http://prometheus:9090/api/v1/query?query='rate(http_requests_total[5m])'

# Datenbankverbindungen
mysql -e "SHOW PROCESSLIST;"

# Redis-Latenz
redis-cli --latency

# Externe APIs
curl -w "%{time_total}\n" -o /dev/null -s https://external-api.com/health

kubectl scale deployment api --replicas=10

redis-cli CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru

kubectl rollout undo deployment/api

kubectl apply -f rate-limit-config.yaml

from enum import Enum
import time

class CircuitState(Enum):
    CLOSED = "closed"  # Normaler Betrieb
    OPEN = "open"      # Fehlerhaft, Anfragen ablehnen
    HALF_OPEN = "half_open"  # Wiederherstellung testen

class CircuitBreaker:
    def __init__(self, failure_threshold=5, timeout=60):
        self.failure_threshold = failure_threshold
        self.timeout = timeout
        self.failures = 0
        self.last_failure_time = None
        self.state = CircuitState.CLOSED
    
    def call(self, func, *args, **kwargs):
        if self.state == CircuitState.OPEN:
            if time.time() - self.last_failure_time > self.timeout:
                self.state = CircuitState.HALF_OPEN
            else:
                # Fallback zurückgeben, anstatt den fehlerhaften Dienst aufzurufen
                return self.fallback()
        
        try:
            result = func(*args, **kwargs)
            self.on_success()
            return result
        except Exception as e:
            self.on_failure()
            return self.fallback()
    
    def on_success(self):
        self.failures = 0
        self.state = CircuitState.CLOSED
    
    def on_failure(self):
        self.failures += 1
        self.last_failure_time = time.time()
        if self.failures >= self.failure_threshold:
            self.state = CircuitState.OPEN
    
    def fallback(self):
        # Zwischengespeicherte Daten oder Standardantwort zurückgeben
        return {"status": "degraded", "data": []}

# Verwendung
breaker = CircuitBreaker()
result = breaker.call(external_api_call, user_id=123)

import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from requests.packages.urllib3.util.retry import Retry

def create_resilient_session():
    session = requests.Session()
    
    # Wiederholungsstrategie
    retry = Retry(
        total=3,
        backoff_factor=0.3,
        status_forcelist=[500, 502, 503, 504]
    )
    
    adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry)
    session.mount('http://', adapter)
    session.mount('https://', adapter)
    
    return session

# Verwendung mit Timeout
session = create_resilient_session()
try:
    response = session.get('https://api.example.com/data', timeout=5)
except requests.exceptions.Timeout:
    # Graceful Degradation - zwischengespeicherte Daten verwenden
    response = get_cached_data()

# Image pullen
docker pull nginx:latest

# Container ausführen
docker run -d \
  --name my-nginx \
  -p 8080:80 \
  nginx:latest

# Ausgeführte Container auflisten
docker ps

# Protokolle anzeigen
docker logs my-nginx

# Befehl im Container ausführen
docker exec -it my-nginx bash

# Container stoppen
docker stop my-nginx

# Container entfernen
docker rm my-nginx

# Basis-Image
FROM python:3.12-slim

# Arbeitsverzeichnis festlegen
WORKDIR /app

# Anforderungen kopieren
COPY requirements.txt .

# Abhängigkeiten installieren
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Anwendungscode kopieren
COPY . .

# Port freigeben
EXPOSE 8000

# Zustandsprüfung
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s \
  CMD curl -f http://localhost:8000/health || exit 1

# Anwendung ausführen
CMD ["python", "app.py"]

# Image erstellen
docker build -t myapp:1.0 .

# Mit Umgebungsvariablen ausführen
docker run -d \
  --name myapp \
  -p 8000:8000 \
  -e DATABASE_URL=postgres://db:5432/mydb \
  -e LOG_LEVEL=info \
  myapp:1.0

# Ressourcenauslastung anzeigen
docker stats myapp

services:
  web:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - DATABASE_URL=postgresql://db:5432/mydb
    depends_on:
      - db
      - redis
    restart: unless-stopped
  
  db:
    image: postgres:14
    environment:
      - POSTGRES_DB=mydb
      - POSTGRES_PASSWORD=secret
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data
  
  redis:
    image: redis:7-alpine
    ports:
      - "6379:6379"

volumes:
  postgres_data:

# Alle Dienste starten
docker compose up -d

# Protokolle anzeigen
docker compose logs -f web

# Dienst skalieren
docker compose up -d --scale web=3

# Alle Dienste stoppen
docker compose down

# Repository klonen
git clone https://github.com/company/repo.git
cd repo

# Feature-Branch erstellen
git checkout -b feature/add-monitoring

# Änderungen vornehmen und committen
git add .
git commit -m "Prometheus-Überwachung hinzufügen"

# Per Push in den Remote-Branch übertragen
git push origin feature/add-monitoring

# Von Main aktualisieren
git checkout main
git pull origin main
git checkout feature/add-monitoring
git rebase main

# Feature mergen (nach PR-Genehmigung)
git checkout main
git merge feature/add-monitoring
git push origin main

# Kurzlebige Feature-Branches
git checkout -b feature/quick-fix
# Weniger als 1 Tag arbeiten
git push origin feature/quick-fix
# Sofort nach der Überprüfung in Main mergen

name: In Produktion bereitstellen

on:
  push:
    branches: [main]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      
      - name: Tests ausführen
        run: |
          npm install
          npm test
      
      - name: Linting ausführen
        run: npm run lint
  
  build:
    needs: test
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      
      - name: Docker-Image erstellen
        run: |
          docker build -t myapp:${{ github.sha }} .
          docker tag myapp:${{ github.sha }} myapp:latest
      
      - name: In die Registry pushen
        run: |
          echo ${{ secrets.DOCKER_PASSWORD }} | docker login -u ${{ secrets.DOCKER_USERNAME }} --password-stdin
          docker push myapp:${{ github.sha }}
          docker push myapp:latest
  
  deploy:
    needs: build
    runs