高级云工程师GCP面试题：完整指南

介绍

高级 GCP 云工程师需要能够设计可扩展的架构、实施高级服务、优化成本并确保大规模安全性。此角色需要深入了解 GCP 服务、架构最佳实践和生产经验。

本指南涵盖了高级 GCP 云工程师面试中必不可少的问题，重点关注架构、高级服务和战略解决方案。

架构与设计

1. 在 GCP 上设计一个高可用性的应用程序。

回答： 具有冗余和可扩展性的生产就绪架构：

Loading diagram...

关键组件：

# 创建具有自动缩放功能的托管实例组
gcloud compute instance-groups managed create my-mig \
  --base-instance-name=my-app \
  --template=my-template \
  --size=3 \
  --zone=us-central1-a

# 配置自动缩放
gcloud compute instance-groups managed set-autoscaling my-mig \
  --max-num-replicas=10 \
  --min-num-replicas=3 \
  --target-cpu-utilization=0.7 \
  --cool-down-period=90

# 创建负载均衡器
gcloud compute backend-services create my-backend \
  --protocol=HTTP \
  --health-checks=my-health-check \
  --global

# 将实例组添加到后端
gcloud compute backend-services add-backend my-backend \
  --instance-group=my-mig \
  --instance-group-zone=us-central1-a \
  --global

设计原则：

多可用区部署
基于指标的自动缩放
用于数据库的托管服务
用于静态内容的 CDN
健康检查和监控

稀有度： 非常常见 难度： 困难

Google Kubernetes Engine (GKE)

2. 如何在 GKE 上部署和管理应用程序？

回答： GKE 是 Google 的托管 Kubernetes 服务。

部署过程：

# 创建 GKE 集群
gcloud container clusters create my-cluster \
  --num-nodes=3 \
  --machine-type=e2-medium \
  --zone=us-central1-a \
  --enable-autoscaling \
  --min-nodes=3 \
  --max-nodes=10

# 获取凭据
gcloud container clusters get-credentials my-cluster \
  --zone=us-central1-a

# 部署应用程序
kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
    spec:
      containers:
      - name: myapp
        image: gcr.io/my-project/myapp:v1
        ports:
        - containerPort: 8080
        resources:
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 128Mi
          limits:
            cpu: 500m
            memory: 512Mi
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: myapp-service
spec:
  type: LoadBalancer
  selector:
    app: myapp
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080
EOF

GKE 功能：

自动升级和自动修复
用于安全性的 Workload Identity
二进制授权
Cloud Monitoring 集成

稀有度： 非常常见 难度： 困难

Serverless 和高级服务

3. 何时使用 Cloud Functions 与 Cloud Run？

回答： 根据工作负载特征进行选择：

Cloud Functions：

事件驱动（Pub/Sub、Storage、HTTP）
短时间运行（< 9 分钟）
自动缩放到零
按调用次数付费

Cloud Run：

基于容器
HTTP 请求或 Pub/Sub
运行时间更长（最长 60 分钟）
对环境的更多控制

# Cloud Function 示例
def hello_pubsub(event, context):
    """由 Pub/Sub 消息触发"""
    import base64
    
    if 'data' in event:
        message = base64.b64decode(event['data']).decode('utf-8')
        print(f'Received message: {message}')
        
        # 处理消息
        process_data(message)

# 部署 Cloud Function
gcloud functions deploy hello_pubsub \
  --runtime=python39 \
  --trigger-topic=my-topic \
  --entry-point=hello_pubsub

# 部署 Cloud Run
gcloud run deploy myapp \
  --image=gcr.io/my-project/myapp:v1 \
  --platform=managed \
  --region=us-central1 \
  --allow-unauthenticated

稀有度： 常见 难度： 中等

高级网络

4. 解释 Shared VPC 以及何时使用它。

回答： Shared VPC 允许多个项目共享一个通用的 VPC 网络。

优点：

集中式网络管理
跨项目资源共享
简化计费
一致的安全策略

架构：

Loading diagram...

# 在宿主项目中启用 Shared VPC
gcloud compute shared-vpc enable my-host-project

# 附加服务项目
gcloud compute shared-vpc associated-projects add my-service-project \
  --host-project=my-host-project

# 授予权限
gcloud projects add-iam-policy-binding my-host-project \
  --member=serviceAccount:[email protected] \
  --role=roles/compute.networkUser

使用案例：

大型组织
多团队环境
集中式网络管理
合规性要求

稀有度： 常见 难度： 中等偏难

成本优化

5. 如何优化 GCP 成本？

回答： 成本优化策略：

1. 调整实例大小：

# 使用 Recommender API
gcloud recommender recommendations list \
  --project=my-project \
  --location=us-central1 \
  --recommender=google.compute.instance.MachineTypeRecommender

2. 承诺使用折扣：

1 年或 3 年的承诺
节省高达 57%
灵活或基于资源

3. 抢占式虚拟机：

# 创建抢占式实例
gcloud compute instances create my-preemptible \
  --preemptible \
  --machine-type=e2-medium

4. 存储生命周期：

# 设置生命周期策略
gsutil lifecycle set lifecycle.json gs://my-bucket

# lifecycle.json
{
  "lifecycle": {
    "rule": [
      {
        "action": {"type": "SetStorageClass", "storageClass": "NEARLINE"},
        "condition": {"age": 30}
      },
      {
        "action": {"type": "Delete"},
        "condition": {"age": 365}
      }
    ]
  }
}

5. 监控：

Cloud Billing 报告
预算提醒
按服务/项目细分的成本

稀有度： 非常常见 难度： 中等

安全

6. 如何在 GCP 中实施安全最佳实践？

回答： 多层安全方法：

1. IAM 最佳实践：

# 使用具有最小权限的服务账号
gcloud iam service-accounts create my-app-sa \
  --display-name="My App Service Account"

# 授予特定角色
gcloud projects add-iam-policy-binding my-project \
  --member=serviceAccount:[email protected] \
  --role=roles/storage.objectViewer \
  --condition='expression=resource.name.startsWith("projects/_/buckets/my-bucket"),title=bucket-access'

2. VPC 安全：

Private Google Access (私有 Google 访问通道)
VPC Service Controls (VPC 服务控制)
Cloud Armor 用于 DDoS 防护

3. 数据加密：

# 客户管理的加密密钥
gcloud kms keyrings create my-keyring \
  --location=global

gcloud kms keys create my-key \
  --location=global \
  --keyring=my-keyring \
  --purpose=encryption

# 与 Cloud Storage 一起使用
gsutil -o 'GSUtil:encryption_key=...' cp file.txt gs://my-bucket/

4. 监控：

Cloud Audit Logs (云审计日志)
Security Command Center (安全指挥中心)
Cloud Logging and Monitoring (云日志记录和监控)

稀有度： 非常常见 难度： 困难

数据分析

7. 如何设计和优化 BigQuery 以进行大规模分析？

回答： BigQuery 是 Google 的无服务器、高度可扩展的数据仓库。

架构：

列式存储
自动缩放
SQL 接口
PB 级
按查询付费

表设计：

-- 创建分区表
CREATE TABLE mydataset.events
(
  event_id STRING,
  user_id STRING,
  event_type STRING,
  event_data JSON,
  event_timestamp TIMESTAMP
)
PARTITION BY DATE(event_timestamp)
CLUSTER BY user_id, event_type
OPTIONS(
  partition_expiration_days=90,
  require_partition_filter=true
);

-- 创建物化视图
CREATE MATERIALIZED VIEW mydataset.daily_summary
AS
SELECT
  DATE(event_timestamp) as event_date,
  event_type,
  COUNT(*) as event_count,
  COUNT(DISTINCT user_id) as unique_users
FROM mydataset.events
GROUP BY event_date, event_type;

优化策略：

1. 分区：

-- 基于时间的分区
CREATE TABLE mydataset.sales
PARTITION BY DATE(sale_date)
AS SELECT * FROM source_table;

-- 整数范围分区
CREATE TABLE mydataset.user_data
PARTITION BY RANGE_BUCKET(user_id, GENERATE_ARRAY(0, 1000000, 10000))
AS SELECT * FROM source_table;

-- 使用分区过滤器进行查询（具有成本效益）
SELECT *
FROM mydataset.events
WHERE DATE(event_timestamp) BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31'
  AND event_type = 'purchase';

2. 聚簇：

-- 按经常过滤的列进行聚簇
CREATE TABLE mydataset.logs
PARTITION BY DATE(log_timestamp)
CLUSTER BY user_id, region, status
AS SELECT * FROM source_logs;

-- 查询受益于聚簇
SELECT *
FROM mydataset.logs
WHERE DATE(log_timestamp) = '2024-11-26'
  AND user_id = '12345'
  AND region = 'us-east1';

3. 查询优化：

-- 坏：SELECT * （扫描所有列）
SELECT * FROM mydataset.large_table;

-- 好：SELECT 特定列
SELECT user_id, event_type, event_timestamp
FROM mydataset.large_table;

-- 对大型数据集使用近似聚合
SELECT APPROX_COUNT_DISTINCT(user_id) as unique_users
FROM mydataset.events;

-- 避免自连接，使用窗口函数
SELECT
  user_id,
  event_timestamp,
  LAG(event_timestamp) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY event_timestamp) as prev_event
FROM mydataset.events;

4. 成本控制：

# 设置最大计费字节数
bq query \
  --maximum_bytes_billed=1000000000 \
  --use_legacy_sql=false \
  'SELECT COUNT(*) FROM mydataset.large_table'

# 试运行以估算成本
bq query \
  --dry_run \
  --use_legacy_sql=false \
  'SELECT * FROM mydataset.large_table'

数据加载：

# 从 Cloud Storage 加载
bq load \
  --source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON \
  --autodetect \
  mydataset.mytable \
  gs://mybucket/data/*.json

# 使用架构加载
bq load \
  --source_format=CSV \
  --skip_leading_rows=1 \
  mydataset.mytable \
  gs://mybucket/data.csv \
  schema.json

# 流式插入（实时）
from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()
table_id = "my-project.mydataset.mytable"

rows_to_insert = [
    {"user_id": "123", "event_type": "click", "timestamp": "2024-11-26T10:00:00"},
    {"user_id": "456", "event_type": "purchase", "timestamp": "2024-11-26T10:05:00"},
]

errors = client.insert_rows_json(table_id, rows_to_insert)
if errors:
    print(f"Errors: {errors}")

最佳实践：

始终使用分区过滤器
按高基数列进行聚簇
避免 SELECT *
对大型数据集使用近似函数
监控查询成本
对重复查询使用物化视图
在适当的时候反规范化数据

稀有度： 非常常见 难度： 困难

高级数据库服务

8. 何时使用 Cloud Spanner 与 Cloud SQL？

回答： 根据规模、一致性和地域要求进行选择：

Cloud Spanner：

全球分布式关系数据库
水平扩展（无限）
跨区域的强一致性
99.999% 的可用性 SLA
更高的成本

Cloud SQL：

区域性托管数据库（MySQL、PostgreSQL、SQL Server）
垂直扩展（有限）
单区域（带有只读副本）
99.95% 的可用性 SLA
更低的成本

比较：

特性	Cloud Spanner	Cloud SQL
规模	PB 级	TB 级
一致性	全局强一致性	区域性
可用性	99.999%	99.95%
延迟	全球个位数毫秒级	低（区域性）
成本	高	中等
使用案例	全球应用，金融系统	区域应用，传统工作负载

Cloud Spanner 示例：

-- 创建 Spanner 实例
gcloud spanner instances create my-instance \
  --config=regional-us-central1 \
  --nodes=3 \
  --description="Production instance"

-- 创建数据库
gcloud spanner databases create my-database \
  --instance=my-instance \
  --ddl='CREATE TABLE Users (
    UserId INT64 NOT NULL,
    Username STRING(100),
    Email STRING(255),
    CreatedAt TIMESTAMP
  ) PRIMARY KEY (UserId)'

-- 插入数据
gcloud spanner databases execute-sql my-database \
  --instance=my-instance \
  --sql="INSERT INTO Users (UserId, Username, Email, CreatedAt)
        VALUES (1, 'alice', '[email protected]', CURRENT_TIMESTAMP())"

-- 使用强一致性进行查询
gcloud spanner databases execute-sql my-database \
  --instance=my-instance \
  --sql="SELECT * FROM Users WHERE UserId = 1"

Python 客户端：

from google.cloud import spanner

# 创建客户端
spanner_client = spanner.Client()
instance = spanner_client.instance('my-instance')
database = instance.database('my-database')

# 使用强一致性读取
def read_user(user_id):
    with database.snapshot() as snapshot:
        results = snapshot.execute_sql(
            "SELECT UserId, Username, Email FROM Users WHERE UserId = @user_id",
            params={"user_id": user_id},
            param_types={"user_id": spanner.param_types.INT64}
        )
        for row in results:
            print(f"User: {row[0]}, {row[1]}, {row[2]}")

# 使用事务写入
def create_user(user_id, username, email):
    def insert_user(transaction):
        transaction.execute_update(
            "INSERT INTO Users (UserId, Username, Email, CreatedAt) "
            "VALUES (@user_id, @username, @email, CURRENT_TIMESTAMP())",
            params={
                "user_id": user_id,
                "username": username,
                "email": email
            },
            param_types={
                "user_id": spanner.param_types.INT64,
                "username": spanner.param_types.STRING,
                "email": spanner.param_types.STRING
            }
        )
    
    database.run_in_transaction(insert_user)

Cloud SQL 示例：

# 创建 Cloud SQL 实例
gcloud sql instances create my-instance \
  --database-version=POSTGRES_14 \
  --tier=db-n1-standard-2 \
  --region=us-central1 \
  --root-password=mypassword

# 创建数据库
gcloud sql databases create mydatabase \
  --instance=my-instance

# 连接
gcloud sql connect my-instance --user=postgres

# 创建只读副本
gcloud sql instances create my-replica \
  --master-instance-name=my-instance \
  --tier=db-n1-standard-1 \
  --region=us-east1

何时使用：

在以下情况下使用 Cloud Spanner：

需要全球分布
需要跨区域的强一致性
规模超出单个区域
金融交易
任务关键型应用程序
预算允许更高的成本

在以下情况下使用 Cloud SQL：

区域性应用程序
熟悉 MySQL/PostgreSQL
对成本敏感
中等规模（< 10TB）
现有的 SQL 工作负载
不需要全局一致性

稀有度： 常见 难度： 中等偏难

安全与合规

9. 如何实施 VPC Service Controls？

回答： VPC Service Controls 在 GCP 资源周围创建安全边界，以防止数据泄露。

关键概念：

服务边界： 资源周围的边界
访问级别： 访问条件
入口/出口规则： 控制数据流

架构：

Loading diagram...

设置：

# 创建访问策略
gcloud access-context-manager policies create \
  --organization=123456789 \
  --title="Production Policy"

# 创建访问级别
gcloud access-context-manager levels create CorpNetwork \
  --policy=accessPolicies/123456789 \
  --title="Corporate Network" \
  --basic-level-spec=access_level.yaml

# access_level.yaml
conditions:
  - ipSubnetworks:
    - 203.0.113.0/24  # 公司 IP 范围
  - members:
    - user:[email protected]

创建服务边界：

# 创建边界
gcloud access-context-manager perimeters create production_perimeter \
  --policy=accessPolicies/123456789 \
  --title="Production Perimeter" \
  --resources=projects/123456789012 \
  --restricted-services=storage.googleapis.com,bigquery.googleapis.com \
  --access-levels=accessPolicies/123456789/accessLevels/CorpNetwork

# 将项目添加到边界
gcloud access-context-manager perimeters update production_perimeter \
  --policy=accessPolicies/123456789 \
  --add-resources=projects/987654321098

入口/出口规则：

# ingress_rule.yaml
ingressPolicies:
  - ingressFrom:
      sources:
        - accessLevel: accessPolicies/123456789/accessLevels/CorpNetwork
      identities:
        - serviceAccount:[email protected]
    ingressTo:
      resources:
        - '*'
      operations:
        - serviceName: storage.googleapis.com
          methodSelectors:
            - method: '*'

# 应用入口规则
gcloud access-context-manager perimeters update production_perimeter \
  --policy=accessPolicies/123456789 \
  --set-ingress-policies=ingress_rule.yaml

出口规则：

# egress_rule.yaml
egressPolicies:
  - egressFrom:
      identities:
        - serviceAccount:[email protected]
    egressTo:
      resources:
        - projects/external-project-id
      operations:
        - serviceName: storage.googleapis.com
          methodSelectors:
            - method: 'google.storage.objects.create'

# 应用出口规则
gcloud access-context-manager perimeters update production_perimeter \
  --policy=accessPolicies/123456789 \
  --set-egress-policies=egress_rule.yaml

支持的服务：

Cloud Storage
BigQuery
Cloud SQL
Compute Engine
GKE
Cloud Functions
以及更多

测试：

# 测试从边界内的访问
from google.cloud import storage

def test_access():
    try:
        client = storage.Client()
        bucket = client.bucket('my-protected-bucket')
        blobs = list(bucket.list_blobs())
        print(f"Access granted: {len(blobs)} objects")
    except Exception as e:
        print(f"Access denied: {e}")

# 这将从授权网络成功
# 这将从未经授权的网络失败
test_access()

监控：

# 查看 VPC SC 日志
gcloud logging read \
  'protoPayload.metadata.@type="type.googleapis.com/google.cloud.audit.VpcServiceControlAuditMetadata"' \
  --limit=50 \
  --format=json

使用案例：

防止数据泄露
合规性要求（HIPAA、PCI-DSS）
保护敏感数据
隔离生产环境
多租户安全

最佳实践：

从试运行模式开始
在强制执行之前进行彻底测试
使用访问级别进行细粒度控制
监控 VPC SC 日志
记录边界边界
定期访问审查

稀有度： 不常见 难度： 困难

结论

高级 GCP 云工程师面试需要深入的技术知识和实践经验。重点关注：

架构： 高可用性、可扩展性、灾难恢复
GKE： 容器编排、部署策略
Serverless： Cloud Functions、Cloud Run 使用案例
网络： Shared VPC、混合连接
成本优化： 调整实例大小、承诺使用、生命周期策略
安全： IAM、加密、VPC 控制

展示在生产系统和战略决策方面的真实经验。祝你好运！

目录

高级云工程师GCP面试题：完整指南

介绍

架构与设计

1. 在 GCP 上设计一个高可用性的应用程序。

Google Kubernetes Engine (GKE)

2. 如何在 GKE 上部署和管理应用程序？

Serverless 和高级服务

3. 何时使用 Cloud Functions 与 Cloud Run？

高级网络

4. 解释 Shared VPC 以及何时使用它。

成本优化

5. 如何优化 GCP 成本？

安全

6. 如何在 GCP 中实施安全最佳实践？

数据分析

7. 如何设计和优化 BigQuery 以进行大规模分析？

高级数据库服务

8. 何时使用 Cloud Spanner 与 Cloud SQL？

安全与合规

9. 如何实施 VPC Service Controls？

结论

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