2026年系統(tǒng)架構師面試題及系統(tǒng)設計能力含答案題型一：分布式系統(tǒng)設計（共3題，每題20分）1.設計一個高并發(fā)的短鏈接生成服務（20分）要求：-支持每秒百萬級訪問量，URL長度不超過6位-保證URL唯一性和快速生成-提供分布式部署方案，支持水平擴展-說明數據一致性和容災設計2.設計一個支持千萬級用戶的實時消息推送系統(tǒng)（20分）要求：-支持離線消息存儲和重連機制-提供高可用方案，單點故障不丟失消息-說明如何處理消息積壓和延遲問題-對比至少兩種消息隊列技術（如Kafka/RocketMQ）的優(yōu)劣3.設計一個分布式事務解決方案（20分）場景：電商訂單系統(tǒng)，涉及庫存、支付、消息隊列三部分要求：-支持2PC和TCC兩種模式-說明超時補償和冪等性設計-提供服務降級和熔斷方案題型二：數據庫與緩存設計（共2題，每題25分）4.設計一個高并發(fā)的秒殺系統(tǒng)數據庫表結構（25分）要求：-支持每秒十萬筆庫存扣減操作-避免超賣問題，說明索引優(yōu)化方案-結合Redis設計分布式鎖，確保數據一致性-提供數據庫分庫分表方案5.設計一個多地域用戶緩存架構（25分）要求：-用戶數據（ID、昵稱、等級）需在華東、華南、華北三地緩存-緩存失效策略和同步方案-說明緩存雪崩和擊穿問題的解決方案-對比RedisCluster和RedisSentinel的適用場景題型三：微服務與云原生設計（共3題，每題25分）6.設計一個分布式配置中心（如Nacos/Consul）（25分）要求：-支持動態(tài)刷新配置，不重啟服務-提供服務注冊與發(fā)現(xiàn)功能-說明高可用架構和數據一致性問題-對比Zookeeper的優(yōu)劣勢7.設計一個彈性伸縮的訂單服務（25分）場景：大促期間訂單量激增，需自動擴容要求：-結合Kubernetes設計自動伸縮方案（HPA+Autoscaler）-說明服務限流和熔斷策略（如令牌桶算法）-提供監(jiān)控告警方案（Prometheus+Grafana）8.設計一個Serverless架構的圖片處理服務（25分）要求：-用戶上傳圖片后自動觸發(fā)轉碼、縮略圖生成等任務-說明函數計算的優(yōu)勢和冷啟動問題-提供服務隔離和計費方案（如AWSLambda）題型四：網絡安全與運維設計（共2題，每題25分）9.設計一個API網關安全方案（25分）要求：-支持JWT認證和黑名單過濾-說明DDoS攻擊防護策略-提供API流量監(jiān)控和限流方案（如熔斷器）10.設計一個日志收集與分析系統(tǒng)（25分）要求：-支持分布式日志接入（如Flume）-提供實時查詢和聚合分析（如Elasticsearch）-說明數據加密和脫敏方案（如AES+脫敏規(guī)則）答案與解析分布式系統(tǒng)設計1.短鏈接生成服務設計（20分）答案：-核心架構：-使用分布式Redis集群存儲URL映射關系（`short_url:long_url`）-采用雪崩算法生成短碼（如62位base62編碼：a-z+A-Z+0-9）-前置DNS輪詢+負載均衡（如LVS）分發(fā)請求-數據一致性：-Redis設置高可用（哨兵模式）+主從同步-生成短鏈時先占位1秒，避免沖突-擴展方案：-路由表分片（每片處理1000萬個短鏈）-預熱緩存熱點短鏈（使用RedisCluster的預分片）解析：雪崩算法通過哈希碰撞降低沖突概率，RedisCluster解決熱點問題。分片設計保證單節(jié)點負載可控。2.實時消息推送系統(tǒng)設計（20分）答案：-架構：-消息隊列（如Kafka）負責解耦，設置3副本+分區(qū)（100個）-客戶端長連接（WebSocket+心跳檢測）+本地緩存-離線消息寫入MongoDB，定時重試-高可用：-消息隊列開啟副本同步，Broker集群（ZooKeeper協(xié)調）-消息補償機制（Redis記錄重試次數，超過5次轉人工處理）解析：Kafka比RocketMQ更適合高吞吐場景，但RocketMQ支持事務消息。本地緩存可降低隊列壓力。3.分布式事務解決方案（20分）答案：-2PC方案：-事務協(xié)調者（如Atomikos）管理全局事務-第一階段所有參與者預提交，第二階段只有一方提交-TCC補償：-定義Cancel/Confirm接口（如庫存預扣減）-使用Redis存儲狀態(tài)，超時自動補償解析：TCC適合長事務，但代碼復雜；2PC性能好但阻塞嚴重。可結合Seata框架簡化。數據庫與緩存設計4.秒殺系統(tǒng)數據庫設計（25分）答案：-表結構：sqlCREATETABLEseckill(idBIGINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,goods_idBIGINTNOTNULL,stockINTNOTNULL,create_timeTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,INDEXidx_goods_id(goods_id),INDEXidx_create_time(create_time))ENGINE=InnoDB;-優(yōu)化：-使用間隙鎖+行鎖（MySQL8.0）避免超賣-庫存預減+Redis分布式鎖（Lua腳本原子操作）解析：InnoDB間隙鎖解決鎖定范圍問題，Redis鎖保證跨庫同步。5.多地域用戶緩存架構（25分）答案：-架構：-華東部署RedisCluster，華南/華北部署單機Redis（主從）-使用GeoHash算法計算用戶歸屬地域-同步方案：-通過消息隊列（RabbitMQ）觸發(fā)緩存更新-設置過期時間+延遲雙刪（先刪緩存后刪DB）解析：GeoHash可減少跨地域同步壓力，雙刪避免緩存擊穿。微服務與云原生設計6.分布式配置中心設計（25分）答案：-架構：-Nacos集群（3節(jié)點）+服務注冊中心-配置文件熱更新（監(jiān)聽`/config`目錄）-高可用：-Nacos選舉機制（Raft協(xié)議）-配置持久化到MySQL（防數據丟失）解析：對比Zookeeper：Nacos支持動態(tài)服務發(fā)現(xiàn)，但Zookeeper更輕量。7.彈性伸縮的訂單服務（25分）答案：-HPA方案：yamlapiVersion:autoscaling/v2beta2kind:HorizontalPodAutoscalermetadata:name:order-hpaspec:scaleTargetRef:apiVersion:apps/v1kind:Deploymentname:order-serviceminReplicas:3maxReplicas:50metrics:-type:Resourceresource:name:cputarget:type:UtilizationaverageUtilization:70-限流：-SpringCloudGateway設置熔斷器（Hystrix）-窗口算法（令牌桶）控制請求頻率解析：Kubernetes原生HPA可自動調節(jié)副本數，但需監(jiān)控指標。8.Serverless圖片處理服務（25分）答案：-架構：-S3存儲原始圖片，Lambda觸發(fā)函數（Python/Go）-使用隊列（SQS）異步處理任務-優(yōu)化：-冷啟動緩存（Lambda@Edge）-分片處理大文件（斷點續(xù)傳）解析：Serverless適合無狀態(tài)任務，但需關注函數版本管理。網絡安全與運維設計9.API網關安全方案（25分）答案：-認證：yamlOcelot路由配置<RouteDefinition><Match><RoutePattern>api/v1/</RoutePattern><AuthorizationRequirement>BearerToken</AuthorizationRequirement></Match><UseAuthorization><RequiredAuthorization><ClaimType>roles</ClaimType><RequiredClaimValue>admin</RequiredClaimValue></RequiredAuthorization></UseAuthorization></RouteDefinition>-防護：-WAF攔截CC攻擊（如Cloudflare）-請求頻率限制（基于IP+簽名）解析：Ocelot是.NETCore的輕量網關，JWT需帶過期時間。10.日