2026年IT技術(shù)中的架構(gòu)設(shè)計實踐試題集一、單選題（每題2分，共20題）1.在設(shè)計高可用分布式系統(tǒng)時，以下哪種架構(gòu)模式最能有效處理節(jié)點故障且不影響整體服務(wù)？A.主從架構(gòu)B.負(fù)載均衡架構(gòu)C.冗余集群架構(gòu)D.微服務(wù)架構(gòu)2.對于需要嚴(yán)格數(shù)據(jù)一致性的金融交易系統(tǒng)，以下哪種數(shù)據(jù)庫選型最合適？A.NoSQL數(shù)據(jù)庫（如MongoDB）B.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如PostgreSQL）C.NewSQL數(shù)據(jù)庫（如TiDB）D.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫（如Redis）3.在設(shè)計云原生應(yīng)用時，以下哪個技術(shù)最能幫助實現(xiàn)彈性伸縮？A.DockerB.KubernetesC.SpringCloudD.Ansible4.對于跨地域分布式緩存系統(tǒng)，以下哪種策略最能優(yōu)化延遲？A.全局緩存策略B.一級緩存+二級緩存策略C.雙向緩存策略D.本地緩存策略5.在設(shè)計API網(wǎng)關(guān)時，以下哪種認(rèn)證機制最適用于多租戶場景？A.JWT（JSONWebToken）B.OAuth2.0C.SAML（SecurityAssertionMarkupLanguage）D.Kerberos6.對于需要處理大量實時數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)平臺，以下哪種架構(gòu)最能滿足需求？A.微服務(wù)架構(gòu)B.流處理架構(gòu)（如Flink）C.事件驅(qū)動架構(gòu)D.SOA（面向服務(wù)的架構(gòu)）7.在設(shè)計分布式事務(wù)系統(tǒng)時，以下哪種方案最能減少強一致性帶來的性能損耗？A.2PC（兩階段提交）B.TCC（Try-Confirm-Cancel）C.Saga補償模式D.本地消息表方案8.對于需要高并發(fā)讀寫的電商平臺，以下哪種架構(gòu)模式最能優(yōu)化性能？A.讀寫分離架構(gòu)B.分庫分表架構(gòu)C.負(fù)載均衡架構(gòu)D.緩存穿透架構(gòu)9.在設(shè)計安全架構(gòu)時，以下哪種措施最能防止SQL注入攻擊？A.使用預(yù)編譯語句B.限制輸入長度C.數(shù)據(jù)庫權(quán)限控制D.加密傳輸10.對于需要高可用存儲的分布式系統(tǒng)，以下哪種方案最能避免數(shù)據(jù)丟失？A.RAID0B.RAID1C.RAID5D.RAID10二、多選題（每題3分，共10題）11.設(shè)計高可用系統(tǒng)時，以下哪些措施能有效提升容錯能力？A.節(jié)點冗余B.負(fù)載均衡C.快照備份D.心跳檢測12.對于分布式數(shù)據(jù)庫設(shè)計，以下哪些策略能有效優(yōu)化寫性能？A.分庫分表B.寫入本地化C.批量寫入D.事務(wù)隔離13.在設(shè)計云原生應(yīng)用時，以下哪些技術(shù)能有效提升資源利用率？A.容器化B.服務(wù)網(wǎng)格（ServiceMesh）C.自動化運維D.彈性伸縮14.對于需要處理高并發(fā)請求的API設(shè)計，以下哪些原則最能提升性能？A.無狀態(tài)設(shè)計B.超時設(shè)置C.緩存優(yōu)化D.限流降級15.在設(shè)計微服務(wù)架構(gòu)時，以下哪些措施能有效提升系統(tǒng)可擴展性？A.服務(wù)拆分B.API網(wǎng)關(guān)C.服務(wù)注冊與發(fā)現(xiàn)D.配置中心16.對于需要實時處理大量數(shù)據(jù)的流式計算系統(tǒng)，以下哪些技術(shù)能有效優(yōu)化吞吐量？A.數(shù)據(jù)分區(qū)B.并行處理C.滾動窗口D.指標(biāo)壓縮17.在設(shè)計分布式事務(wù)系統(tǒng)時，以下哪些方案能有效減少阻塞問題？A.分布式鎖B.本地消息表C.事務(wù)補償D.最終一致性18.對于需要高可用存儲的分布式系統(tǒng)，以下哪些措施能有效提升數(shù)據(jù)可靠性？A.雙副本存儲B.數(shù)據(jù)校驗C.定期備份D.自動恢復(fù)19.在設(shè)計安全架構(gòu)時，以下哪些措施能有效防止DDoS攻擊？A.邊界防護(hù)B.流量清洗C.速率限制D.靜態(tài)代碼分析20.對于需要高并發(fā)讀寫的NoSQL數(shù)據(jù)庫設(shè)計，以下哪些策略能有效優(yōu)化性能？A.索引優(yōu)化B.分片設(shè)計C.緩存穿透D.批量查詢?nèi)?、簡答題（每題5分，共5題）21.簡述微服務(wù)架構(gòu)與傳統(tǒng)單體架構(gòu)在設(shè)計原則上的主要區(qū)別。22.解釋什么是分布式緩存，并說明其在高并發(fā)系統(tǒng)中的作用。23.描述在設(shè)計分布式事務(wù)系統(tǒng)時，如何平衡一致性與性能的關(guān)系。24.說明在設(shè)計高可用存儲系統(tǒng)時，RAID5與RAID10的主要區(qū)別及其適用場景。25.闡述在設(shè)計安全架構(gòu)時，如何通過架構(gòu)設(shè)計防止XSS攻擊。四、論述題（每題10分，共2題）26.結(jié)合實際案例，論述在金融行業(yè)設(shè)計分布式系統(tǒng)時，如何通過架構(gòu)設(shè)計提升系統(tǒng)的安全性與可靠性。27.針對電商行業(yè)的高并發(fā)交易場景，設(shè)計一個分布式系統(tǒng)架構(gòu)，并說明如何通過架構(gòu)設(shè)計優(yōu)化性能、可擴展性和容錯能力。答案與解析一、單選題答案與解析1.C-冗余集群架構(gòu)通過多節(jié)點備份，當(dāng)某個節(jié)點故障時，其他節(jié)點可接管服務(wù)，實現(xiàn)高可用。主從架構(gòu)僅有一個主節(jié)點，負(fù)載均衡架構(gòu)主要優(yōu)化負(fù)載分配，微服務(wù)架構(gòu)通過服務(wù)拆分提升靈活性，但均無法直接解決節(jié)點單點故障問題。2.B-金融交易系統(tǒng)對數(shù)據(jù)一致性要求極高，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如PostgreSQL）通過ACID特性保證數(shù)據(jù)完整性與一致性。NoSQL數(shù)據(jù)庫通常為最終一致性，NewSQL數(shù)據(jù)庫介于兩者之間，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫適用于緩存而非事務(wù)存儲。3.B-Kubernetes通過Pod、ReplicaSet等組件實現(xiàn)自動彈性伸縮，根據(jù)負(fù)載動態(tài)調(diào)整資源。Docker僅提供容器化，SpringCloud為微服務(wù)框架，Ansible為自動化運維工具。4.B-一級緩存（本地緩存）+二級緩存（分布式緩存）策略通過多級緩存減少遠(yuǎn)程訪問，優(yōu)化延遲。全局緩存、雙向緩存和本地緩存均無法有效解決跨地域延遲問題。5.B-OAuth2.0支持多租戶認(rèn)證，通過授權(quán)服務(wù)器統(tǒng)一管理權(quán)限，適用于云環(huán)境。JWT、SAML和Kerberos均存在適用場景限制。6.B-流處理架構(gòu)（如Flink）通過實時計算引擎處理海量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，支持高吞吐與低延遲。其他架構(gòu)均無法滿足實時性要求。7.C-Saga補償模式通過本地事務(wù)+補償事務(wù)實現(xiàn)最終一致性，減少2PC的阻塞問題。TCC、本地消息表均存在復(fù)雜度或性能問題。8.B-分庫分表通過水平擴展解決高并發(fā)讀寫問題，讀寫分離主要優(yōu)化讀性能，負(fù)載均衡和緩存穿透均無法直接解決寫入瓶頸。9.A-預(yù)編譯語句通過參數(shù)化查詢防止SQL注入，其他措施均存在局限性，如限制長度無法完全避免攻擊。10.D-RAID10通過鏡像+條帶化實現(xiàn)高可靠性與高性能，RAID5通過奇偶校驗提升空間利用率但寫性能較差，RAID1僅鏡像無冗余，RAID0無冗余。二、多選題答案與解析11.A、B、D-節(jié)點冗余、負(fù)載均衡和心跳檢測均能有效提升容錯能力，快照備份主要用于數(shù)據(jù)恢復(fù)，非實時容錯手段。12.A、C、D-分庫分表、批量寫入和事務(wù)隔離均能有效優(yōu)化寫性能，寫入本地化僅部分場景適用。13.A、B、C、D-容器化、服務(wù)網(wǎng)格、自動化運維和彈性伸縮均能有效提升資源利用率，云原生核心特征。14.A、C、D-無狀態(tài)設(shè)計、緩存優(yōu)化和限流降級均能提升API性能，超時設(shè)置僅解決超時問題。15.A、B、C、D-服務(wù)拆分、API網(wǎng)關(guān)、服務(wù)注冊與發(fā)現(xiàn)和配置中心均能提升微服務(wù)架構(gòu)的可擴展性。16.A、B、C、D-數(shù)據(jù)分區(qū)、并行處理、滾動窗口和指標(biāo)壓縮均能有效優(yōu)化流式計算吞吐量。17.B、C、D-本地消息表、事務(wù)補償和最終一致性均能減少分布式事務(wù)阻塞，分布式鎖會加重阻塞。18.A、B、C、D-雙副本存儲、數(shù)據(jù)校驗、定期備份和自動恢復(fù)均能有效提升數(shù)據(jù)可靠性。19.A、B、C-邊界防護(hù)、流量清洗和速率限制均能有效防止DDoS攻擊，靜態(tài)代碼分析主要解決應(yīng)用層漏洞。20.A、B、D-索引優(yōu)化、分片設(shè)計和批量查詢均能有效優(yōu)化NoSQL性能，緩存穿透主要解決緩存未命中問題。三、簡答題答案與解析21.微服務(wù)與傳統(tǒng)單體架構(gòu)的區(qū)別-微服務(wù)通過服務(wù)拆分實現(xiàn)業(yè)務(wù)獨立，每個服務(wù)可獨立開發(fā)、部署和擴展；傳統(tǒng)單體架構(gòu)將所有功能集成單一應(yīng)用，擴展性差。微服務(wù)強調(diào)去中心化，傳統(tǒng)單體為集中式；微服務(wù)通過API通信，傳統(tǒng)單體通過內(nèi)部調(diào)用。微服務(wù)適合復(fù)雜業(yè)務(wù)，傳統(tǒng)單體適用于簡單場景。22.分布式緩存的作用-分布式緩存通過將熱點數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中，減少數(shù)據(jù)庫訪問次數(shù)，降低延遲。其作用包括：提升讀取性能、減輕數(shù)據(jù)庫壓力、支持高并發(fā)、實現(xiàn)數(shù)據(jù)本地化。常見方案如Redis、Memcached。23.分布式事務(wù)一致性與性能平衡-通過最終一致性方案（如Saga、本地消息表）減少強一致性開銷，如本地事務(wù)+補償事務(wù)。分階段提交（2PC）雖保證一致性但性能差，適用于高可靠性場景。業(yè)務(wù)可接受延遲時，優(yōu)先選擇最終一致性。24.RAID5與RAID10的區(qū)別-RAID5通過奇偶校驗實現(xiàn)數(shù)據(jù)冗余，寫性能優(yōu)于RAID1但低于RAID10。RAID10通過鏡像+條帶化，兼具高可靠性與高性能，但成本較高。RAID5適用于讀寫比接近場景，RAID10適用于高性能要求場景。25.防止XSS攻擊的架構(gòu)設(shè)計-輸入過濾與輸出編碼（OWASP標(biāo)準(zhǔn)），限制輸入長度與類型，禁止執(zhí)行腳本標(biāo)簽。架構(gòu)層面通過API網(wǎng)關(guān)統(tǒng)一過濾，前端禁止動態(tài)執(zhí)行腳本，后端嚴(yán)格校驗輸入。使用CSP（內(nèi)容安全策略）限制資源加載。四、論述題答案與解析26.金融行業(yè)分布式系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計-安全性：采用多層防護(hù)架構(gòu)（邊界防護(hù)+WAF+應(yīng)用防火墻），數(shù)據(jù)庫加密傳輸，權(quán)限分域控制，分布式事務(wù)采用可重試補償模式，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分庫分表加密存儲。-可靠性：雙活集群+多地域部署，數(shù)據(jù)多副本+定期校驗，服務(wù)熔斷降級，心跳檢測+自動切換。金融場景需滿足SLA99.99%。-案例：某銀行采用微服務(wù)架構(gòu)，通過Kubernetes實現(xiàn)彈性伸縮，Redis緩存熱點數(shù)據(jù)，Raft協(xié)議保證分布式事務(wù)一致性，最終實現(xiàn)T+1秒交易響應(yīng)。27.電商高并發(fā)交易場景架構(gòu)設(shè)計-性能優(yōu)化：采用讀寫分離+分庫分表，Redis緩存商品數(shù)據(jù)+訂單流水，消息隊列（Kafka）異步處理非核心事務(wù)，API網(wǎng)關(guān)限流降級。-