2025年軟件架構師技術水平測試題目及答案一、單選題（每題2分，共20分）1.在微服務架構中，下列哪項最能直接降低服務間調用的平均延遲？A.引入API網關統(tǒng)一路由B.使用gRPC替換RESTC.所有服務共享同一數(shù)據(jù)庫D.將日志改為異步批量上報答案：B解析：gRPC基于HTTP/2與二進制協(xié)議，序列化體積更小、多路復用更好，網絡往返次數(shù)減少，平均延遲顯著低于REST的文本協(xié)議。A僅簡化治理，C破壞自治并增加鎖競爭，D與調用延遲無關。2.某電商系統(tǒng)采用CQRS模式，讀模型與寫模型分庫。大促期間出現(xiàn)“庫存扣減成功但用戶查詢庫存仍為0”的現(xiàn)象，最可能違反了哪條原則？A.最終一致性B.冪等性C.隔離性D.原子性答案：A解析：CQRS默認讀、寫模型異步同步，若同步延遲大于用戶容忍時間，讀模型尚未更新，表現(xiàn)為“已扣減卻查不到”，屬于最終一致性被突破。3.在領域驅動設計（DDD）中，以下哪個構件最適合承載“跨聚合的業(yè)務不變量”？A.領域服務B.聚合根C.領域事件D.應用服務答案：A解析：跨聚合規(guī)則通常由領域服務協(xié)調多個聚合根完成，保證不變量不被任何單一聚合破壞。聚合根只能保證內部不變量，領域事件是事后通知，應用服務屬于用例編排。4.某系統(tǒng)使用Kafka作為事件總線，設置topic分區(qū)數(shù)為6，生產端鍵值為userId，消費組擴容到9個實例時，最大并行度為多少？A.6B.9C.3D.1答案：A解析：Kafka中同一分區(qū)只能被消費組內一個實例獨占，因此并行度上限等于分區(qū)數(shù)，與實例數(shù)無關。5.在零信任網絡架構中，最關鍵的身份認證位置應放在：A.南北向流量入口防火墻B.微服務間東西向調用C.運維跳板機D.數(shù)據(jù)庫白名單答案：B解析：零信任核心“永不信任、持續(xù)驗證”，東西向流量占數(shù)據(jù)中心80%以上，若僅防護南北向，橫向移動仍可發(fā)生。B是主戰(zhàn)場。6.使用Saga模式處理分布式事務時，下列哪種補償策略最適合“訂單已發(fā)貨后用戶取消”場景？A.向前重試B.向后補償——觸發(fā)退貨流程C.向前補償——強制簽收D.向后重試答案：B解析：發(fā)貨后無法直接撤銷，只能啟動退貨子事務，屬于典型的向后補償。向前重試/補償均違反業(yè)務現(xiàn)實。7.在Serverless平臺中，以下哪項指標最能反映“冷啟動”對用戶體驗的影響？A.并發(fā)執(zhí)行數(shù)B.P99啟動延遲C.內存配額D.代碼包大小答案：B解析：冷啟動直接表現(xiàn)為首次調用延遲，P99最能體現(xiàn)長尾用戶的糟糕體驗。代碼包大小只是影響因素之一。8.某團隊采用“分支—主干”模式，feature分支生命期平均3天，每天集成一次主干，這屬于：A.持續(xù)集成B.持續(xù)交付C.持續(xù)部署D.灰度發(fā)布答案：A解析：只要頻繁將代碼合并到主干并自動驗證，即滿足持續(xù)集成定義，與是否自動上線無關。9.在CAP定理中，當網絡分區(qū)發(fā)生時，選擇保留一致性而放棄可用性的系統(tǒng)，最典型的實現(xiàn)手段是：A.多主寫入B.Paxos/Raft阻塞寫C.客戶端緩存D.異步復制答案：B解析：Paxos/Raft在無法達成多數(shù)派時會拒絕寫入，犧牲可用性保證一致性，屬于CP系統(tǒng)典型算法。10.以下關于eBPF技術在可觀測性場景的描述，錯誤的是：A.可在內核態(tài)高效采集系統(tǒng)調用B.無需修改應用源碼C.支持熱升級程序邏輯D.適用于所有閉源操作系統(tǒng)答案：D解析：eBPF依賴內核支持，僅Linux≥4.x及部分BSD提供，Windows需特殊框架，閉源商用Unix普遍不支持。二、多選題（每題3分，共15分，多選少選均不得分）11.關于ServiceMesh中Sidecar代理的優(yōu)勢，正確的有：A.業(yè)務代碼與治理邏輯解耦B.可零侵入實現(xiàn)mTLSC.降低服務間調用的網絡字節(jié)量D.支持多語言棧統(tǒng)一治理答案：A、B、D解析：Sidecar獨立進程攔截流量，A、B、D均成立；但代理增加一跳，網絡字節(jié)量因額外頭部反而略增，C錯誤。12.以下哪些措施可有效緩解緩存雪崩？A.為不同Key設置隨機過期時間B.使用互斥鎖重建緩存C.提高緩存集群副本數(shù)D.本地緩存+熔斷降級答案：A、B、D解析：副本數(shù)提高可用性，但雪崩是瞬時大面積失效，副本同樣失效，C不直接緩解；A、B、D均為標準方案。13.在DDD戰(zhàn)略設計階段，以下哪些屬于“限界上下文”劃分依據(jù)？A.業(yè)務語義一致性B.同一詞匯在不同部門含義不同C.數(shù)據(jù)存儲類型D.組織架構邊界答案：A、B、D解析：存儲類型屬技術維度，不影響語義邊界；A、B、D均為核心依據(jù)。14.關于響應式架構（ReactiveArchitecture），下列描述正確的有：A.消息驅動是其實現(xiàn)方式之一B.背壓機制可防止生產速度大于消費C.必須基于異步非阻塞I/OD.可提升資源利用率與彈性答案：A、B、D解析：響應式宣言強調消息驅動與背壓，但允許同步實現(xiàn)，只要滿足Responsive/Resilient等特征即可，C過于絕對。15.以下哪些技術組合可實現(xiàn)“端到端exactlyonce語義”？A.Kafka+冪等生產者+事務型寫入B.Pulsar+共享訂閱+冪等消費者C.Flink+兩階段提交Sink+可重放SourceD.RabbitMQ+手動ack+消費端去重表答案：A、C解析：B共享訂閱無法保證exactlyonce；DRabbitMQ原生不支持事務消息與冪等生產，僅靠ack+去重表無法覆蓋生產端重試，A、C為官方exactlyonce實現(xiàn)。三、判斷題（每題1分，共10分，正確打“√”，錯誤打“×”）16.在12FactorApp中，日志應被視為事件流，由運行環(huán)境統(tǒng)一收集。答案：√解析：12Factor明確“Logsareeventstreams”，強調應用不管理日志文件，只輸出stdout/stderr。17.分布式追蹤中，SpanId在同一條調用鏈路上全局唯一。答案：×解析：SpanId僅在同一條TraceId下局部唯一，TraceId才是全局唯一。18.使用Netty的Epoll模式一定比NIO模式性能高。答案：×解析：Epoll僅在高并發(fā)、Linux內核場景下減少系統(tǒng)調用，低并發(fā)或Windows環(huán)境未必更優(yōu)。19.在領域建模中，實體與值對象的根本區(qū)別是是否具有唯一標識。答案：√解析：實體靠ID追蹤生命周期，值對象通過屬性判等，這是DDD核心定義。20.云原生不可變基礎設施理念提倡“SSH到容器排障”。答案：×解析：不可變基礎設施禁止現(xiàn)場變更，排障應通過新鏡像+重新調度，SSH違背原則。21.當PostgreSQL使用流復制時，備庫可接受只讀查詢，屬于讀寫分離方案。答案：√解析：HotStandby支持只讀查詢，是主流讀寫分離實現(xiàn)之一。22.在OAuth2.0授權碼模式下，客戶端憑client_secret即可換取訪問令牌，無需授權碼。答案：×解析：必須先用授權碼換取令牌，client_secret僅用于客戶端身份認證。23.使用分庫分表后，跨分片的count()聚合操作必然需要在內存中二次匯總。答案：√解析：各分片返回局部count，中間件需在內存求和，無法下推SQL。24.服務網格中，Envoy的過濾器鏈支持Lua腳本熱更新。答案：√解析：EnvoyLua過濾器可動態(tài)加載腳本，無需重啟進程。25.在Java中，使用ThreadLocal可以解決線程安全問題，因此不會導致內存泄漏。答案：×解析：ThreadLocal在池化線程場景下若未remove，會導致Entry無法回收，引發(fā)泄漏。四、簡答題（每題8分，共24分）26.描述“分布式鏈路追蹤”中的“延遲注入”攻擊原理，并給出兩種防御方案。答案：原理：攻擊者通過追蹤SDK暴露的API（如Zipkin的HTTPCollector）偽造包含巨大延遲的Span，污染采樣數(shù)據(jù)，使運維誤判瓶頸、錯誤擴容或忽略真實問題。防御：1.認證與授權：追蹤收集端啟用mTLS+JWT，僅允許可信進程上報。2.異常檢測：在Collector側使用統(tǒng)計模型（如3sigma）檢測異常延遲Span，自動丟棄或告警。27.某金融核心系統(tǒng)采用“TCC”分布式事務模式，請畫出TryConfirmCancel三階段的狀態(tài)機圖（文字描述即可），并說明與2PC的最大差異。答案：狀態(tài)機：初始→Try成功→Confirming→Confirm成功→終態(tài)初始→Try成功→Confirming→Confirm失敗→人工終態(tài)初始→Try失敗→Canceling→Cancel成功→終態(tài)差異：1.資源鎖定時間：TCC的Try階段完成業(yè)務檢查并預留資源（如凍結金額），鎖定粒度細、時間短；2PC的Prepare階段鎖定至全局提交，時間長。2.同步阻塞：2PC協(xié)調者阻塞所有參與者至投票結束；TCC各階段可異步執(zhí)行，高并發(fā)下更友好。3.數(shù)據(jù)一致性：2PC保證原子提交；TCC允許Confirm/Cancel冪等重試，最終一致性，需業(yè)務方實現(xiàn)補償。28.解釋“零拷貝”在Kafka高吞吐中的作用，并給出Sendfile系統(tǒng)調用流程（步驟編號）。答案：作用：減少用戶態(tài)與內核態(tài)之間的數(shù)據(jù)拷貝及CPU上下文切換，提升磁盤到網卡的吞吐。Sendfile流程：1.用戶進程發(fā)起sendfile()，文件描述符與socket描述符傳入內核；2.內核通過DMA將磁盤數(shù)據(jù)拷貝到內核緩沖區(qū)；3.內核將數(shù)據(jù)從頁緩存直接拷貝到NIC緩沖區(qū)（或利用DMAScatterGather）；4.用戶態(tài)全程不參與拷貝，僅接收調用完成信號；5.NIC將數(shù)據(jù)發(fā)送至網絡，零拷貝完成。五、綜合設計題（共31分）29.（設計題，31分）背景：某跨境電商平臺日均訂單量800萬，峰值QPS6萬，商品、庫存、價格、營銷四大域服務獨立。大促期間頻繁出現(xiàn)“超賣”與“用戶看到價格與下單價格不一致”問題?，F(xiàn)有架構：1.商品服務MySQL主從，庫存服務Redis集群，價格服務每日定時刷新Redis；2.訂單服務通過Feign同步調用庫存扣減；3.無分布式事務，僅使用MQ異步發(fā)送“庫存扣減事件”。要求：a)識別現(xiàn)有架構中導致超賣與價格不一致的根本原因（4分）；b)基于DDD與CQRS思想，重新劃分上下文與聚合，給出上下文映射圖（文字描述即可，6分）；c)設計一種高并發(fā)、強一致的庫存扣減方案，支持橫向擴展，且單SKU熱點庫存可支持5萬QPS，需說明所用數(shù)據(jù)結構與算法（8分）；d)設計價格一致性方案，保證用戶從“加入購物車”到“支付完成”期間價格不變，需考慮營銷臨時調價（7分）；e)給出性能壓測驗收指標與對應測試腳本核心邏輯（偽代碼，6分）。答案與解析：a)根本原因：1.庫存扣減采用“先查后減”非原子操作，并發(fā)下出現(xiàn)競態(tài)條件；2.庫存Redis與商品DB無分布式鎖，MQ異步事件重試無序，導致負庫存；3.價格緩存每日刷新，但營銷系統(tǒng)可臨時改價，用戶讀到的價格與下單時價格源不一致，且缺少版本號校驗。b)上下文與聚合劃分：限界上下文：商品目錄、庫存、價格、營銷、訂單、購物車上下文映射：商品目錄（上游）→庫存（下游，ACL防腐層）價格←營銷（合作關系，共享價格聚合）購物車→訂單（客戶—供應商）庫存→訂單（客戶—供應商，通過領域事件）聚合：庫存上下文：庫存聚合（SKU為根，持有可用庫存、凍結庫存）；價格上下文：價格聚合（SKU為根，持有價格、版本號、生效時間）；營銷上下文：促銷聚合（持有促銷規(guī)則、調價快照）。c)庫存扣減方案：1.采用“分段庫存+樂觀鎖+內存隊列”：將單SKU庫存拆分為N段（如1000段），每段維護獨立Rediskey，Hash結構{available、frozen}；2.扣減時通過CRC16(key)modN路由到分段，將熱點分散；3.使用Lua腳本保證原子性：```localavail=redis.call('HGET',KEYS[1],'available')iftonumber(avail)>=tonumber(ARGV[1])thenredis.call('HINCRBY',KEYS[1],'available',ARGV[1])redis.call('HINCRBY',KEYS[1],'frozen',ARGV[1])return1elsereturn0end```4.若分段不足，異步Worker從低熱度段調撥庫存；5.單段5萬QPS下，Redis單實例可達10萬，分段后橫向擴容無上限。d)價格一致性方案：1.用戶“加入購物車”時，價格服務生成PriceToken（含SKU、價格、版本號、過期時間=30分鐘），返回給前端；2.購物車服務緩存PriceToken，結算時攜帶Token到訂單服務；3.訂單服務校驗Token版本