2026年全國計算機(jī)技術(shù)與軟件專業(yè)技術(shù)資格(水平)考試試題(及答案)1.微服務(wù)拆分與數(shù)據(jù)一致性（12.5分）某頭部電商平臺的“訂單中心”原采用單體架構(gòu)，日均訂單量800萬，峰值QPS4萬。2025年“雙11”出現(xiàn)大量鎖等待與雪崩，公司決定拆分為微服務(wù)?，F(xiàn)有三種拆分方案：A.按業(yè)務(wù)域拆為“訂單履約”“庫存”“營銷”“支付”四大服務(wù)，共享同一MySQL8.0集群；B.按DDD限界上下文拆為“訂單”“庫存”“營銷”“支付”服務(wù)，每個服務(wù)獨占MySQL實例，通過Kafka異步事件同步；C.在B方案基礎(chǔ)上，將“庫存”再按商品類目拆為三級子域，使用AzureCosmosDB多主寫入，沖突解決采用Last-Writer-Wins?！締栴}】(1)畫出方案B的架構(gòu)圖，要求體現(xiàn)事件流、補(bǔ)償事務(wù)、冪等消費機(jī)制。（3分）(2)若采用方案C，請給出“超賣”場景下的沖突檢測與修復(fù)算法，要求偽代碼+時間復(fù)雜度分析。（4分）(3)從CAP+BASE角度，對比三種方案在分區(qū)容忍、可用性、最終一致性上的權(quán)衡，給出量化評估表。（3分）(4)公司要求RPO≤30s、RTO≤5min，請為方案B設(shè)計跨機(jī)房容災(zāi)，給出部署拓?fù)渑c切換流程。（2.5分）【答案與評分要點】(1)圖例：訂單服務(wù)→OrderCreated事件→KafkaTopicpartition→庫存服務(wù)消費→更新庫存表→InventoryUpdated事件回傳；補(bǔ)償事務(wù)采用Saga模式，每步操作記錄compensateSQL，異常時反向執(zhí)行；冪等使用Kafkaconsumergroup+冪等鍵（orderId+skuId）寫入唯一索引。（圖正確2分，標(biāo)注完整1分）(2)偽代碼：```functionresolveConflict(itemId,newQty,timestamp):doc=cosmos.read(itemId)ifdoc.timestamp>timestamp:return"reject"newDoc={qty:newQty,timestamp:timestamp}success=cosmos.upsert(newDoc,conflictFilter:"lastWrite")if!success:retrywithexponentialbackoffupto3times```時間復(fù)雜度：O(1)點寫，沖突檢測O(1)，重試常數(shù)級，總體O(1)。（算法3分，復(fù)雜度1分）(3)量化表：|方案|分區(qū)容忍|可用性(9×9)|一致性||A|弱(共享庫)|99.5%|強(qiáng)一致||B|中(異步)|99.9%|最終一致(≤2s)||C|強(qiáng)(多主)|99.95%|最終一致(≤500ms)|（每格0.5分，共3分）(4)三機(jī)房五節(jié)點Kafka集群，使用MirrorMaker2.0異步復(fù)制，訂單服務(wù)雙寫，庫存服務(wù)消費就近機(jī)房；切換采用Keepalived+VIP，探活失敗30s觸發(fā)，RTO實測3min，RPO15s。（拓?fù)?.5分，流程1分）————————2.云原生安全與零信任（12.5分）某金融SaaS公司擬在阿里云ACKPro集群上線“數(shù)字人民幣錢包”微服務(wù)。監(jiān)管要求：a.所有Pod必須運(yùn)行在非特權(quán)模式且只讀根文件系統(tǒng)；b.南北向流量需mTLS，東西向需SPIFFE身份；c.密鑰不得落盤，加密算法滿足國密SM2/SM3/SM4；d.容器鏡像需在交付流水線中完成S-BOM簽名，阻斷CVE≥7.0的漏洞?！締栴}】(1)給出PodSecurityPolicy（已廢棄）的替代方案，并寫出Gatekeeper約束模板yaml，確保容器非特權(quán)且只讀根文件系統(tǒng)。（3分）(2)設(shè)計一套基于Istio+Cert-Manager的SM2證書自動簽發(fā)流程，畫出時序圖，標(biāo)明CSR、RA、CA、Kube-API交互步驟。（4分）(3)鏡像安全治理中，如何驗證S-BOM的簽名有效性？給出cosign驗證命令與返回碼判斷腳本。（2.5分）(4)若集群節(jié)點被植入Rootkit，零信任架構(gòu)如何確保錢包服務(wù)繼續(xù)滿足“最小權(quán)限+可觀測”？給出eBPF探針檢測代碼片段。（3分）【答案】(1)使用OPAGatekeeper：```yamlapiVersion:templates.gatekeeper.sh/v1beta1kind:ConstraintTemplatemetadata:name:k8sreadonlyfilesystemspec:crd:spec:names:kind:K8sReadOnlyFilesystemtargets:target:admission.k8s.gatekeeper.shrego:|violation[{"msg":msg}]{notinput.request.object.spec.securityContext.readOnlyRootFilesystemmsg:="Containersmustuseread-onlyrootfilesystem"}```（模板2分，非特權(quán)字段1分）(2)時序：①Pod啟動→Sidecar向Istiod請求SM2證書；②Istiod調(diào)用Cert-Manager-CR（Issuer=國密CA）；③Cert-Manager向RA提交CSR（SM2公鑰+SPIFFEID）；④RA審核后調(diào)用國密CA簽發(fā)；⑤返回證書→Istiod→Sidecar；⑥Sidecar與錢包服務(wù)建立mTLS。（時序圖正確3分，標(biāo)注SM21分）(3)cosign驗證：```bashcosignverify--certificate-identity-regexp'.*@'\certificate-oidc-issuer''\/wallet@sha256:abc123if[$?-eq0];thenecho"S-BOMsignaturevalid";fi```（命令2分，腳本0.5分，返回碼判斷0.5分）(4)eBPF探針：```cSEC("kprobe/do_init_module")intdetect_rootkit(structpt_regs*ctx){charcomm[16];bpf_get_current_comm(&comm,sizeof(comm));if(comm[0]=='w'&&comm[1]=='a'){bpf_printk("Walletprocessattemptinginsmod,PID=%d\n",bpf_get_current_pid_tgid()>>32);bpf_send_signal(9);}return0;}```（代碼2分，最小權(quán)限+可觀測說明1分）————————3.高并發(fā)緩存設(shè)計（12.5分）短視頻推薦系統(tǒng)日均播放量50億次，F(xiàn)eed流接口p99≤120ms?，F(xiàn)有架構(gòu)：LVS→Nginx→Tomcat→RedisCluster(64masters)→MySQL8.0。瓶頸：Redis出現(xiàn)熱Key，單節(jié)點CPU97%，qps14萬?！締栴}】(1)給出“本地緩存+Redis+MySQL”三級緩存的穿透、擊穿、雪崩聯(lián)合防護(hù)策略，要求寫出Guava+Caffeine配置代碼。（3分）(2)設(shè)計一種基于一致性哈希+虛擬節(jié)點+熱點探測的Redis集群擴(kuò)容方案，要求計算虛擬節(jié)點倍數(shù)K，使最大負(fù)載差δ≤5%。（4分）(3)若使用Redis7.0的Functions功能實現(xiàn)“播放計數(shù)+防刷”邏輯，請給出Lua腳本并分析時間復(fù)雜度。（2.5分）(4)當(dāng)MySQL主庫故障，Redis數(shù)據(jù)尚未回寫，如何確保播放計數(shù)不丟？給出基于Raft的Redis-SQL雙寫一致性協(xié)議狀態(tài)機(jī)。（3分）【答案】(1)穿透：布隆過濾器bitMap4GB，誤判率0.1%；擊穿：分布式鎖RedissontryLock(100ms)；雪崩：隨機(jī)TTL∈[0.8T,1.2T]。Caffeine配置：```javaCaffeine.newBuilder().maximumSize(200_000).expireAfterWrite(3,TimeUnit.MINUTES).recordStats().build(key->loadFromRedis(key));```（策略2分，代碼1分）(2)設(shè)節(jié)點數(shù)n=64，虛擬節(jié)點倍數(shù)K，最大負(fù)載差δ=√(lnn/2K)≤5%，解得K≥lnn/(2×0.052)=ln64/0.005≈828，取K=900。（計算3分，結(jié)論1分）(3)Lua：```luaredis.register_function('incrPlay',function(keys,args)localvid=keys[1]localuid=args[1]localnow=tonumber(args[2])localkey='play:'..vidlocaluserKey='userPlay:'..uid..':'..vidlocallast=redis.call('GET',userKey)iflastand(nowtonumber(last))<3thenreturn-1endredis.call('SET',userKey,now,'EX',86400)returnredis.call('INCR',key)end)```時間復(fù)雜度：O(1)。（腳本2分，復(fù)雜度0.5分）(4)雙寫狀態(tài)機(jī)：狀態(tài)：Idle→Writing→WaitAck→Commit→Done。Raft日志：RedisINCR命令+SQLbinlogrow事件打包為一條logentry；Leader收到半數(shù)RedisACK+半數(shù)SQLACK后提交；故障時新Leader重放未提交log，確保at-least-once。（狀態(tài)機(jī)2分，Raft1分）————————4.數(shù)據(jù)湖實時分析（12.5分）某省政務(wù)大數(shù)據(jù)局建設(shè)“一網(wǎng)通辦”數(shù)據(jù)湖，日增原始日志3TB，需支持Ad-Hoc查詢≤3s。技術(shù)選型：Kafka→FlinkSQL→Iceberg1.3→Trino422?！締栴}】(1)給出Iceberg表結(jié)構(gòu)design，要求分區(qū)策略兼顧時間+行政區(qū)+業(yè)務(wù)類型，并寫出FlinkSQL建表語句含bucket(16)避免小文件。（3分）(2)當(dāng)FlinkCheckpoint5min一次，但Kafkasource出現(xiàn)lag20min，如何確保Exactly-Once？給出兩步提交Sink偽代碼。（4分）(3)Trino查詢優(yōu)化：統(tǒng)計某事項近7天平均耗時，原始字段eventTime(string)、duration_ms(bigint)，寫出TrinoSQL并利用IcebergMinMax索引，估算掃描數(shù)據(jù)量。（2.5分）(4)數(shù)據(jù)湖權(quán)限：要求列級加密（SM4），密鑰托管在KMS，給出自定義TrinoConnector的ColumnMask實現(xiàn)片段。（3分）【答案】(1)建表：```sqlCREATETABLE_events(idBIGINT,eventTimeTIMESTAMP(3),regionSTRING,bizTypeSTRING,duration_msBIGINT)PARTITIONEDBY(bucket(16,region),bizType,days(eventTime))WITH('format-version'='2','write.distribution-mode'=>'hash');```（分區(qū)2分，bucket1分）(2)兩步提交：```javaclassIcebergTwoPhaseSinkextendsTwoPhaseCommitSinkFunction<>{@OverridevoidbeginTransaction(){tx=table.newTransaction();}@Overridevoidinvoke(){tx.newAppend().appendFile(parquetFile);}@OverridevoidpreCommit(){mitTransaction();}@Overridevoidcommit(){filesCmit();}}```（偽代碼3分，Exactly-Once說明1分）(3)SQL：```sqlSELECTavg(duration_ms)FROM_eventsWHEREeventTime>=current_dateinterval'7'dayANDeventTime<current_date;```MinMax索引過濾后掃描≈7/90×3TB=233GB。（SQL1.5分，估算1分）(4)ColumnMask：```javapublicclassSM4ColumnMaskimplementsColumnMask{publicBlockmask(Blockblock,StringkmsKeyId){SM4Engineengine=newSM4Engine(kmsClient.getKey(kmsKeyId));returnblock.transform(value->engine.encrypt(value));}}```（代碼2分，KMS集成1分）————————5.AI推理加速與成本優(yōu)化（12.5分）某自動駕駛公司每天產(chǎn)生8TB視覺數(shù)據(jù)，需在線推理更新高精地圖。模型：RegNet-Y32GF，F(xiàn)P32權(quán)重1.2GB，單幀延遲≤50ms，GPU利用率≥65%?！締栴}】(1)給出TensorRT10量化方案：FP32→FP16→INT8，要求寫出PTQ校準(zhǔn)Python代碼，含Entropy校準(zhǔn)器。（3分）(2)若采用NVIDIADLA卸載，Batch=8時GPU+DLA流水線并行，畫出時序圖并計算理論加速比。（4分）(3)成本優(yōu)化：SpotGPU實例被搶占概率30%，給出基于Checkpoint+KubernetesDescheduler的搶占恢復(fù)流程，要求平均恢復(fù)時間≤20s。（2.5分）(4)模型熱更新：需零停機(jī)切換權(quán)重，給出基于SharedMemory+雙緩沖區(qū)的C++實現(xiàn)片段，確保無鎖讀寫。（3分）【答案】(1)PTQ：```pythoncalibrator=trt.IInt8EntropyCalibrator2(data_loader=CalibratorDataLoader('calib/',512),cache_file='regnet_y_int8.cache')config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)8_calibrator=calibrator```（代碼2分，Entropy1分）(2)時序：GPU預(yù)處理→DLA推理→GPU后處理；DLA耗時22ms，GPU并行28ms，理論加速=max(22,28)/28=1.27×。（圖2分，計算2分）(3)流程：①Checkpoint每5s寫入NAS；②Descheduler監(jiān)聽搶占事件；③Pod收到SIGTERM→保存當(dāng)前幀→退出；④新SpotPod啟動→加載最新ckpt→恢復(fù)推理；實測平均恢復(fù)18s。（流程2分，時間0.5分）(4)雙緩沖：```cppstd::atomic<int>idx{0};void*buf[2];voidswitchWeights(float*newW){inti=idx.load()^1;memcpy(buf[i],newW,1.2GB);idx.store(i,std::memory_order_release);}```（無鎖2分，雙緩沖1分）————————6.綠色計算與碳排放評估（12.5分）某互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心2025年P(guān)UE1.25，年耗電12億kWh，其中IT設(shè)備占75%，制冷20%，UPS5%。公司承諾2026年碳排下降15%，需引入液冷與AI節(jié)能。【問題】(1)給出液冷CDU（CoolantDistributionUnit）的拓?fù)鋱D，標(biāo)明TCS（TankCirculationSystem）與服務(wù)器冷板接口，計算液冷占比α=60%時的年均PUE。（3分）(2)基于DCIM歷史數(shù)據(jù)，建立AI調(diào)優(yōu)模型預(yù)測冷凍水溫度設(shè)定值，寫出XGBoost特征工程代碼，含時序lag特征。（4分）(3)若購