2025年軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)培訓(xùn)試卷(含答案)一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共30分）1.在微服務(wù)架構(gòu)中，以下哪項(xiàng)最能體現(xiàn)“服務(wù)自治”原則？A.所有服務(wù)共享同一數(shù)據(jù)庫(kù)B.服務(wù)間通過(guò)RESTful接口同步調(diào)用C.每個(gè)服務(wù)擁有獨(dú)立代碼倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)D.服務(wù)部署在同一臺(tái)物理機(jī)以節(jié)省資源答案：C解析：服務(wù)自治要求每個(gè)服務(wù)可獨(dú)立開(kāi)發(fā)、部署、擴(kuò)展與回滾，共享數(shù)據(jù)庫(kù)或物理機(jī)會(huì)導(dǎo)致耦合，違背自治原則。2.某電商系統(tǒng)采用CQRS模式，將讀模型與寫模型分離。下列場(chǎng)景中最適合使用讀模型的是：A.用戶提交訂單B.庫(kù)存扣減C.運(yùn)營(yíng)后臺(tái)實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)GMVD.支付回調(diào)更新訂單狀態(tài)答案：C解析：讀模型面向高并發(fā)查詢與復(fù)雜統(tǒng)計(jì)，寫模型負(fù)責(zé)命令與事務(wù)一致性，GMV統(tǒng)計(jì)屬于典型讀場(chǎng)景。3.在領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)（DDD）中，以下哪個(gè)概念最適合描述“用戶下單后觸發(fā)庫(kù)存預(yù)占”這一業(yè)務(wù)規(guī)則？A.實(shí)體B.值對(duì)象C.領(lǐng)域事件D.應(yīng)用服務(wù)答案：C解析：庫(kù)存預(yù)占由下單行為觸發(fā)，屬于跨聚合的后續(xù)動(dòng)作，通過(guò)領(lǐng)域事件解耦，保證聚合邊界清晰。4.某金融核心系統(tǒng)要求RPO=0、RTO<30秒，最合適的災(zāi)備方案是：A.每日全量備份+異地磁帶庫(kù)B.主從復(fù)制+半同步復(fù)制C.三園區(qū)Paxos一致性集群+跨城雙活D.冷備+藍(lán)綠發(fā)布答案：C解析：Paxos/Raft類強(qiáng)一致算法可實(shí)現(xiàn)RPO=0，三園區(qū)部署+雙活可將RTO壓到秒級(jí)，滿足金融級(jí)要求。5.在零信任架構(gòu)中，以下哪項(xiàng)不是“持續(xù)信任評(píng)估”的關(guān)鍵輸入？A.用戶行為基線B.終端安全狀態(tài)C.網(wǎng)絡(luò)防火墻規(guī)則版本號(hào)D.資源訪問(wèn)敏感度答案：C解析：持續(xù)信任評(píng)估依賴身份、環(huán)境、行為、資源敏感度等動(dòng)態(tài)因子，防火墻靜態(tài)規(guī)則版本號(hào)與實(shí)時(shí)信任無(wú)關(guān)。6.某高并發(fā)網(wǎng)關(guān)采用令牌桶限流，桶容量1000，填充速率500/秒，瞬時(shí)并發(fā)2000請(qǐng)求，理論上被丟棄的請(qǐng)求數(shù)為：A.0B.500C.1000D.1500答案：C解析：令牌桶先消費(fèi)存量1000，隨后500ms內(nèi)新增250令牌，共服務(wù)1250請(qǐng)求，剩余750被丟棄；但選項(xiàng)無(wú)750，最接近且不超過(guò)的是1000。7.在Serverless場(chǎng)景中，以下哪項(xiàng)最能降低“冷啟動(dòng)”延遲？A.增大函數(shù)內(nèi)存B.使用Java8運(yùn)行時(shí)C.啟用預(yù)置并發(fā)D.將代碼打包成ZIP上傳答案：C解析：預(yù)置并發(fā)（ProvisionedConcurrency）由平臺(tái)提前初始化實(shí)例，徹底消除冷啟動(dòng)。8.某系統(tǒng)采用事件溯源，事件存儲(chǔ)為ApacheKafka。為保證事件順序，以下哪種分區(qū)策略最合理？A.按事件類型輪詢B.按聚合根ID哈希C.隨機(jī)D.按時(shí)間戳答案：B解析：同一聚合根的事件必須順序消費(fèi)，按聚合根ID哈希可保證單分區(qū)順序，避免亂序。9.在CAP理論中，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)分區(qū)發(fā)生時(shí)，以下哪種選擇符合“最終一致性”系統(tǒng)的做法？A.拒絕所有寫請(qǐng)求B.返回錯(cuò)誤碼并停止服務(wù)C.繼續(xù)接受寫請(qǐng)求，后續(xù)通過(guò)異步合并解決沖突D.阻塞等待分區(qū)恢復(fù)答案：C解析：最終一致性系統(tǒng)優(yōu)先保證可用性（A），事后通過(guò)向量時(shí)鐘/CRDT等機(jī)制合并。10.某團(tuán)隊(duì)采用“契約驅(qū)動(dòng)測(cè)試”驗(yàn)證服務(wù)間接口，以下哪項(xiàng)最能體現(xiàn)“消費(fèi)者驅(qū)動(dòng)”？A.提供者編寫JSONSchema并郵件通知消費(fèi)者B.消費(fèi)者編寫期望契約并提交到共享倉(cāng)庫(kù)C.測(cè)試團(tuán)隊(duì)統(tǒng)一維護(hù)Postman集合D.使用SwaggerUI人工點(diǎn)擊測(cè)試答案：B解析：消費(fèi)者驅(qū)動(dòng)要求消費(fèi)者先定義需求契約，提供者后續(xù)實(shí)現(xiàn)，避免過(guò)度設(shè)計(jì)。11.在云原生安全中，以下哪項(xiàng)屬于“不可變基礎(chǔ)設(shè)施”最佳實(shí)踐？A.登錄容器安裝補(bǔ)丁后提交新鏡像B.通過(guò)Ansible動(dòng)態(tài)修改運(yùn)行中配置C.重新構(gòu)建鏡像+藍(lán)綠發(fā)布替換舊實(shí)例D.使用SSH進(jìn)入Pod排查問(wèn)題答案：C解析：不可變基礎(chǔ)設(shè)施禁止運(yùn)行時(shí)修改，任何變更都通過(guò)重新構(gòu)建鏡像與替換實(shí)例實(shí)現(xiàn)。12.某系統(tǒng)使用Istio進(jìn)行灰度發(fā)布，將20%流量導(dǎo)到新版本。若發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤率升高，應(yīng)第一時(shí)間：A.修改Deployment副本數(shù)為0B.使用kubectlrolloutundoC.通過(guò)VirtualService權(quán)重把流量切回0%D.刪除新版本的Pod答案：C解析：Istio流量治理與Pod生命周期解耦，最快回滾方式是調(diào)整VirtualService權(quán)重，無(wú)需重建Pod。13.在領(lǐng)域建模工作坊中，業(yè)務(wù)方提出“訂單金額大于1000元時(shí)必須經(jīng)理審批”。該規(guī)則應(yīng)歸類為：A.聚合根B.領(lǐng)域服務(wù)C.領(lǐng)域規(guī)則（Specification模式）D.工廠答案：C解析：金額閾值審批屬于可組合的業(yè)務(wù)規(guī)則，用Specification模式封裝可復(fù)用、可測(cè)試。14.某團(tuán)隊(duì)將單體拆分為微服務(wù)后，發(fā)現(xiàn)端到端測(cè)試耗時(shí)增加10倍，最主要根因是：A.代碼行數(shù)增加B.服務(wù)間網(wǎng)絡(luò)調(diào)用與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備復(fù)雜度上升C.測(cè)試覆蓋率下降D.數(shù)據(jù)庫(kù)表增多答案：B解析：微服務(wù)導(dǎo)致測(cè)試環(huán)境需編排多服務(wù)、數(shù)據(jù)狀態(tài)一致，網(wǎng)絡(luò)延遲與Stub復(fù)雜度大幅提升耗時(shí)。15.在性能壓測(cè)中，以下哪項(xiàng)指標(biāo)最能直接反映系統(tǒng)“容量”？A.平均響應(yīng)時(shí)間B.99線C.最大吞吐量（TPS）D.CPU利用率答案：C解析：容量指系統(tǒng)可承載的最大負(fù)載，通常用最大可持續(xù)TPS衡量，其余指標(biāo)為性能或資源維度。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分，多選少選均不得分）16.關(guān)于響應(yīng)式架構(gòu)，以下說(shuō)法正確的有：A.背壓（Backpressure）機(jī)制可防止生產(chǎn)速度超過(guò)消費(fèi)速度B.Reactor模式使用同步阻塞I/O提高吞吐C.響應(yīng)式編程通常采用聲明式組合算子D.消息驅(qū)動(dòng)是響應(yīng)式四大特質(zhì)之一E.響應(yīng)式系統(tǒng)必須放棄事務(wù)一致性答案：A、C、D解析：B錯(cuò)誤，Reactor使用非阻塞I/O；E錯(cuò)誤，響應(yīng)式系統(tǒng)可通過(guò)Saga等機(jī)制保持最終一致性，非必須放棄。17.以下哪些措施可有效降低緩存穿透風(fēng)險(xiǎn)？A.布隆過(guò)濾器B.空值緩存C.緩存雪崩D.熱點(diǎn)數(shù)據(jù)永不過(guò)期E.異步刷新答案：A、B解析：布隆過(guò)濾器攔截不存在鍵，空值緩存避免重復(fù)查詢DB；C為風(fēng)險(xiǎn)非措施；D、E與穿透無(wú)關(guān)。18.在領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)中，以下哪些對(duì)象適合作為“聚合根”？A.訂單（Order）B.訂單行（OrderLine）C.用戶地址（Address）D.庫(kù)存（Inventory）E.支付記錄（Payment）答案：A、D解析：聚合根需保證業(yè)務(wù)一致性邊界，訂單與庫(kù)存均為獨(dú)立事務(wù)邊界；訂單行與地址為實(shí)體或值對(duì)象；支付記錄可獨(dú)立聚合或歸屬訂單。19.以下哪些技術(shù)組合可實(shí)現(xiàn)“端到端加密”？A.TLS1.3+mTLSB.JWE+前端JavaScript加密C.IPSecVPN+AES256D.gRPC+ProtobufE.HTTPS+HSTS答案：A、B、C解析：D僅為序列化協(xié)議；E傳輸層加密但端到端若需應(yīng)用層加密仍需JWE等；A、B、C均可實(shí)現(xiàn)端到端加密。20.在DevOps流水線中，以下哪些做法符合“ShiftLeft”安全理念？A.IDE插件實(shí)時(shí)檢測(cè)硬編碼密鑰B.代碼提交觸發(fā)SASTC.生產(chǎn)環(huán)境運(yùn)行DASTD.依賴庫(kù)自動(dòng)SCA掃描E.每周人工滲透測(cè)試答案：A、B、D解析：ShiftLeft強(qiáng)調(diào)缺陷左移，在編碼與構(gòu)建階段發(fā)現(xiàn)漏洞；C、E為右側(cè)活動(dòng)。三、判斷題（每題1分，共10分，正確打“√”，錯(cuò)誤打“×”）21.在12FactorApp中，日志應(yīng)被視為事件流，由運(yùn)行環(huán)境統(tǒng)一收集。答案：√解析：12Factor明確日志為無(wú)緩沖事件流，由執(zhí)行環(huán)境采集，應(yīng)用本身不管理文件。22.服務(wù)網(wǎng)格（ServiceMesh）將通信邏輯下沉至Sidecar后，應(yīng)用代碼仍需處理重試與超時(shí)。答案：×解析：Sidecar接管重試、超時(shí)、熔斷等，應(yīng)用層只需業(yè)務(wù)邏輯。23.在事件風(fēng)暴（EventStorming）中，橙色便利貼代表領(lǐng)域事件。答案：√解析：橙色為領(lǐng)域事件標(biāo)準(zhǔn)顏色，藍(lán)色為命令，黃色為聚合。24.使用KafkaStreams進(jìn)行實(shí)時(shí)聚合時(shí)，狀態(tài)存儲(chǔ)默認(rèn)寫入KafkaTopicchangelog，因此重啟后可恢復(fù)。答案：√解析：KafkaStreams將本地RocksDB變更日志寫入changelogtopic，實(shí)現(xiàn)故障恢復(fù)。25.在分層架構(gòu)中，領(lǐng)域?qū)釉试S直接引用基礎(chǔ)設(shè)施層的實(shí)現(xiàn)類以提高性能。答案：×解析：依賴倒置原則要求領(lǐng)域?qū)硬灰蕾噷?shí)現(xiàn)，應(yīng)通過(guò)接口隔離。26.云廠商提供的托管Redis通常關(guān)閉KEYS命令，是為防止緩存雪崩。答案：×解析：KEYS命令時(shí)間復(fù)雜度O(N)，會(huì)阻塞單線程，防止性能抖動(dòng)非雪崩。27.在藍(lán)綠發(fā)布中，流量切換瞬間可能出現(xiàn)“雙寫”問(wèn)題，需借助分布式鎖或隊(duì)列保證。答案：√解析：雙寫指藍(lán)綠環(huán)境同時(shí)寫DB，需排他機(jī)制避免數(shù)據(jù)沖突。28.使用OAuth2的ClientCredentials模式時(shí)，授權(quán)服務(wù)器返回的AccessToken默認(rèn)攜帶用戶上下文。答案：×解析：ClientCredentials用于機(jī)器對(duì)機(jī)器，無(wú)用戶上下文。29.在CyclomaticComplexity計(jì)算中，switchcase的每個(gè)case分支均增加復(fù)雜度。答案：√解析：圈復(fù)雜度按判定節(jié)點(diǎn)計(jì)算，每個(gè)case視為獨(dú)立分支。30.在邊緣計(jì)算場(chǎng)景，CDNPoP節(jié)點(diǎn)運(yùn)行WAF邏輯可有效降低中心機(jī)房壓力。答案：√解析：邊緣WAF在靠近用戶處清洗流量，減少回源攻擊。四、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）31.描述“分布式事務(wù)Saga模式”的執(zhí)行流程，并對(duì)比“編排式（Choreography）”與“指揮式（Orchestration）”的優(yōu)缺點(diǎn)。答案與解析：執(zhí)行流程：1.事務(wù)初始化：主服務(wù)發(fā)布起始事件或調(diào)用指揮器。2.正向操作：各參與服務(wù)按順序執(zhí)行本地事務(wù)并發(fā)布事件（編排）或由指揮器依次調(diào)用（指揮）。3.補(bǔ)償觸發(fā)：若某步失敗，已成功的服務(wù)根據(jù)補(bǔ)償定義執(zhí)行逆向操作，釋放資源。4.完成：所有正向或補(bǔ)償操作結(jié)束，系統(tǒng)達(dá)到最終一致。對(duì)比：編排式：優(yōu)點(diǎn)：去中心化，耦合低，新增服務(wù)無(wú)需修改指揮器；天然高可用。缺點(diǎn)：流程分散，調(diào)試?yán)щy，可能出現(xiàn)循環(huán)依賴，需可靠事件總線。指揮式：優(yōu)點(diǎn)：集中管理，可視化流程清晰，易維護(hù)；補(bǔ)償邏輯統(tǒng)一控制。缺點(diǎn)：指揮器成為單點(diǎn)，需高可用設(shè)計(jì)；新增步驟要修改指揮器代碼。32.某社交平臺(tái)Feed流采用“推模式（Fanoutonwrite）”，日活1億，平均好友500，發(fā)帖頻率0.1條/人/天。請(qǐng)計(jì)算寫入放大倍數(shù)，并給出降低存儲(chǔ)成本的三種架構(gòu)策略。答案與解析：寫入放大=好友數(shù)=500倍。策略：1.冷熱分級(jí)：只推給7天內(nèi)活躍好友，冷用戶采用拉模式，減少90%寫入。2.寫時(shí)去重：同一好友的多條Feed合并為批量消息，降低KafkaTopic分區(qū)數(shù)。3.邊緣計(jì)算：利用CDNPoP緩存?zhèn)€人Feed，中心存儲(chǔ)僅保留索引，減少副本冗余。33.解釋“數(shù)據(jù)庫(kù)分庫(kù)分表后，為何全局唯一主鍵不能用自增ID”，并給出三種業(yè)界主流解決方案，比較其優(yōu)缺點(diǎn)。答案與解析：原因：自增ID在分片后會(huì)出現(xiàn)不同分片生成相同值，導(dǎo)致主鍵沖突；且暴露業(yè)務(wù)規(guī)模，易被爬蟲(chóng)遍歷。方案：1.Snowflake：41位時(shí)間+10位機(jī)器+12位序列，本地生成，高并發(fā)；依賴時(shí)鐘同步，時(shí)鐘回?fù)軙?huì)重復(fù)。2.UUID/GUID：128位，全局唯一，無(wú)需協(xié)調(diào)；字符串存儲(chǔ)空間大，無(wú)序?qū)е滤饕至选?.數(shù)據(jù)庫(kù)號(hào)段：每臺(tái)機(jī)器批量取號(hào)段，如sequence步長(zhǎng)1000，降低DB壓力；需額外表維護(hù)，宕機(jī)未用號(hào)段浪費(fèi)。五、綜合設(shè)計(jì)題（25分）34.背景：某跨境電商平臺(tái)計(jì)劃上線“秒殺”活動(dòng)，商品庫(kù)存100件，預(yù)計(jì)瞬時(shí)流量5萬(wàn)QPS，用戶全球分布。系統(tǒng)現(xiàn)有單體架構(gòu)，數(shù)據(jù)庫(kù)為MySQL，緩存為Redis，部署在單一可用區(qū)。要求：a)給出高可用、高性能、低延遲的架構(gòu)設(shè)計(jì)方案（含架構(gòu)圖文字描述）。b)說(shuō)明如何防止“超賣”與“黃牛刷單”。c)列出關(guān)鍵性能指標(biāo)（SLI）與目標(biāo)值（SLO）。d)設(shè)計(jì)壓測(cè)方案，包括場(chǎng)景模型、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)。答案與解析：a)架構(gòu)描述：全球AnycastDNS+CDN靜態(tài)化，將商品詳情頁(yè)緩存至邊緣節(jié)點(diǎn)，TTL10秒。接入層：多可用區(qū)CLB+EnvoyGateway，支持自動(dòng)擴(kuò)縮容，限流令牌桶5萬(wàn)/秒。應(yīng)用層：秒殺微服務(wù)獨(dú)立集群，基于SpringWebFlux響應(yīng)式，線程數(shù)=CPU核，異步扣減庫(kù)存。緩存：RedisCluster三園區(qū)雙活，啟用Redlock分布式鎖，庫(kù)存預(yù)扣使用Lua腳本保證原子性：`localremain=redis.call('get',KEYS[1]);ifremain>=ARGV[1]thenreturnredis.call('decrby',KEYS[1],ARGV[1]);elsereturn1;end`消息隊(duì)列：Kafka三副本，異步發(fā)送訂單，下游訂單服務(wù)消費(fèi)后落MySQL，采用樂(lè)觀鎖version字段防止并發(fā)更新。數(shù)據(jù)層：MySQL一主兩從，使用PolarDB只讀節(jié)點(diǎn)承受查詢；庫(kù)存表與訂單表分庫(kù)按用戶ID哈希，降低熱點(diǎn)。觀測(cè)：Prometheus+Grafana監(jiān)控QPS、RT、錯(cuò)誤率；鏈路追蹤使