2025年軟件工程師系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)考核試題及答案一、單選題（每題2分，共20分）1.某電商系統(tǒng)采用微服務(wù)架構(gòu)，訂單服務(wù)需要調(diào)用庫(kù)存服務(wù)扣減庫(kù)存。在高峰期出現(xiàn)大量調(diào)用超時(shí)而觸發(fā)熔斷，但庫(kù)存實(shí)際已扣減成功，導(dǎo)致商品超賣(mài)。以下哪種設(shè)計(jì)模式最能從根本上解決該問(wèn)題？A.斷路器模式B.冪等令牌模式C.Saga事務(wù)模式D.事件溯源模式答案：C解析：超賣(mài)本質(zhì)是“補(bǔ)償型事務(wù)”缺少一致性保障。Saga把一次扣減拆成“正向扣減+逆向補(bǔ)償”兩步，配合本地事務(wù)與重試，保證最終一致性；斷路器只能降級(jí)，無(wú)法回滾已成功的遠(yuǎn)程副作用；冪等令牌只能防重復(fù)提交，不能解決“成功但超時(shí)”這一場(chǎng)景；事件溯源只是存儲(chǔ)手段，不直接提供一致性語(yǔ)義。2.某金融核心系統(tǒng)要求RPO=0、RTO<15s，同城雙活、異地三中心部署。下列存儲(chǔ)方案中最經(jīng)濟(jì)且滿足約束的是：A.同城同步雙寫(xiě)+異地異步復(fù)制，異地使用普通SATA盤(pán)B.同城同步雙寫(xiě)+異地半同步復(fù)制，異地使用NVMeoFC.三地均采用同步強(qiáng)一致Raft組，使用NVMeSSDD.同城使用Pacemaker+DRBD同步，異地使用冷備快照答案：B解析：RPO=0必須至少兩中心同步落盤(pán)，排除A、D；C雖滿足但三中心全同步寫(xiě)延遲高且成本爆炸；B在同城延遲<1ms場(chǎng)景下可穩(wěn)定同步，異地半同步（quorum=2）保證RPO≈0，NVMeoF降低網(wǎng)絡(luò)復(fù)制延遲，成本可控。3.某高并發(fā)推薦服務(wù)使用RedisCluster做緩存，Key帶用戶ID，出現(xiàn)“熱點(diǎn)Key”導(dǎo)致某分片CPU99%。以下優(yōu)化手段最先實(shí)施的是：A.把熱點(diǎn)Key拆成多個(gè)后綴，客戶端隨機(jī)訪問(wèn)B.升級(jí)為Redis7的multithreadI/OC.在該分片前加一層本地LRU緩存D.把Redis分片數(shù)翻倍重新哈希答案：A解析：熱點(diǎn)Key本質(zhì)是“訪問(wèn)傾斜”，拆Key能把QPS均攤到多個(gè)分片，改動(dòng)小、見(jiàn)效快；B的多線程只能提升單節(jié)點(diǎn)吞吐，無(wú)法解決單Key傾斜；本地LRU需改業(yè)務(wù)代碼且一致性難保證；翻倍分片需全量遷移，代價(jià)高。4.在領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)（DDD）中，以下哪項(xiàng)最適合作為“聚合根”？A.訂單行項(xiàng)目（OrderItem）B.用戶地址（Address）C.訂單（Order）D.商品SKU（Sku）答案：C解析：聚合根負(fù)責(zé)維護(hù)聚合內(nèi)部不變量。Order需要保證“訂單狀態(tài)與行項(xiàng)目總量一致”“同一訂單不能重復(fù)優(yōu)惠”等規(guī)則，適合作為根；OrderItem無(wú)獨(dú)立生命周期；Address只是值對(duì)象；Sku在商品上下文中可能是另一聚合根，但在訂單上下文中是外部引用。5.某Serverless平臺(tái)使用Knative運(yùn)行用戶容器，冷啟動(dòng)平均3.2s，目標(biāo)降至800ms。以下措施效果最明顯的是：A.把JDK11換成JDK17+CRaC做Checkpoint恢復(fù)B.把容器鏡像從1.2GB精簡(jiǎn)到300MBC.啟用K8s垂直P(pán)od自動(dòng)伸縮（VPA）D.把Knative的并發(fā)窗口（concurrencytarget）從10調(diào)到100答案：A解析：CRaC（CoordinatedRestoreatCheckpoint）把啟動(dòng)后狀態(tài)快照，恢復(fù)時(shí)跳過(guò)類(lèi)加載與框架初始化，可直接把Java進(jìn)程冷啟動(dòng)降到數(shù)百毫秒；鏡像精簡(jiǎn)對(duì)容器拉取時(shí)間有幫助，但對(duì)Java進(jìn)程啟動(dòng)改善有限；VPA只調(diào)CPU/內(nèi)存配額；調(diào)大并發(fā)窗口減少擴(kuò)副本，但不能降低單次冷啟動(dòng)。6.某系統(tǒng)使用Kafka做事件總線，消費(fèi)端為微服務(wù)，每條消息需寫(xiě)MySQL并調(diào)用第三方接口。以下哪種語(yǔ)義能同時(shí)保證“消息不丟”和“第三方不重復(fù)調(diào)用”？A.自動(dòng)提交offset+接口冪等B.手動(dòng)提交offset+接口冪等+本地事務(wù)表C.手動(dòng)提交offset+接口去重表+MySQL兩階段提交D.Kafka事務(wù)消息+接口冪等答案：B解析：自動(dòng)提交可能丟消息；兩階段提交太重且MySQL與HTTP無(wú)法XA；Kafka事務(wù)只能保證“生產(chǎn)消費(fèi)”原子，無(wú)法覆蓋外部調(diào)用；B通過(guò)本地事務(wù)表把“offset提交”與“業(yè)務(wù)寫(xiě)庫(kù)”原子化，再依賴(lài)接口冪等，實(shí)現(xiàn)端到端exactlyonce。7.某團(tuán)隊(duì)采用“分支主干”模式，feature分支平均生命周期2天，每日主干發(fā)布5次。以下哪項(xiàng)最能降低“合并地獄”風(fēng)險(xiǎn)？A.強(qiáng)制每日rebase主干B.把feature拆成更小單元，平均生命周期0.5天C.使用語(yǔ)義化合并工具（如SemanticMerge）D.把主干保護(hù)為“僅接受squash合并”答案：B解析：合并沖突概率≈分支生命周期×主干變更頻率?？s短生命周期比任何合并工具都有效；rebase會(huì)掩蓋歷史；squash合并不減少?zèng)_突概率。8.某邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)使用SQLite存儲(chǔ)本地交易，定期與中心MySQL合并。邊緣節(jié)點(diǎn)可能斷電，以下同步策略能保證“不丟不重”的是：A.邊緣生成UUID主鍵，中心MySQL使用INSERTIGNOREB.邊緣用自增ID，中心用REPLACEINTOC.邊緣用雪花算法ID+中心唯一索引，合并時(shí)使用“先插后更新”D.邊緣用GUID+中心用悲觀鎖SELECTFORUPDATE答案：C解析：雪花ID全局唯一，避免沖突；“先插后更新”利用主鍵沖突檢測(cè)實(shí)現(xiàn)Upsert，無(wú)REPLACEINTO的刪除插入副作用，也無(wú)INSERTIGNORE的靜默丟失風(fēng)險(xiǎn)。9.某系統(tǒng)使用Istio進(jìn)行mTLS加密，運(yùn)維需要抓包排查502錯(cuò)誤，以下哪種方式能在不解密的前提下查看明文HTTP頭？A.使用tcpdump抓Pod網(wǎng)卡，用Wireshark導(dǎo)入mTLS證書(shū)解密B.在sidecar中打開(kāi)Envoy的enablecoredumpC.使用istioctlproxyconfig導(dǎo)出Listener的filterchain配置D.使用Istio的“審計(jì)日志”功能，將流量鏡像到egress網(wǎng)關(guān)答案：D解析：Istio審計(jì)日志（TelemetryV2）在L7解析后輸出明文頭，無(wú)需破解TLS；tcpdump只能看到密文；coredump拿不到歷史請(qǐng)求；proxyconfig僅配置無(wú)數(shù)據(jù)。10.某團(tuán)隊(duì)把單體拆成微服務(wù)后，接口延遲P99從120ms升到380ms，鏈路追蹤顯示網(wǎng)絡(luò)耗時(shí)占65%。以下優(yōu)化優(yōu)先級(jí)最高的是：A.把HTTP/1.1換成gRPCHTTP/2B.把JSON序列化換成ProtobufC.使用服務(wù)網(wǎng)格（ServiceMesh）進(jìn)行流量治理D.把虛擬機(jī)網(wǎng)絡(luò)換成SRIOV直通答案：A解析：HTTP/1.1每條請(qǐng)求需TCP三次握手+慢啟動(dòng)，HTTP/2多路復(fù)用可省1RTT并頭壓縮，對(duì)延遲改善最大；Protobuf僅減少payload；Mesh帶來(lái)sidecar額外一跳；SRIOV改善帶寬與抖動(dòng)，但對(duì)RTT改善有限。二、多選題（每題3分，共15分）11.關(guān)于CAP理論與實(shí)際系統(tǒng)，下列說(shuō)法正確的有：A.分區(qū)容錯(cuò)P是分布式系統(tǒng)必須滿足的屬性，無(wú)法犧牲B.在CP系統(tǒng)中，若發(fā)生網(wǎng)絡(luò)分區(qū)，系統(tǒng)可返回錯(cuò)誤碼保證一致性C.在AP系統(tǒng)中，所有節(jié)點(diǎn)一定能讀到最新寫(xiě)入D.使用Paxos的系統(tǒng)屬于CP系統(tǒng)E.DNS屬于典型的AP系統(tǒng)答案：ABDE解析：C錯(cuò)誤，AP系統(tǒng)允許讀到舊值；Paxos犧牲可用性保證一致性；DNS容忍分區(qū)時(shí)返回緩存舊值。12.以下技術(shù)組合能同時(shí)實(shí)現(xiàn)“零信任網(wǎng)絡(luò)”與“東西向流量可觀測(cè)”的有：A.mTLS+SPIFFEID+eBPF流量日志B.IPSecVPN+傳統(tǒng)防火墻+SNMPC.ServiceMesh（mTLS）+OpenTelemetry+PrometheusD.MACsec二層加密+NetFlowE.基于身份的分段（IdentityBasedSegmentation）+gRPC內(nèi)置審計(jì)日志答案：ACE解析：B的SNMP與IPSec無(wú)法做細(xì)粒度身份審計(jì)；D的NetFlow無(wú)應(yīng)用層語(yǔ)義；ACE均提供身份、加密、觀測(cè)三要素。13.某云原生CI/CD流水線需滿足“可重復(fù)構(gòu)建”，下列做法正確的有：A.在Dockerfile中寫(xiě)死aptgetupdate最新倉(cāng)庫(kù)B.使用Nix包管理器鎖定所有依賴(lài)哈希C.把構(gòu)建環(huán)境做成容器鏡像并用sha256固定基礎(chǔ)鏡像D.每次構(gòu)建重新下載最新版npm包E.使用Bazel遠(yuǎn)程緩存并開(kāi)啟Hermetic構(gòu)建答案：BCE解析：AD會(huì)引入外部漂移；Nix/Bazel提供確定性；固定基礎(chǔ)鏡像可避免OS層漂移。14.關(guān)于性能壓測(cè)，下列屬于“封閉模型”（ClosedSystemModel）特征的有：A.固定并發(fā)線程數(shù)200，不隨響應(yīng)時(shí)間變化B.每秒新建1000個(gè)連接，不管系統(tǒng)處理能力C.使用Little’sLaw計(jì)算N=Z×RD.到達(dá)率服從泊松過(guò)程E.當(dāng)系統(tǒng)延遲升高時(shí)，客戶端不再發(fā)新請(qǐng)求答案：ACE解析：BD屬于開(kāi)放模型；封閉模型總用戶數(shù)固定，系統(tǒng)慢則吞吐下降。15.以下屬于“可觀測(cè)性”三大支柱且能解釋因果關(guān)系的組合有：A.Metrics+Logs+TracesB.Profiling+Alerts+DashboardsC.Traces+Baggage+SpanEventsD.Logs+Traces+CoredumpE.SLI+SLO+ErrorBudget答案：AC解析：三大支柱為Metrics/Logs/Traces；Baggage與SpanEvents屬于Trace的上下文，可解釋因果；其余為運(yùn)維概念。三、判斷題（每題1分，共10分）16.在12FactorApp中，日志應(yīng)被視為事件流，強(qiáng)制寫(xiě)到本地文件。答案：錯(cuò)解析：12Factor要求日志寫(xiě)到stdout/stderr，由外部采集。17.使用QUIC協(xié)議可以天然解決TCP隊(duì)頭阻塞問(wèn)題。答案：對(duì)解析：QUIC基于UDP，在應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)多流復(fù)用，單流丟包不影響其他流。18.在Kubernetes中，ConfigMap大小上限是1MiB，超過(guò)需使用Secret。答案：錯(cuò)解析：ConfigMap上限1MiB是etcd默認(rèn)限制，Secret同樣受限，應(yīng)使用卷或外部配置中心。19.根據(jù)“帕金森定律”，數(shù)據(jù)會(huì)無(wú)限增長(zhǎng)，因此架構(gòu)設(shè)計(jì)應(yīng)優(yōu)先采用壓縮而非擴(kuò)容。答案：錯(cuò)解析：帕金森定律指“工作會(huì)填滿所有時(shí)間”，與數(shù)據(jù)增長(zhǎng)無(wú)關(guān)。20.在異步消息系統(tǒng)中，使用死信隊(duì)列（DLQ）可以保證消息順序性。答案：錯(cuò)解析：DLQ僅用于隔離異常消息，順序性需由分區(qū)鍵或單線程消費(fèi)保證。21.根據(jù)Amazon的“兩個(gè)比薩團(tuán)隊(duì)”原則，一個(gè)微服務(wù)團(tuán)隊(duì)最佳規(guī)模是68人。答案：對(duì)解析：兩個(gè)比薩夠吃的人數(shù)約68人，保證溝通效率。22.在Linux中，使用hugepage一定能降低TLBmiss，從而提升所有應(yīng)用的性能。答案：錯(cuò)解析：若應(yīng)用內(nèi)存碎片化或訪問(wèn)隨機(jī)，hugepage可能增加缺頁(yè)延遲。23.在Paxos中，Prepare階段的作用是阻止舊提案被接受。答案：對(duì)解析：Prepare的提案號(hào)更高時(shí)，會(huì)承諾不再接受舊號(hào)。24.使用RAID5的磁盤(pán)陣列，在單盤(pán)故障時(shí)性能一定優(yōu)于RAID10。答案：錯(cuò)解析：RAID5需異或計(jì)算，寫(xiě)懲罰高，隨機(jī)寫(xiě)性能低于RAID10。25.在GDPR框架下，數(shù)據(jù)可攜帶權(quán)（RighttoDataPortability）僅適用于用戶主動(dòng)提供的數(shù)據(jù)，不適用于系統(tǒng)生成的畫(huà)像數(shù)據(jù)。答案：對(duì)解析：GDPR第20條明確限定“providedbythedatasubject”。四、簡(jiǎn)答題（每題8分，共24分）26.描述一次“緩存穿透→緩存雪崩→緩存擊穿”的完整演化過(guò)程，并給出可在架構(gòu)層面一次性緩解三者的綜合方案（無(wú)需代碼，需給出組件交互時(shí)序）。答案與解析：演化過(guò)程：1)大量惡意請(qǐng)求不存在的Key，緩存不命中直達(dá)DB，DB被打掛→緩存穿透；2)緩存大面積過(guò)期時(shí)間相同，瞬時(shí)QPS涌向DB，DB再次宕機(jī)→緩存雪崩；3)某個(gè)熱點(diǎn)Key在重建緩存期間高并發(fā)，多個(gè)線程同時(shí)查詢(xún)DB→緩存擊穿。綜合方案：a.引入布隆過(guò)濾器（BloomFilter）服務(wù)，啟動(dòng)時(shí)異步加載全量合法Key到內(nèi)存；b.緩存層使用“永不過(guò)期+異步刷新”策略：Value中帶邏輯過(guò)期時(shí)間t，get時(shí)若t過(guò)期則返回舊值并發(fā)送一條“刷新消息”到MQ；c.消費(fèi)刷新消息的單個(gè)實(shí)例對(duì)同一Key加分布式鎖（RedisSETNXEX），成功才查DB并回寫(xiě)緩存；d.布隆過(guò)濾器與緩存都使用多副本+分片，避免單點(diǎn)；e.對(duì)外提供SDK，封裝get/refresh邏輯，業(yè)務(wù)方無(wú)感知。時(shí)序：Client→SDK→BloomFilter命中→讀緩存（舊值）→若邏輯過(guò)期→發(fā)MQ→單實(shí)例競(jìng)爭(zhēng)鎖→查DB→回寫(xiě)緩存→下次Client讀到新值。該方案一次性解決：布隆過(guò)濾器擋穿透、永不過(guò)期防雪崩、單線程刷新防擊穿。27.說(shuō)明“數(shù)據(jù)庫(kù)分片”與“讀寫(xiě)分離”在擴(kuò)展性、一致性、運(yùn)維復(fù)雜度三個(gè)維度的差異，并給出一種可在線平滑擴(kuò)容分片的算法。答案：擴(kuò)展性：分片突破單機(jī)容量上限，線性擴(kuò)展；讀寫(xiě)分離僅提升讀吞吐，寫(xiě)仍單點(diǎn)。一致性：分片若使用全局主鍵或分布式事務(wù)，一致性降級(jí)；讀寫(xiě)分離若主從異步，存在延遲不一致。運(yùn)維：分片需解決路由、重平衡、跨片查詢(xún)；讀寫(xiě)分離只需關(guān)注主從延遲與故障切換。平滑擴(kuò)容算法——“雙倍分片跳躍擴(kuò)容”：1)初始2^n片，按哈希取模；2)當(dāng)容量達(dá)80%，準(zhǔn)備2^(n+1)片；3)新數(shù)據(jù)雙寫(xiě)舊片與新片，讀仍走舊片；4)后臺(tái)腳本按Key范圍遷移歷史數(shù)據(jù)，遷移完切換讀流量到新片；5)舊片流量為0后下線，完成擴(kuò)容。全程使用藍(lán)綠網(wǎng)關(guān)切換，秒級(jí)回滾。28.解釋“背壓（Backpressure）”在響應(yīng)式系統(tǒng)中的意義，并對(duì)比RxJava的ERROR、DROP、LATEST、BUFFER四種策略的適用場(chǎng)景與潛在風(fēng)險(xiǎn)。答案：背壓是生產(chǎn)者速度超過(guò)消費(fèi)者時(shí)，系統(tǒng)負(fù)反饋機(jī)制，防止內(nèi)存溢出與線程饑餓。ERROR：立即拋MissingBackpressureException，適用于不允許丟消息且下游必須擴(kuò)容的場(chǎng)景；風(fēng)險(xiǎn)是中斷流。DROP：丟棄無(wú)法處理的事件，適用于高頻采樣可容忍丟點(diǎn)，如鼠標(biāo)移動(dòng)；風(fēng)險(xiǎn)是數(shù)據(jù)不完整。LATEST：只保留最新事件，舊事件丟棄，適用于儀表盤(pán)實(shí)時(shí)顯示；風(fēng)險(xiǎn)是中間狀態(tài)丟失。BUFFER：無(wú)限緩存直到內(nèi)存耗盡，適用于短暫突發(fā)且內(nèi)存充足；風(fēng)險(xiǎn)是OOM。生產(chǎn)建議：結(jié)合“自適應(yīng)線程池+動(dòng)態(tài)背壓”策略，當(dāng)BUFFER達(dá)65%時(shí)觸發(fā)擴(kuò)容，達(dá)90%降級(jí)為DROP，并報(bào)警。五、設(shè)計(jì)題（共31分）29.（31分）某全球社交App計(jì)劃上線“動(dòng)態(tài)朋友圈”功能，需求如下：·日活2億，平均每人發(fā)5條/天，讀100條/天；·支持文字、圖片、短視頻，最大10MB；·用戶分布中美歐三大洲，延遲目標(biāo)P99<300ms；·需支持“僅好友可見(jiàn)”“三天可見(jiàn)”“指定分組可見(jiàn)”等復(fù)雜權(quán)限；·數(shù)據(jù)需滿足GDPR可刪除、可導(dǎo)出；·預(yù)算限制：相比單體存儲(chǔ)成本增加<30%。任務(wù)：a.給出邏輯架構(gòu)圖（文字描述即可），標(biāo)注核心組件與數(shù)據(jù)流向；b.設(shè)計(jì)“權(quán)限過(guò)濾”方案，要求計(jì)算復(fù)雜度不隨好友數(shù)線性增長(zhǎng)；c.設(shè)計(jì)“冷熱分級(jí)存儲(chǔ)”策略，說(shuō)明觸發(fā)條件與數(shù)據(jù)生命周期；d.給出跨洲復(fù)制與一致性模型，并解釋如何滿足GDPR“被遺忘權(quán)”在30天內(nèi)全球生效；e.評(píng)估存儲(chǔ)成本，給出公式與數(shù)值估算。答案：a.邏輯架構(gòu)：Client→APIGateway（邊緣PoP）→朋友圈服務(wù)（gRPC）→權(quán)限規(guī)則引擎→寫(xiě)入側(cè)：消息隊(duì)列Kafka（三副本跨洲同步）→異步處理服務(wù)→圖存儲(chǔ)（TiDB/GeoPartition）媒體文件→對(duì)象存儲(chǔ)（S3兼容，跨區(qū)域復(fù)制）讀取側(cè)：邊緣緩存（Aerospike/Redis）→權(quán)限規(guī)則引擎→聚合服務(wù)→Client使用GlobalAnycastIP就近接入，CDN緩存縮略圖。b.權(quán)限過(guò)濾：采用“可見(jiàn)性位圖+倒排索引”：1)每個(gè)用戶維護(hù)一張“好友分組表”，分組ID<64，可用64bit位圖表示；2)發(fā)帖時(shí)把可見(jiàn)分組寫(xiě)入post.visible_bitmap；3)讀請(qǐng)求帶user_id，規(guī)則引擎先查該用戶所在分組集合S，再用位與運(yùn)算post.visible_bitmap&S≠0即可見(jiàn)；4)對(duì)