2025年大学《信息与计算科学》专业题库- 大规模软件系统设计与开发

2025年大学《信息与计算科学》专业题库——大规模软件系统设计与开发考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项的字母填入括号内）1.下列哪个选项不属于大规模软件系统通常追求的核心目标？(A)高并发处理能力(B)极致的数据一致性(C)高可用性与容错性(D)可伸缩性2.根据CAP理论，一个分布式系统在任一时刻，最多只能同时满足以下哪两个目标？(A)可用性（Availability）和分区容错性（PartitionTolerance）(B)可用性（Availability）和一致性（Consistency）(C)一致性（Consistency）和分区容错性（PartitionTolerance）(D)可用性（Availability）和可伸缩性（Scalability）3.在微服务架构中，服务之间的通信通常采用哪些方式？（请选择两个）(A)同步调用（如RESTAPI）(B)消息队列(C)直接内存访问(D)RPC远程过程调用4.以下哪种数据库类型通常最适合存储结构化、关系型数据，并保证严格的事务一致性？(A)NoSQL键值数据库(B)NoSQL文档数据库(C)关系型数据库（如MySQL,PostgreSQL）(D)NoSQL列式数据库5.缓存技术在大规模系统中主要解决什么问题？（请选择两个）(A)提高数据访问速度，降低数据库压力(B)实现服务间异步通信(C)增强系统的可用性(D)提供数据持久化存储6.RESTfulAPI设计通常遵循哪些原则？（请选择两个）(A)使用HTTP方法（GET,POST,PUT,DELETE）表示操作(B)资源导向的URI设计(C)数据格式通常使用XML(D)必须支持跨域资源共享（CORS）7.下列哪个选项不是微服务架构常见的挑战？(A)服务间通信复杂度增加(B)分布式事务处理难度加大(C)系统部署和版本管理复杂化(D)数据库独立性和一致性更容易保证8.在分布式系统中，为了提高可用性，常采用哪些策略？（请选择两个）(A)数据冗余与备份(B)负载均衡(C)熔断机制(D)数据库分库分表（主要为了扩展性）9.“领域驱动设计”（Domain-DrivenDesign,DDD）在大规模系统设计中主要强调什么？(A)尽可能使用最新的技术框架(B)以业务领域模型为核心，构建紧耦合的系统(C)将复杂的系统分解为多个松耦合的微服务(D)注重系统的可测试性和可维护性10.持续集成（CI）和持续部署（CD）的主要目的是什么？(A)自动化测试和快速、可靠地发布软件变更(B)减少开发人员的工作量(C)自动化数据库备份(D)降低系统的复杂度二、简答题（每题5分，共25分）1.简述CAP理论中“一致性”（Consistency）和“分区容错性”（PartitionTolerance）的含义及其内在矛盾。2.请简述微服务架构相对于单体架构的主要优势。3.解释什么是“数据库分片”（Sharding），并简述其解决的问题。4.什么是“消息队列”？它在分布式系统中有哪些主要应用场景？5.简述“高可用性”和“高可伸缩性”在大规模系统设计中的含义，并说明它们通常需要不同的设计考虑。三、论述题（每题10分，共20分）1.假设你需要为一个高并发的在线交易系统设计架构，请阐述你在设计时会重点考虑哪些关键方面（至少三个方面），并说明原因。2.对比分析“单体架构”和“微服务架构”的优缺点。在什么情况下选择哪种架构可能更合适？请结合具体场景说明。四、设计题（15分）假设你需要设计一个支持百万级用户的实时新闻推荐系统，用户可以在APP或网页上阅读新闻、点赞、评论。请简要阐述该系统的整体架构设计思路，包括但不限于：*系统可以大致划分为哪些核心模块或服务？*关键模块之间如何进行交互？*你会选择哪些关键技术或组件来支撑系统的功能需求和高并发访问？（例如数据库、缓存、消息队列等）*在考虑可用性、性能方面，你会采取哪些设计措施？试卷答案一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项的字母填入括号内）1.(B)解析：大规模系统通常追求高并发、高可用、可伸缩性。数据一致性（尤其是在分布式环境下）往往需要牺牲一定的可用性或需要复杂的实现（BASE理论），因此极致的数据一致性通常不是首要或唯一目标。2.(A)解析：CAP理论指出，在分布式系统中，当网络分区（Partition）发生时，系统必须在可用性（Availability）和一致性（Consistency）之间做出选择。因此，最多只能同时满足这两个目标。3.(A),(B),(D)解析：微服务间通信方式多样。同步调用（如RESTAPI,RPC）是常见方式，允许实时交互；消息队列（异步）用于解耦和解压；RPC也是一种同步远程调用。直接内存访问通常不适用于跨服务的分布式通信。4.(C)解析：关系型数据库基于ACID特性，设计初衷就是为了保证数据的完整性和事务的一致性，非常适合存储结构化数据。键值、文档、列式数据库通常更关注性能、扩展性或灵活性，对强一致性的保证相对较弱。5.(A),(D)解析：缓存的主要目的是将热数据存储在访问速度更快的内存中，从而减少对底层存储（如数据库）的访问压力，提高数据读取速度，并间接提升系统可用性（通过减少数据库故障影响）。异步通信和直接内存访问不是缓存的主要功能。6.(A),(B)解析：RESTfulAPI的核心原则包括使用标准的HTTP方法操作资源，并通过统一资源标识符（URI）进行资源定位。数据格式通常使用JSON或XML，但JSON更常用；CORS是跨域资源共享，是Web开发中的一个技术问题，不是REST设计原则。7.(D)解析：微服务架构虽然带来灵活性，但也增加了复杂性。服务间通信、分布式事务、部署管理都是其常见挑战。数据库独立性和一致性因为服务边界而变得复杂，更难保证，而不是更容易。8.(A),(B),(C)解析：提高可用性通常通过增加冗余（硬件、服务副本）、负载均衡分散压力、以及引入熔断、降级等容错机制来应对故障。分库分表主要解决扩展性和性能问题，而非直接的可用性。9.(C)解析：DDD的核心思想是以业务领域模型为中心，通过领域驱动设计方法，将复杂的业务逻辑和需求转化为具体的软件架构，并将系统分解为一系列相互协作、松耦合的领域模型（常对应微服务）。10.(A)解析：CI/CD的核心目标是实现软件开发流程的自动化，特别是自动化构建、测试和部署过程，从而实现更快速、更可靠的软件交付。减少工作量、自动化备份、降低复杂度是其带来的好处，而非直接目的。二、简答题（每题5分，共25分）1.解析：*一致性（Consistency）：指系统中的所有节点在同一时间具有相同的数据状态。即读取操作总是返回最近一次写入的结果。*分区容错性（PartitionTolerance）：指系统在网络分区（节点间通信失败）的情况下，仍能继续运行，保证系统的可用性。这意味着系统可以容忍网络故障。*内在矛盾：当网络分区发生时，为了实现分区容错性（系统继续可用），节点可能需要做出本地决策。这可能导致不同节点上的数据不一致，从而牺牲了一致性。2.解析：*开发与部署独立性：每个微服务可以独立开发、测试、部署和扩展，降低了跨团队协调的复杂度。*技术异构性：不同微服务可以选择最适合其需求的技术栈，提供了技术选择的灵活性。*可伸缩性：可以根据需求独立扩展瓶颈微服务，资源利用率更高，成本效益可能更好。*容错性：一个微服务的故障通常不会导致整个系统崩溃，影响范围被限制。*便于理解和维护：每个微服务规模较小，关注点明确，更易于理解、开发和维护。3.解析：*定义：数据库分片是一种数据库水平扩展（Scale-Out）技术，它将一个大型数据库中的数据根据一定的规则（分片键）分散存储到多个物理数据库或数据库实例（称为分片或分片节点）中。*解决的问题：随着数据量的增长，单个数据库实例可能面临性能瓶颈（如I/O、内存、连接数限制）或存储容量限制。分片可以将数据负载分散到多个节点，提高数据库的整体吞吐量、并发处理能力和存储容量，实现水平扩展。4.解析：*定义：消息队列是一种异步通信机制，它允许不同服务或组件之间通过发送和接收消息来进行交互，而无需同时在线。*应用场景：*服务解耦：解除生产者和消费者的直接依赖，即使它们在架构上或部署上不同步。*流量削峰填谷：缓冲突发请求，平滑系统负载。*异步处理：对于耗时较长的任务（如发送邮件、处理报表），可以异步执行，提高响应速度。*事件驱动架构：作为事件发布的中心，驱动系统其他部分的响应。5.解析：*高可用性（HighAvailability,HA）：指系统在出现故障（如硬件损坏、组件故障）时，能够持续提供服务或快速恢复服务的能力，通常用可用性百分比衡量（如99.9%表示全年有约8.76小时不可用）。*高可伸缩性（HighScalability）：指系统通过增加资源（如服务器、存储、带宽）能够有效提升处理能力，以应对不断增长的用户量或负载，通常分为垂直扩展（VerticalScaling）和水平扩展（HorizontalScaling）。*设计考虑差异：*高可用性侧重于通过冗余（备份、集群、负载均衡）、故障转移、快速恢复机制来避免单点故障，保证服务的持续运行。*高可伸缩性侧重于设计可扩展的架构（如微服务、无状态服务、可动态伸缩的云资源），确保系统能够通过增加资源来平滑地承担增长的压力。三、论述题（每题10分，共20分）1.解析：*系统架构选择：考虑采用微服务架构，将系统拆分为独立的交易核心服务、用户服务、商品服务、支付服务、风控服务等，以便独立扩展和维护。或者根据特定场景选择更合适的架构。*数据管理：采用分布式数据库或数据库分片来应对海量交易数据和强一致性要求。使用缓存（如Redis）加速热点数据读写。设计可靠的事务机制或采用最终一致性模型（如基于消息队列）处理跨服务事务。*性能与并发：关键接口采用异步处理或消息队列解耦。使用负载均衡器分发请求。优化数据库查询，利用索引、读写分离、数据库连接池。应用缓存策略减少数据库压力。*可用性与容错：服务间通信设计熔断、降级机制。部署服务副本，实现故障自动切换。监控系统健康状况，设置告警。考虑异地多活部署。2.解析：*单体架构：*优点：结构简单，部署方便（一次部署，一处更新）。开发团队相对独立（如果按功能划分）。资源利用率可能较高（单个进程/线程）。代码库单一，易于版本控制。*缺点：系统复杂度高，任何地方修改都可能影响整个系统。扩展性受限，通常只能垂直扩展。部署时间长，风险高。难以团队并行开发（如果代码耦合紧密）。单点故障风险高。*微服务架构：*优点：模块化程度高，易于理解、开发、测试和维护。独立部署和扩展，灵活性好。技术异构性，可选用最优技术。容错性更强，故障隔离。促进团队自治和创新。*缺点：系统复杂性高，需要网络通信，分布式事务处理复杂。运维成本增加（需要管理多个服务实例和基础设施）。测试难度加大。部署流程更复杂。需要更强的自动化能力（CI/CD）。*选择场景：*单体架构可能更适用于：小型项目、项目初期、系统需求相对稳定、团队规模较小、对开发和部署速度要求不高、且能容忍一定复杂性的场景。*微服务架构更适用于：大型复杂项目、需求快速变化、需要独立扩展特定功能模块、团队规模较大且能按业务领域划分、对系统可用性和可维护性要求高的场景。四、设计题（15分）解析：*系统模块/服务划分：*用户服务：负责用户注册、登录、个人信息管理、权限控制等。*新闻内容服务：负责新闻的创建、编辑、审核、发布、存储和管理。*推荐服务：核心服务，根据用户行为（浏览、点赞、评论、分享）和新闻内容进行协同过滤、内容相似度等推荐算法，生成个性化推荐列表。*新闻访问服务/接口网关：提供统一的API接口供APP和网页调用，进行请求路由、认证、限流等。*数据统计服务（可选）：负责收集用户行为数据，为推荐和运营提供支持。*模块交互：*用户通过新闻访问服务进行登录、浏览新闻。*新闻访问服务根据用户请求，调用新闻内容服务获取新闻详情。*用户对新闻进行点赞、评论等操作时，请求首先到达新闻访问服务，然后更新新闻内容服务中的数据，并可能触发推荐服务的更新。*推荐服务需要从新闻内容服务获取新闻数据，并从用户服务获取用户信息或行为数据（可能通过异步消息或实时数据库）。*推荐结果由推荐服务生成，并通过API提供给新