系统架构师系统性能优化面试题含答案

2026年系统架构师系统性能优化面试题含答案一、单选题（共5题，每题2分）题目：1.在分布式系统中，以下哪种负载均衡策略最适合高延迟、低吞吐量的网络环境？A.轮询（RoundRobin）B.最小连接数（LeastConnections）C.IP哈希（IPHash）D.加权轮询（WeightedRoundRobin）2.对于缓存穿透问题，以下哪种解决方案最有效？A.使用布隆过滤器（BloomFilter）B.设置热点数据永不过期C.缓存空值并设置较长时间D.增加数据库冗余3.在微服务架构中，以下哪种方法最适合解决服务间的网络延迟问题？A.使用同步调用B.引入服务网关（APIGateway）C.采用异步消息队列D.减少服务数量4.对于高并发系统，以下哪种数据库索引优化策略最有效？A.建立复合索引B.使用覆盖索引C.调整索引顺序D.禁用索引5.在分布式事务中，以下哪种协议最适合强一致性场景？A.2PC（两阶段提交）B.TCC（Try-Confirm-Cancel）C.SagaD.本地消息表答案与解析1.C解析：IP哈希（IPHash）策略将请求固定分配到同一台服务器，适用于高延迟、低吞吐量的网络环境，可以减少网络抖动。轮询和加权轮询可能因网络波动导致请求分配不均，最小连接数更适合高并发场景。2.A解析：布隆过滤器可以在请求到达缓存前快速判断数据是否存在，避免缓存穿透。热点数据永不过期会导致缓存频繁更新，空值缓存和数据库冗余是补充方案。3.C解析：异步消息队列（如Kafka、RabbitMQ）可以解耦服务，减少网络延迟和依赖关系。同步调用会增加服务耦合，服务网关主要用于路由和统一管理，减少服务数量可能无法解决根本问题。4.B解析：覆盖索引可以避免全表扫描，提高查询效率。复合索引适用于多列查询，调整索引顺序影响较小，禁用索引会降低查询性能。5.A解析：2PC协议保证分布式事务的强一致性，但可能存在阻塞问题。TCC和Saga适用于最终一致性场景，本地消息表是TCC的变种，用于补偿事务。二、多选题（共4题，每题3分）题目：1.以下哪些技术可以有效减少数据库连接池的延迟？A.连接池预热（Pre-warmedConnections）B.使用持久连接（PersistentConnections）C.减少连接数D.增加数据库缓存2.在分布式系统中，以下哪些属于缓存雪崩的解决方案？A.设置缓存过期时间B.使用互斥锁（MutexLock）C.增加缓存冗余D.降低缓存命中率3.对于高并发系统，以下哪些属于限流策略？A.令牌桶（TokenBucket）B.滑动窗口（SlidingWindow）C.请求队列D.负载均衡4.在微服务架构中，以下哪些属于服务熔断的常见实现方式？A.HystrixB.SentinelC.熔断器模式（CircuitBreaker）D.重试机制答案与解析1.A、B、D解析：连接池预热可以减少初始化延迟，持久连接避免频繁建立连接，增加数据库缓存可以减少对连接池的依赖。减少连接数可能导致资源不足。2.A、C解析：设置缓存过期时间（如分片过期）和增加缓存冗余（如多级缓存）可以缓解雪崩问题。互斥锁和降低命中率不是直接解决方案。3.A、B、C解析：令牌桶和滑动窗口是常见的限流算法，请求队列可以削峰填谷。负载均衡属于资源分配策略，不属于限流。4.A、B、C解析：Hystrix和Sentinel是服务熔断的框架，熔断器模式是核心思想。重试机制属于错误处理，不是熔断。三、简答题（共4题，每题5分）题目：1.简述缓存一致性的常见解决方案及其优缺点。2.解释什么是数据库垂直拆分，并说明其适用场景。3.如何通过代码层面优化SQL查询性能？4.在分布式系统中，如何避免数据不一致问题？答案与解析1.缓存一致性解决方案-本地缓存：每个服务独立缓存，无需同步，但一致性差。-分布式缓存（如RedisCluster）：通过Redis哨兵或集群实现高可用，一致性较好，但成本较高。-消息队列（如Kafka）：通过发布订阅机制同步缓存变更，最终一致性，适合高并发场景。优点：本地缓存低延迟，分布式缓存高可用，消息队列解耦。缺点：本地缓存一致性难保证，分布式缓存成本高，消息队列延迟不可控。2.数据库垂直拆分将一张大表按列拆分到不同表，如用户表拆分为用户基本信息表和用户扩展信息表。适用场景：查询频繁访问部分列（如用户表常用昵称，少用头像），写入负载低。3.SQL查询优化-索引优化：建立覆盖索引（如`SELECTid,nameFROMusersWHEREage>18`，索引包含`age`和`name`）。-避免全表扫描：使用`EXPLAIN`分析执行计划，优化`JOIN`顺序。-批量查询：将多个`SELECT`合并为`UNION`或使用`IN`。-分页优化：使用`LIMIT`+`OFFSET`或物理分页（如`WHEREid>last_id`）。4.避免数据不一致-分布式事务协议：2PC保证强一致性，但阻塞严重；TCC/Saga实现最终一致性。-补偿机制：本地消息表记录失败事务，异步重试。-异步更新：通过消息队列同步数据变更。-CAP理论：优先保证一致性（如强一致性场景选择2PC）。四、论述题（共2题，每题10分）题目：1.详细说明分布式系统中的性能瓶颈有哪些，并给出优化建议。2.如何设计一个高可用的分布式缓存系统？答案与解析1.分布式系统性能瓶颈及优化-网络延迟：-问题：服务间调用耗时，RPC协议开销大。-优化：使用异步消息队列（如Kafka）解耦，或引入本地缓存减少远程调用。-数据库瓶颈：-问题：慢查询、锁竞争、垂直扩展成本高。-优化：分库分表（水平拆分）、读写分离、缓存分层（Redis+Memcached）。-缓存瓶颈：-问题：缓存击穿、雪崩、过期策略不当。-优化：布隆过滤器防止缓存穿透，分片过期缓解雪崩，设置合理的过期时间。-CPU/GC瓶颈：-问题：JVM内存泄漏、热点代码未优化。-优化：使用JProfiler分析GC日志，代码层面减少对象创建。2.高可用分布式缓存设计-架构：-RedisCluster：分片+哨兵实现高可用，但主从切换延迟不可控。-RedisSentinel：主从+监控，自动故障转移，但单点故障风险。-混合方案：Redis+Etcd实现动态配置，高可用+自动化运维。-数据一致性：-强一致性：通过