分布式系统架构师面试题参考

2026年分布式系统架构师面试题参考一、单选题（每题2分，共10题）题目：1.在分布式系统中，以下哪种技术最适合解决大数据量下的数据一致性问题？A.CAP理论B.Raft协议C.Paxos协议D.Two-PhaseCommit2.微服务架构中，服务间通信最常用的协议是？A.HTTP/RESTB.gRPCC.MQTTD.AMQP3.分布式事务中，以下哪种模式最能保证强一致性？A.TCC（Try-Confirm-Cancel）B.SagaC.可靠消息最终一致性D.本地消息表4.在分布式系统中，以下哪种负载均衡算法最适合高可用场景？A.轮询（RoundRobin）B.最少连接（LeastConnections）C.加权轮询（WeightedRoundRobin）D.哈希（Hash）5.分布式缓存Redis的高可用方案通常是？A.RedisSentinelB.RedisClusterC.RedisShardingD.RedisProxy6.在微服务架构中，以下哪种技术最适合服务注册与发现？A.ZookeeperB.etcdC.ConsulD.Alloftheabove7.分布式系统中，以下哪种设计模式最适合解决分布式锁问题？A.单例模式B.策略模式C.分布式锁（如Redisson）D.责任链模式8.在分布式数据库分库分表中，以下哪种策略最适合解决热点数据问题？A.范围分表B.哈希分表C.混合分表D.范围+哈希分表9.分布式消息队列Kafka最适合哪种场景？A.实时计算B.消息推送C.数据同步D.Alloftheabove10.在分布式系统中，以下哪种技术最适合解决分布式事务的最终一致性？A.分布式锁B.可靠消息最终一致性C.两阶段提交D.Saga模式二、多选题（每题3分，共5题）题目：1.分布式系统中，以下哪些属于CAP理论中的权衡项？A.Consistency（一致性）B.Availability（可用性）C.Partitiontolerance（分区容错性）D.Performance（性能）2.微服务架构中，以下哪些属于服务治理的关键技术？A.服务注册与发现B.负载均衡C.服务熔断D.配置中心3.分布式缓存Redis的常见高可用方案包括？A.RedisSentinelB.RedisClusterC.主从复制D.分片集群4.分布式系统中，以下哪些属于分布式事务的解决方案？A.Two-PhaseCommitB.SagaC.TCCD.可靠消息最终一致性5.微服务架构中，以下哪些属于服务监控的关键指标？A.系统吞吐量B.响应时间C.错误率D.资源利用率三、简答题（每题5分，共5题）题目：1.简述CAP理论中，一致性、可用性和分区容错性之间的权衡关系。2.微服务架构中，服务注册与发现的原理是什么？常用哪些实现方式？3.分布式事务中，TCC模式的优缺点是什么？4.分布式缓存Redis的持久化机制有哪些？各自的优缺点是什么？5.微服务架构中，服务熔断的原理是什么？常用哪些实现方式？四、设计题（每题15分，共2题）题目：1.设计一个高可用的分布式订单系统架构，需要考虑订单数据的一致性、系统的高可用性以及扩展性。请简述设计思路，并说明关键技术选型。2.设计一个高并发的分布式短链系统架构，需要支持每秒百万级别的请求量，并保证链路短、延迟低。请简述设计思路，并说明关键技术选型。答案与解析一、单选题答案与解析1.答案：B解析：CAP理论是分布式系统设计的基本原则，但Raft和Paxos是具体的一致性协议，而Two-PhaseCommit是分布式事务协议。在数据一致性问题中，Raft协议通过选举机制保证强一致性，更适合大数据量场景。2.答案：A解析：HTTP/REST是微服务间通信最常用的协议，因其简单、无状态且易于扩展。gRPC性能更高但适用场景有限，MQTT和AMQP更多用于消息队列。3.答案：B解析：Saga模式通过本地事务和补偿事务保证强一致性，适合分布式事务场景。TCC需要大量补偿逻辑，可靠消息最终一致性依赖消息队列，本地消息表仅保证最终一致性。4.答案：B解析：最少连接负载均衡算法能动态分配请求到连接数最少的服务器，适合高可用场景。轮询和加权轮询不考虑服务器负载，哈希算法可能导致请求集中在某台服务器。5.答案：A解析：RedisSentinel提供主从复制和故障转移，保证高可用性。RedisCluster是分片集群，RedisSharding是手动分片，RedisProxy非官方方案。6.答案：D解析：Zookeeper、etcd和Consul都是主流的服务注册与发现工具，都能满足微服务场景需求。7.答案：C解析：分布式锁（如Redisson）通过原子操作解决分布式锁问题，单例模式、策略模式和责任链模式不直接解决分布式锁。8.答案：D解析：范围+哈希分表结合了范围分表和哈希分表的优势，既能解决热点问题，又能保证数据均匀分布。9.答案：D解析：Kafka支持实时计算、消息推送和数据同步，适用场景广泛。10.答案：B解析：可靠消息最终一致性通过消息队列保证事务最终完成，分布式锁和两阶段提交不直接解决最终一致性，Saga模式是补偿型解决方案。二、多选题答案与解析1.答案：A、B、C解析：CAP理论权衡一致性、可用性和分区容错性，性能不属于CAP范畴。2.答案：A、B、C、D解析：服务治理包括服务注册与发现、负载均衡、服务熔断和配置中心，都是微服务架构的关键技术。3.答案：A、B、C解析：RedisSentinel、RedisCluster和主从复制是常见的高可用方案，分片集群是数据分片方案。4.答案：A、B、C、D解析：以上都是分布式事务的解决方案，Two-PhaseCommit是强一致性协议，Saga是补偿型方案，TCC是本地事务补偿，可靠消息最终一致性依赖消息队列。5.答案：A、B、C、D解析：以上都是微服务架构的关键监控指标，系统吞吐量、响应时间、错误率和资源利用率都是重要参考。三、简答题答案与解析1.答案：CAP理论中，一致性、可用性和分区容错性三者不能同时满足，必须至少牺牲一个：-一致性（Consistency）：所有节点在同一时间具有相同的数据。-可用性（Availability）：系统始终能响应客户端的请求。-分区容错性（Partitiontolerance）：系统能在网络分区的情况下继续运行。权衡关系：-若强调一致性，当网络分区时，系统可能不可用（如Raft）；-若强调可用性，当网络分区时，系统可能返回旧数据或新数据（如Paxos）；-若强调分区容错性，系统可能牺牲一致性和可用性（如最终一致性方案）。2.答案：原理：服务注册与发现通过中心化或去中心化方式，让服务实例动态注册自身地址，客户端通过服务名获取实例地址。实现方式：-Zookeeper：基于树结构的协调服务，支持Leader选举和watch机制。-etcd：基于Raft协议的分布式键值存储，高可用性。-Consul：提供服务注册、健康检查和DNS支持。3.答案：优点：-强一致性：通过本地事务和补偿事务保证数据一致性。缺点：-复杂度高：需要大量补偿逻辑，运维成本高。-延迟大：每笔业务需要两阶段操作，性能较差。4.答案：持久化机制：-RDB：快照持久化，定期保存数据快照，恢复时需同步数据。-AOF：记录写操作，恢复时重放日志，性能较高。优缺点：-RDB：简单但恢复慢，适合低延迟场景。-AOF：恢复快但性能开销大，适合高可靠性场景。5.答案：原理：当服务调用失败时，通过熔断器快速返回，避免连锁故障。实现方式：-Hystrix：Netflix开源的熔断库，支持超时、降级和隔离。-Sentinel：阿里开源的流量控制框架，支持熔断、限流和降级。四、设计题答案与解析1.答案：设计思路：-分库分表：订单表按用户ID或订单ID分库分表，解决热点问题。-分布式事务：采用Saga模式，通过本地事务和补偿事务保证一致性。-缓存优化：使用Redis缓存热点订单数据，降低数据库压力。-高可用架构：采用多副本部署，配合RedisSentinel或Kubernetes保证服务可用性。关键技术选型：-数据库：MySQL集群或TiDB分布式数据库。-消息队列：Kafka用于事务补偿。-缓存：Redis集群。-服务治理：Consul或Zookeeper。2.答案：设计思路：-分布式短链：通过哈希算法（如MD5+Base62）生成短链，存储原始长链和短链映射关系。-高并发处理：使用Redis缓存热点短链，配合CDN加速访问。-数据一致性