系统架构师面试题及设计能力考核

2026年系统架构师面试题及设计能力考核一、设计题（共5题，每题20分，总计100分）1.设计一个支持百万级用户的实时新闻推荐系统（20分）题目要求：假设你要设计一个实时新闻推荐系统，用户规模达到百万级别，新闻内容每小时更新数千条，用户行为数据（如点击、阅读时长）实时上报。系统需满足以下要求：-用户注册后能获得个性化推荐，推荐算法基于用户历史行为和新闻内容相似度。-系统需保证低延迟（推荐接口响应时间<200ms）和高可用性（可用性>99.9%）。-支持水平扩展，能应对突发流量（如重大新闻事件时用户访问激增）。-数据存储和计算资源需合理分配，成本控制在可接受范围内。请设计系统架构，包括：-核心模块划分（数据采集、推荐计算、服务接口、存储层等）。-关键技术选型（消息队列、缓存、数据库、计算框架等）。-高可用和扩展性方案。-数据一致性和容灾设计。2.设计一个支持多语言、多时区的全球电商订单管理系统（20分）题目要求：设计一个全球电商订单管理系统，服务用户遍布全球100多个国家和地区，订单数据需支持多语言（至少中、英、日、德）、多时区，并满足以下要求：-订单处理流程需支持手动和自动支付（对接第三方支付如支付宝、PayPal、本地银行等）。-需处理跨境物流信息，支持实时运费计算和物流状态跟踪。-系统需保证数据一致性（订单状态变更需跨地域同步）。-支持订单批量导入导出（如Excel格式），并满足数据隐私保护（如GDPR合规）。请设计系统架构，包括：-核心模块（订单创建、支付处理、物流管理、数据同步等）。-技术选型（分布式事务、消息队列、时区处理方案、数据加密等）。-跨地域部署方案和容灾设计。-性能优化措施（如缓存、异步处理）。3.设计一个面向金融行业的风险监控预警系统（20分）题目要求：设计一个金融风险监控预警系统，用于实时监测交易数据（如股票、期货、外汇），识别异常交易行为（如洗钱、市场操纵），并触发预警。系统需满足以下要求：-实时处理能力：每秒处理10万条交易数据，延迟<100ms。-风险规则可配置：支持业务方动态添加、修改风险规则（如交易金额阈值、关联账户监控）。-高可靠性：系统需具备容错能力，支持分布式部署和故障转移。-数据可视化：提供实时风险事件展示和历史数据分析功能。请设计系统架构，包括：-数据采集和处理架构（流处理框架、数据清洗逻辑）。-风险规则引擎设计。-存储方案（时序数据库、关系型数据库）。-预警和通知机制。4.设计一个支持大规模在线教育的课程调度系统（20分）题目要求：设计一个在线教育平台的课程调度系统，支持百万级学生同时在线上课，课程资源包括视频、直播、测验等，需满足以下要求：-课程表动态生成：学生可根据自身时间自由选课，系统自动生成不冲突的课程表。-直播流媒体处理：支持高并发直播（如万人同时在线），需保证音视频质量稳定。-测验防作弊：在线考试需支持随机题目、监考摄像头画面录制。-系统需支持多租户（学校、机构可独立管理课程和学生）。请设计系统架构，包括：-核心模块（课程管理、排课算法、流媒体服务、防作弊系统）。-技术选型（分布式缓存、消息队列、音视频传输协议）。-高并发解决方案（如限流、熔断）。-数据同步和多租户隔离方案。5.设计一个面向物联网的工业设备监控平台（20分）题目要求：设计一个工业设备监控平台，用于采集工厂内数千台设备的运行数据（如温度、压力、振动），并实现远程控制和分析。系统需满足以下要求：-数据采集可靠性：设备故障时能自动重连，数据丢失率<0.1%。-实时告警：设备异常时（如温度超限）需立即推送告警（短信、邮件）。-数据分析功能：支持设备健康度评估和历史趋势分析，为设备维护提供决策支持。-系统需支持低功耗设备（如智能传感器）的数据上报。请设计系统架构，包括：-数据采集方案（MQTT协议、边缘计算节点）。-存储和计算架构（时序数据库、机器学习模型）。-远程控制接口设计。-低功耗设备适配方案。二、简答题（共10题，每题10分，总计100分）1.如何设计一个高并发的短链接系统？请说明核心技术和优化方案。2.解释CAP理论，并说明在分布式系统中如何权衡一致性、可用性和分区容错性。3.设计一个秒杀系统的核心流程，并说明如何解决超卖问题。4.如何设计一个分布式任务的调度系统？请说明任务去重和失败重试的方案。5.解释数据库的ACID特性，并说明在分布式事务中如何实现最终一致性。6.如何设计一个支持高并发的缓存系统？请说明缓存雪崩和缓存击穿的解决方案。7.解释RESTfulAPI的设计原则，并说明如何设计无状态的API。8.如何设计一个全球负载均衡方案？请说明DNS轮询和基于策略的负载均衡的区别。9.解释微服务架构的优缺点，并说明如何解决微服务间的通信问题。10.如何设计一个支持热数据冷存的存储系统？请说明数据分层策略和迁移方案。答案与解析1.实时新闻推荐系统设计核心模块：-数据采集层：使用Kafka或Pulsar采集用户行为（点击、阅读）和新闻发布数据。-推荐计算层：基于协同过滤（用户-物品相似度）和内容相似度（TF-IDF+Word2Vec），使用SparkMLlib进行离线计算，实时部分用Redis缓存用户画像。-服务接口层：使用Nginx+Node.js处理请求，接入Redis缓存结果，无缓存时调用推荐计算层。-存储层：用户数据存入MySQL（分库分表），新闻内容存入Elasticsearch，时序数据存入InfluxDB。技术选型：-消息队列：Kafka（高吞吐、容错）。-缓存：Redis（热点数据加速）。-数据库：MySQL+分库分表，Elasticsearch（全文检索）。-推荐算法：SparkMLlib+Redis缓存。高可用与扩展性：-微服务化部署，每个模块独立扩容。-使用负载均衡器（如Nginx）分发流量。-数据库读写分离+主从复制。数据一致性与容灾：-用户行为数据先存入Kafka，再异步写入MySQL。-关键数据（如推荐结果）使用Redis持久化。2.全球电商订单管理系统设计核心模块：-订单管理：创建、修改、查询订单，对接第三方支付API。-支付处理：支持支付宝、PayPal等，使用第三方支付SDK。-物流管理：集成国际物流API（如FedEx、DHL），实时查询运单。-数据同步：使用Raft协议保证跨地域数据一致性。技术选型：-分布式事务：Seata或Saga模式。-消息队列：RabbitMQ（支付结果通知）。-数据库：MySQL（订单数据）+PostgreSQL（跨境隐私数据）。-时区处理：使用JavaZoneId或Pythonpytz库。跨地域部署与容灾：-多地域部署，订单数据同步到所有地区。-使用消息队列解耦模块，保证消息可靠性。性能优化：-订单查询使用Redis缓存。-支付接口异步处理。3.金融风险监控预警系统设计核心模块：-数据采集：使用Flink或SparkStreaming采集交易数据。-规则引擎：使用Drools动态加载风险规则。-告警系统：触发告警时通过短信/邮件通知业务方。-数据可视化：使用Elasticsearch+Kibana展示风险事件。技术选型：-流处理框架：Flink（低延迟）。-规则引擎：Drools。-数据存储：Elasticsearch（时序数据）+Redis（实时告警）。高可靠性：-流处理任务使用双缓冲机制。-关键节点使用主备部署。数据可视化：-实时风险事件使用WebSocket推送。-历史数据存入HBase供分析。4.在线教育课程调度系统设计核心模块：-课程管理：管理课程资源（视频、直播流）。-排课算法：使用回溯法动态生成不冲突的课程表。-流媒体服务：使用HLS或DASH协议传输音视频。-防作弊系统：集成摄像头监控和AI识别（如人脸比对）。技术选型：-排课算法：Java+回溯算法。-流媒体：HLS（自适应码率）。-防作弊：OpenCV+TensorFlow。高并发解决方案：-使用Redis缓存课程表。-直播流使用CDN加速。多租户设计：-数据库分租户（Schema隔离）。-配置文件按租户隔离。5.工业设备监控平台设计核心模块：-数据采集：使用MQTT协议（低功耗）采集设备数据。-数据存储：InfluxDB（时序数据）+MySQL（设备配置）。-告警系统：设备异常时触发短信/邮件告警。-数据分析：使用机器学习模型（如SparkMLlib）评估设备健康度。技术选型：-采集协议：MQTT。-数据库：InfluxDB+MySQL。-机器学习：SparkMLlib。低功耗设备适配：-使用MQTTQoS0协议减少网络请求。-设备休眠策略（如每小时上报一次）。容灾设计：-数据采集使用多副本存储。-告警系统使用消息队列解耦。简答题答案与解析1.高并发短链接系统设计-核心技术：分布式缓存（Redis）、分布式ID生成器（如TwitterSnowflake）、CDN加速。-优化方案：使用请求分片（如将长链接MD5后分片存入多个短链接服务）、异步写入数据库。2.CAP理论-CAP理论指分布式系统在一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（PartitionTolerance）中最多只能同时满足两项。-权衡方案：关键业务（如金融）优先保证一致性，可使用Raft协议；公共服务（如新闻推荐）优先保证可用性，可使用最终一致性方案（如本地缓存+远程异步同步）。3.秒杀系统设计-核心流程：用户请求先经过分布式锁或RedisLua脚本校验库存，再扣减库存并支付。-超卖解决方案：使用Redis事务或分布式锁保证库存操作的原子性。4.分布式任务调度系统设计-任务去重：使用Redis分布式锁或消息队列去重。-失败重试：使用消息队列记录任务状态，失败时重新入队。5.数据库ACID特性-ACID指原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。-分布式事务实现最终一致性：使用2PC或TCC模式，或采用本地消息表+异步重试方案。6.高并发缓存系统设计-缓存雪崩：使用随机过期时间、热点数据预加载。-缓存击穿：使用布隆过滤器或互斥锁防止空查询。7.RESTfulAPI设计-设计原则：无状态、统一接口、资源导向。-无状态API：每次请求需包含所有必要信息（如用户Token），服务器不保存上下文。8.全球负载均衡方案-DNS轮询：适合低延迟场景，但无法基于策略