系统架构设计师招聘笔试题与参考答案2025年

系统架构设计师招聘笔试题与参考答案2025年一、单项选择题（每题2分，共20分）1.某分布式系统需要支持“双十一”高并发场景，要求用户下单操作满足最终一致性。以下哪种技术方案最适合实现该需求？A.使用2PC（两阶段提交）协议完成全局事务B.通过消息队列实现事务补偿（TCC）模式C.采用强一致性的Raft协议同步所有节点状态D.依赖数据库本地事务直接完成扣库存和下单操作2.关于云原生架构设计，以下描述错误的是？A.服务网格（ServiceMesh）通过Sidecar模式解耦业务与网络通信逻辑B.Serverless架构要求开发者完全无需关注服务器运维，但需处理冷启动延迟问题C.可观测性（Observability）的三要素是指标（Metrics）、日志（Logs）、链路（Traces）D.容器化（Containerization）的核心优势是通过进程隔离实现资源的超卖（Overcommit）3.某电商系统需要设计商品详情页的缓存策略，以下哪种场景最适合使用“缓存穿透”解决方案？A.热点商品被频繁访问，缓存命中率低B.查询一个不存在的商品ID，导致大量请求穿透到数据库C.缓存服务器发生故障，流量直接冲击数据库D.缓存数据与数据库数据不一致，用户看到旧版本信息4.在微服务架构中，服务治理的核心目标不包括？A.实现服务间的透明通信与负载均衡B.确保服务的弹性扩缩容与故障自愈C.统一所有微服务的开发语言与框架D.监控服务调用链路并优化性能瓶颈5.某金融系统要求用户转账操作的数据库事务满足“强一致性”，以下哪种数据库架构最适用？A.主从复制架构（Master-Slave）B.分布式数据库（如CockroachDB）的全局事务模式C.分库分表架构（Sharding）D.内存数据库（如Redis）持久化存储6.关于架构可扩展性设计，以下措施中最不有效的是？A.将业务逻辑与数据存储解耦，使用独立的中间件处理消息队列B.对核心链路进行垂直拆分（VerticalSplit），按功能模块划分服务C.限制单个服务的最大连接数，防止资源耗尽D.采用水平扩展（ScaleOut）模式，通过负载均衡器添加更多节点7.某系统需要处理实时数据流（如用户行为日志），要求延迟低于100ms且支持精准一次（Exactly-Once）处理语义。以下哪种技术最适合？A.ApacheKafka（仅作为消息队列）B.ApacheFlink（流处理引擎）C.ApacheHadoop（批处理框架）D.RedisPub/Sub（发布订阅模式）8.在设计高可用系统时，以下哪项措施无法有效提升系统的容灾能力？A.关键服务采用多活数据中心（Multi-ActiveDC）架构B.对核心数据库进行异地多活复制（如AWSDMS跨区域复制）C.为服务器设置单一故障点（SPOF），集中监控关键组件D.实现自动故障转移（Auto-Failover）机制，检测到节点故障后自动切换9.关于API网关的设计，以下描述正确的是？A.API网关应承担所有业务逻辑，避免微服务暴露原始接口B.为提升性能，API网关不应处理认证鉴权（AuthN/AuthZ）逻辑C.需支持流量限流（RateLimiting）、熔断（CircuitBreaker）等容错功能D.API网关的部署模式应与后端微服务紧耦合，避免网络延迟10.某AI推荐系统需要处理PB级用户行为数据，要求支持实时特征计算与离线训练。以下哪种数据架构最合理？A.关系型数据库（如MySQL）存储全量数据，定时导出到Hadoop训练B.实时数据流通过Kafka接入，Flink计算实时特征，Hive存储离线数据，Spark训练模型C.所有数据存储在Redis中，通过Lua脚本实现特征计算D.使用对象存储（如AWSS3）存储原始数据，仅在训练时加载到内存处理二、简答题（每题8分，共40分）1.请简述微服务架构中“服务拆分”的核心原则，并举例说明如何避免过度拆分。2.云原生架构设计中，“不可变基础设施”（ImmutableInfrastructure）的含义是什么？它对系统运维有哪些优势？3.设计一个高并发系统时，如何通过“流量分层”策略降低核心链路的压力？请结合具体场景（如电商大促）说明。4.分布式系统中，如何权衡“一致性”与“可用性”？请举例说明CAP定理在实际架构中的应用取舍。5.可观测性（Observability）设计需要解决哪些关键问题？请描述指标（Metrics）、日志（Logs）、链路（Traces）三者的协同工作流程。三、架构设计题（20分）场景：某社交平台计划推出“短视频直播”功能，预计峰值并发用户数100万，单场直播最高同时在线50万人，要求支持实时弹幕、礼物打赏、直播回放等功能。请设计该直播系统的核心架构，并回答以下问题：1.画出核心组件拓扑图（文字描述即可），并说明各组件的职责。2.如何保证直播流的低延迟传输（目标延迟≤500ms）？3.礼物打赏需要满足“即时到账”和“防重复提交”，请设计具体的技术方案。4.直播回放需要支持百万级用户的并发下载，如何设计存储与分发架构？四、综合分析题（20分）背景：某电商系统在“618大促”期间出现以下问题：-用户下单页面响应时间从平时的200ms上升至3s，部分用户超时失败；-数据库（MySQL）主库CPU利用率持续95%以上，慢查询数量激增；-商品详情页的缓存命中率从80%下降至50%，Redis内存使用率达到90%；-消息队列（RocketMQ）出现堆积，部分订单状态未及时同步。任务：作为系统架构师，请分析可能的根因，并提出针对性的优化方案（需涵盖应用层、中间件层、数据库层的具体措施）。参考答案一、单项选择题1.B（2PC强一致性但性能差，Raft适合小范围强一致，本地事务无法跨库，TCC通过补偿实现最终一致）2.D（容器化的核心是标准化环境与资源隔离，超卖是虚拟化技术的特性）3.B（缓存穿透指查询不存在的key，解决方案如布隆过滤器、空值缓存）4.C（微服务允许异构语言，治理目标是协作而非统一技术栈）5.B（主从复制是最终一致，分库分表无法保证跨库事务，Redis不支持强一致事务）6.C（限制连接数会降低扩展性，应通过水平扩展和资源弹性分配提升容量）7.B（Flink支持Exactly-Once语义和低延迟流处理，Kafka自身不处理计算）8.C（单一故障点会降低容灾能力，需消除SPOF）9.C（API网关需处理认证、限流、熔断等非业务逻辑，解耦后端服务）10.B（实时特征用Flink，离线用Hive/Spark，符合分层处理需求）二、简答题1.核心原则：-业务内聚：按业务功能拆分（如用户、订单、商品），避免跨领域耦合；-独立部署：每个服务可独立发布，不依赖其他服务；-资源隔离：关键服务（如支付）单独资源池，避免竞争；-接口稳定：通过契约（如OpenAPI）定义服务间交互。避免过度拆分：例如，将“用户登录”与“用户信息修改”合并为一个用户服务，若拆分为两个服务会增加调用链路，降低性能，且无独立部署需求时无需拆分。2.不可变基础设施：指一旦部署后，不再修改运行中的实例，而是通过替换整个实例（如重新拉取镜像）进行更新。优势：-环境一致性：避免“在我机器上能跑”的问题，所有实例环境相同；-快速回滚：故障时直接回滚到旧版本镜像，无需修复单个实例；-可观测性：实例状态固定，问题定位更简单（只需对比镜像版本）。3.流量分层策略（以电商大促为例）：-入口层：CDN缓存静态资源（如商品图片、JS），WAF拦截恶意请求；-网关层：对用户请求分类（如未登录用户→浏览页，已登录用户→购物车），限流未登录用户的下单请求；-服务层：核心链路（下单）使用独立线程池，非核心链路（评论）降级为异步处理；-存储层：热点商品库存使用Redis缓存，普通商品使用数据库，避免全量冲击数据库。4.一致性与可用性权衡：CAP定理指出，分布式系统无法同时满足一致性（C）、可用性（A）、分区容错（P），需根据场景取舍。示例：电商购物车（最终一致）：允许用户在不同节点看到短暂不一致的购物车内容（牺牲C），保证大促期间系统可用（A）；而支付系统（强一致）：必须保证所有节点交易状态一致（C），在网络分区时可能牺牲可用性（如拒绝部分请求）。5.可观测性关键问题：-数据采集：如何从分散的服务中收集高质量的指标、日志、链路数据；-关联分析：如何将不同维度的数据（如某个请求的链路与对应服务的CPU指标）关联；-问题定位：如何从海量数据中快速定位故障根因（如某服务慢导致链路超时）。协同流程：-链路（Traces）记录请求在服务间的调用路径（如用户下单→订单服务→库存服务）；-日志（Logs）在链路的关键节点（如库存扣减失败）输出详细错误信息；-指标（Metrics）统计链路的耗时、错误率等，当指标异常时触发日志和链路的深度分析。三、架构设计题1.核心组件拓扑：-推流端：主播通过RTMP或WebRTC将视频流推送到边缘节点（EdgeServer）；-边缘节点：分布在各地区，负责接收推流、转码（H.265→H.264适应不同设备）、就近分发；-中心节点：处理全局控制逻辑（如直播房间创建、权限校验），存储元数据（直播标题、主播信息）；-实时消息服务：基于WebSocket或Kafka，处理弹幕、礼物通知（单场直播一个Topic，降低消息扇出）；-礼物打赏服务：独立微服务，连接支付网关，使用分布式锁防重复提交；-存储系统：直播流存储至对象存储（如OSS），回放时通过CDN加速分发；-监控与运维：Prometheus监控各节点负载，ELK收集日志，Jaeger追踪推流→分发链路。2.低延迟传输方案：-使用短链路协议（如WebRTC，基于UDP）替代RTMP（TCP），减少握手延迟；-边缘节点按运营商、地域部署（如移动、电信、华北、华南），用户连接最近的边缘节点；-转码任务下沉到边缘节点，避免中心节点集中处理导致的延迟；-采用组播（Multicast）技术，减少同一路由下的重复流量。3.礼物打赏方案：-即时到账：打赏请求通过消息队列（RocketMQ）异步处理，支付网关返回成功后，立即通过WebSocket通知主播（避免等待数据库写入）；-防重复提交：-前端生成唯一请求ID（UUID），后端校验ID是否已处理；-使用Redis分布式锁（SETNX），以“用户ID+直播ID”为锁键，锁定时间5秒；-数据库层面添加唯一索引（用户ID、直播ID、时间戳），防止重复写入。4.直播回放分发架构：-存储层：原始视频存储至对象存储（如阿里云OSS），转码后的标清/高清版本同步存储；-分发层：使用CDN（如阿里云CDN）缓存热门回放视频（前10%的高访问量视频），源站（OSS）仅处理冷门视频请求；-调度层：根据用户地域、运营商动态选择CDN节点，支持HTTP/2和QUIC协议提升下载速度；-防盗链：通过URL签名（带过期时间和IP限制）防止盗链，减少非法下载流量。四、综合分析题根因分析：-下单页面延迟：大促期间下单请求激增，应用层未做限流降级，导致线程池耗尽，请求排队；-数据库压力：订单表未分库分表，主库承担所有写操作；慢查询可能因索引缺失（如未对用户ID+时间戳建立索引）；-缓存命中率下降：热点商品被大量访问，缓存未做分层（如一级缓存Redis，二级缓存本地Cache）；Redis内存不足导致部分键被LRU淘汰；-消息队列堆积：订单状态同步的消费者实例不足，无法匹配生产者的消息发送速率。优化方案：应用层：-限流：在API网关对下单接口实施令牌桶限流（如每秒10万次），拒绝超出阈值的请求；-降级：非核心链路（如订单详情页的“推荐商品”）降级为默认数据，释放线程资源；-本地缓存：在订单服务中增加Caffeine本地缓存，存储热点商品的库存（如前1000个商品），减少Redis访问。中间件层：-Redis优化：