2024年下半年系统架构设计师案例分析真题试卷

2024年下半年系统架构设计师案例分析真题试卷考试时间：______分钟总分：______分姓名：______案例一某大型电子商务公司计划对其核心交易系统进行现代化改造，以应对日益增长的业务量和提升用户体验。现有系统采用传统的单体应用架构，部署在本地数据中心，采用关系型数据库进行数据存储。随着业务发展，系统面临以下主要问题：1.系统扩展性不足，难以应对大促期间的用户访问高峰。2.系统维护难度大，代码耦合度高，新增功能或修改现有功能时容易引发连锁故障。3.数据库性能成为瓶颈，尤其是在处理大量库存查询和订单写入时响应缓慢。4.系统部署和发布流程繁琐，周期长，影响业务迭代速度。5.缺乏有效的监控和告警机制，故障发现和恢复时间较长。公司高层决定采用微服务架构，并计划将系统迁移至云平台。技术部门提出了初步的改造方案概要：将单体应用拆分为多个独立的微服务，每个微服务负责特定的业务能力；采用容器化技术进行部署，并利用云平台的自动伸缩能力；使用分布式数据库或NoSQL数据库替代原有关系型数据库；构建服务注册与发现、配置管理、消息队列等基础架构组件。请就以下方面进行分析和设计：1.描述你对将传统单体应用拆分为微服务架构的理解，并分析在此场景下进行拆分的潜在挑战和关键考虑因素。2.针对系统扩展性不足的问题，提出具体的架构设计方案，说明如何利用微服务和云平台特性来提升系统的承载能力和伸缩性。3.分析现有系统数据库性能瓶颈的可能原因，并提出相应的数据库架构设计方案，考虑至少两种不同的数据库技术选型（如关系型数据库、NoSQL数据库、数据缓存等），并简述各自的应用场景和优势。4.阐述采用容器化技术（如Docker）和容器编排平台（如Kubernetes）进行部署的优势，并设计一个基本的云上部署架构，说明关键组件及其作用。5.讨论在微服务架构下，如何设计服务间通信机制，并考虑异步通信的优势和应用场景。同时，提出需要构建哪些基础架构组件来支撑微服务系统的稳定运行。6.分析在系统现代化改造过程中，可能面临的技术风险和业务风险，并提出相应的应对措施。案例二某跨国银行正在规划构建一个统一的企业级API网关，以整合和发布银行的各种线上服务，包括理财、信贷、支付、查询等。该API网关需要满足以下核心需求：1.为外部客户和内部系统提供统一的、标准化的服务接入入口。2.实现对API的认证、授权和访问控制，确保服务安全。3.对外部请求进行流量控制和熔断处理，保障后端服务的稳定性。4.提供API的监控、统计和计费功能，支持业务决策和运营管理。5.支持协议转换和内容转换，适应不同客户端的需求。现有技术栈包括：后端服务主要采用Java（SpringCloud）和.NET（.NETCore）开发；客户端应用多样，包括Web应用、移动App（iOS、Android）、第三方集成等；银行内部已有一定的安全体系和监控系统。技术团队正在评估主流的API网关产品（如ApacheAPISIX、Kong、Tyk）和自研方案的可能性。请就以下方面进行分析和设计：1.比较API网关与APIGateway（微服务治理层面的API管理）在架构角色和功能上的区别。说明选择部署API网关（作为边缘节点）还是作为内部服务治理组件时需要考虑的因素。2.设计API网关的安全架构方案，需要涵盖认证（如OAuth2.0,JWT）和授权（如基于角色的访问控制RBAC）两个层面，并说明具体实现机制。3.针对流量控制和熔断，设计具体的架构方案。说明需要采用哪些策略（如速率限制、并发控制）和相应的技术实现（如令牌桶、漏桶算法、Hystrix/Sentinel）来保护后端服务。4.考虑到后端服务的异构性（Java,.NET等）和客户端的多样性，API网关需要提供协议转换（如HTTP/SOAP）和内容转换（如数据格式转换）。请设计相应的架构方案，并说明关键技术和实现方式。5.为了实现API的监控、统计和计费，需要在API网关中设计哪些监控指标和数据采集机制？如何利用这些数据支持API的运营决策和计费策略？6.评估使用主流API网关产品（如ApacheAPISIX）与自研方案各自的优劣势。结合该银行的业务场景和技术现状，给出你的建议，并说明理由。案例三某国家级公共健康信息平台需要处理来自全国各地的海量医疗健康数据，包括电子病历、医学影像、基因数据、流行病监测数据等。平台的目标是为公共卫生研究、临床决策支持、个性化医疗服务提供数据支撑。在数据架构设计方面，面临以下挑战：1.数据来源异构性强，数据格式、标准和质量参差不齐。2.数据量巨大，增长速度快，对数据的存储、处理和查询效率提出了很高要求。3.需要支持多种类型的分析和查询任务，包括实时数据流分析、大规模批量数据处理、复杂关联分析等。4.数据安全和隐私保护要求极高，必须严格遵守相关法律法规。5.需要保证数据的长期保存和可追溯性。当前技术选型考虑包括：分布式文件系统（如HDFS）、分布式数据库（如HBase,ClickHouse）、NoSQL数据库（如MongoDB）、数据仓库（如Hive,Greenplum）、流处理引擎（如Flink,SparkStreaming）、数据湖、数据网格（DataMesh）等架构理念。请就以下方面进行分析和设计：1.根据数据湖（DataLake）和数据仓库（DataWarehouse）的概念和特点，分析该健康信息平台是否适合采用数据湖架构？说明理由。如果适合，请阐述数据湖在该平台中的具体作用和价值；如果不适合或部分适合，请提出混合架构方案。2.针对海量、异构的医疗健康数据，设计一个数据存储架构方案。需要考虑如何存储结构化、半结构化和非结构化数据，并说明选择不同存储技术（如HDFS,NoSQL,数据湖文件系统）的理由。3.设计一个能够支持多种分析查询任务的数据处理架构。需要考虑实时流处理和批量离线处理的结合，说明可能采用的技术栈（如Flink,Spark）以及它们在架构中的作用。4.在数据架构中如何实现严格的数据安全和隐私保护？请提出具体的技术措施，例如数据加密、脱敏、访问控制、审计等，并说明如何在架构层面落地。5.该平台需要支持长期数据保存和可追溯性，请设计相应的架构方案，包括数据归档策略、元数据管理以及版本控制等方面。6.数据网格（DataMesh）理念强调领域驱动设计（DDD）和数据所有权。请分析DataMesh理念是否适用于该公共健康信息平台？说明你的观点，并讨论如果采用DataMesh，可能带来的架构优势和挑战。试卷答案案例一1.解析思路：首先阐述微服务架构的核心特征（服务小而专注、独立部署、松耦合、去中心化）。然后结合案例背景，指出单体应用的缺点（难以扩展、维护困难、技术栈锁定、故障影响范围广）。拆分的挑战包括：业务边界识别、服务粒度划分、数据管理复杂性（分布式事务、数据一致性）、服务间通信开销、系统间集成、团队组织方式（康威定律）、运维复杂度增加等。关键考虑因素是业务领域驱动（识别真正的业务能力边界）、团队规模和能力、系统复杂度、技术债务、演进速度需求等。回答要点：微服务架构将应用拆分为小型、独立、可独立部署和扩展的服务。挑战包括数据一致性、分布式事务、通信复杂度、运维难度等。关键考虑因素是业务边界、团队、复杂度、技术债务、演进需求。2.解析思路：利用微服务架构，将核心交易流程和功能拆分为独立的服务（如用户服务、商品服务、订单服务、支付服务、库存服务等）。每个服务可以独立进行水平扩展，以应对流量高峰。利用云平台的自动伸缩（AutoScaling）功能，根据CPU、内存、请求量等指标自动调整服务实例数量。采用无状态设计的服务架构，便于横向扩展。负载均衡器（如云提供ELB）将请求分发到各个服务实例。数据库也可以进行独立扩展（如分库分表、读写分离、使用云数据库的自动扩展功能）。回答要点：通过微服务拆分，将交易流程拆分为独立服务。利用云平台的自动伸缩和负载均衡能力。采用无状态服务设计。数据库进行独立扩展。3.解析思路：现有单体应用数据库瓶颈可能源于：单表数据量过大、复杂查询、高并发写操作（如秒杀）、缺乏索引、数据库硬件资源不足、事务锁竞争等。数据库架构设计方案：*方案一：分布式关系型数据库/分库分表：将大表进行水平或垂直拆分，将读写负载分散到多个数据库实例或分片上。适用于结构化数据，需要处理分布式事务或数据一致性。*方案二：NoSQL数据库（如文档数据库MongoDB、键值数据库Redis）：*Redis：用于缓存热点数据（如商品信息、库存余量），替代部分数据库查询，极大提升读取性能。适用于读多写少、数据结构简单的场景。*MongoDB：用于存储半结构化或非结构化的业务数据（如用户行为日志、订单详情），降低关系型数据库压力。*方案三：数据湖：将非结构化和半结构化数据存储在数据湖（如HDFS+HBase），用于大数据分析和挖掘。需要根据具体业务场景和数据特性选择合适的数据库技术或组合。回答要点：分析瓶颈原因。提出分库分表、引入NoSQL（如Redis缓存、MongoDB存储特定数据）、构建数据湖等方案，并说明适用场景和优势。4.解析思路：容器化（Docker）优势：打包应用及其依赖，实现环境一致性；快速部署和迁移；便于版本管理和回滚；资源利用率高。容器编排（Kubernetes）优势：自动化部署、扩展和管理容器化应用；服务发现和负载均衡；存储管理；自我修复能力；配置管理。基本云上部署架构：物理机/虚拟机集群->Kubernetes集群->(ServiceMesh如Istio)->微服务容器（Docker）->(Ingress/Nginx)->外部网络。关键组件：Kubernetes集群提供资源管理和编排；微服务容器承载应用；Ingress处理外部流量入口；ServiceMesh处理服务间通信和流量管理。回答要点：阐述Docker和Kubernetes的优势。设计包含Kubernetes集群、微服务容器、Ingress等关键组件的云上部署架构。5.解析思路：服务间通信机制：*同步通信：RESTfulAPI（基于HTTP）、gRPC（高性能二进制协议）。适用于需要即时响应的场景。*异步通信：消息队列（如Kafka,RabbitMQ,RocketMQ）。适用于解耦服务、处理峰值流量、实现事件驱动架构。优势在于降低服务耦合度、提高系统弹性和可伸缩性。需要根据业务场景选择合适的通信方式。支撑组件：服务注册与发现（如Consul,Nacos,Eureka）、配置中心（如Nacos,Apollo）、API网关（处理外部请求路由、认证授权）、消息队列、分布式缓存（如Redis）。回答要点：比较同步（REST/gRPC）和异步（消息队列）通信的优劣和适用场景。列出支撑微服务运行的关键基础架构组件。6.解析思路：技术风险：技术选型不当、架构设计缺陷（如分布式事务处理不好）、技术团队技能不足、集成复杂度高、云平台依赖风险。业务风险：系统改造影响线上业务稳定性、用户接受度低、项目延期超支、数据迁移过程中的数据丢失或不一致。应对措施：充分的技术调研和原型验证；采用成熟稳定的技术和架构模式；加强团队培训和知识共享；制定详细的集成计划和回滚方案；进行充分的测试（单元、集成、压力）；制定风险缓解计划；加强沟通和业务部门协作。回答要点：列举可能的技术风险和业务风险。提出针对性的应对措施，如技术验证、选型、培训、测试、沟通、回滚计划等。案例二1.解析思路：APIGateway（边缘节点）主要职责是在网络边缘处理请求，如路由、负载均衡、缓存、安全、协议转换等，主要关注外部交互。APIGateway（内部服务治理）主要职责是管理和暴露内部微服务，如服务发现、API聚合、契约测试、流量控制、监控等，主要关注内部集成和治理。选择部署位置取决于：主要用户群体（外部客户为主还是内部系统为主）、安全要求（对外部暴露的接口安全要求更高）、运维复杂度偏好、现有网络架构。如果主要是对外服务，通常部署在边缘。回答要点：区分边缘API网关和内部API网关的功能和定位。选择部署位置需考虑用户群体、安全、运维、网络等因素。2.解析思路：安全架构方案：*认证：OAuth2.0（授权码模式、客户端凭证模式）用于外部用户登录和授权；JWT（JSONWebToken）用于服务间或API调用时的身份验证和传递信息。可以使用开源认证服务或云平台提供的服务（如身份提供商IdP）。*授权：基于角色的访问控制（RBAC）：定义用户角色，角色拥有权限，权限对应API操作。可以结合资源策略进行更细粒度的控制。API网关根据用户身份和角色，校验其是否有权限调用目标API。具体实现可以通过API网关插件、策略配置等方式实现。回答要点：采用OAuth2.0或JWT进行认证。采用RBAC进行授权。说明具体机制和实现方式。3.解析思路：流量控制和熔断方案：*流量控制：*速率限制（RateLimiting）：使用令牌桶（TokenBucket）或漏桶（LeakyBucket）算法，限制单位时间内的请求次数。可以在API网关层面统一配置。*并发控制：限制同时访问某个API的请求数量。可以通过API网关或后端服务集群的配置实现。*熔断：当后端服务出现延迟过高、错误率飙升或超时时，暂时拒绝请求，防止故障扩散。使用Hystrix（Java）或Sentinel（Java/.NET）等库实现。熔断状态可以是半开（允许少量请求测试）、闭（恢复正常）、开（拒绝所有请求）。回答要点：采用令牌桶/漏桶算法进行速率限制。采用并发控制。采用Hystrix/Sentinel等库实现熔断机制。4.解析思路：协议转换：*HTTP/SOAP：API网关作为网关层，内部服务提供HTTPAPI，网关通过适配器或插件将外部SOAP请求转换为内部HTTP请求，或将内部HTTP响应转换为SOAP响应。*内容转换：API网关需要对请求和响应的HTTP体进行解析和转换。例如，将JSON格式的请求体转换为内部系统需要的XML格式；将内部系统返回的XML数据转换为JSON格式。可以使用XML解析库、JSON处理库以及自定义脚本或转换服务实现。回答要点：设计网关层进行协议转换（HTTP<>SOAP）。设计网关层进行内容转换（如JSON<>XML），说明技术和实现方式。5.解析思路：监控指标：请求成功率、响应时间（Latency）、吞吐量（QPS/RPS）、错误码分布、流量来源、API调用频率、资源利用率（CPU、内存）、慢查询数等。数据采集机制：利用APM（ApplicationPerformanceManagement）工具（如SkyWalking,Pinpoint）、日志收集系统（如ELKStack）、监控告警系统（如Prometheus+Grafana,Zabbix）采集和存储数据。利用这些数据可以进行API性能分析、瓶颈定位、容量规划、业务行为分析、计费依据支撑等。回答要点：列出关键监控指标。说明数据采集机制（APM、日志、监控）。阐述数据应用价值（性能分析、容量规划、计费）。6.解析思路：主流API网关产品优势：功能丰富、社区活跃、成熟稳定、集成方便。劣势：可能存在学习曲线、定制化难度、商业版本成本等。自研方案优势：完全定制化、符合业务特定需求、易于集成现有系统。劣势：开发周期长、维护成本高、技术风险大、可能缺乏某些成熟功能、需要较强的研发能力。建议：结合银行场景和技术现状。如果需要强大功能、快速落地、有成熟生态支持，且定制化需求不极端，建议选用主流产品（如ApacheAPISIX）。如果银行有非常特殊或复杂的业务需求，现有产品无法满足，且内部有足够的技术能力进行研发和维护，可以考虑自研。通常建议优先考虑成熟产品，辅以必要的定制开发。回答要点：比较主流产品和自研方案的优劣势。根据银行场景（功能需求、定制化、技术能力、成本）给出选择建议和理由。案例三1.解析思路：数据湖适合存储原始、半结构化、非结构化数据，便于后续探索性分析和长期存储，但查询性能和事务保证较弱。数据仓库适合存储经过清洗、转换、结构化的数据，用于在线分析（OLAP），查询性能好，支持事务。该健康平台同时需要处理原始数据（如日志、影像）、结构化病历数据以及复杂的分析查询。因此，采用数据湖作为基础存储，构建数据湖架构是合适的。但仅靠数据湖可能无法满足复杂的实时分析和严格的在线查询需求。建议采用混合架构：核心交易和关键业务数据存放在关系型数据库或数据仓库中；原始数据、半结构化数据、非结构化数据（日志、影像）存放在数据湖中；通过数据仓库或实时计算平台对数据湖数据进行处理和分析。回答要点：阐述数据湖和数据仓库的优劣势。结合平台需求（原始/半结构/结构化数据、分析查询），论证数据湖架构的适用性。提出混合架构方案（数据湖+关系型/数据仓库）。2.解析思路：数据存储架构方案：*分布式文件系统(HDFS)：存储海量的非结构化和半结构化数据（如日志文件、医学影像原始数据），提供高吞吐量访问。*NoSQL数据库：*键值数据库(Redis)：缓存频繁访问的热点数据（如患者基本信息、诊断结果摘要），加速读取。*文档数据库(MongoDB)：存储半结构化的医疗记录、检查报告等，灵活性高。*列式数据库(HBase,ClickHouse)：存储结构化或半结构化的时序数据（如设备监控数据）或需要进行列式扫描的分析数据。*数据湖文件系统(如Hudi,Iceberg)：在HDFS基础上提供更优的数据管理能力，支持数据湖的ACID事务、更新、删除，便于构建分析数据仓库。架构设计时，根据数据类型和访问模式，将数据分散存储在不同类型的存储系统中，并通过数据处理层进行关联和整合。回答要点：选择HDFS存储非结构化/半结构化数据。选择Redis缓存热点数据。选择MongoDB或HBase/ClickHouse存储特定半结构化/结构化数据。考虑使用Hudi/Iceberg优化数据湖管理。3.解析思路：数据处理架构方案：*批处理：使用SparkBatch或FlinkBatch处理大规模的离线数据，如每日汇总统计、历史数据仓库构建、报表生成。利用SparkSQL或FlinkTableAPI/SQL进行数据处理。*流处理：使用FlinkStreaming或SparkStreaming处理实时数据流，如实时病人监护数据、急诊信息、系统日志。进行实时监控告警、实时数据清洗、写入实时数据仓库或数据湖。*交互式查询：对于复杂的探索性分析，可以使用Presto/Trino（连接数据湖和数据仓库）或SparkSQL进行交互式查询。架构上，通常采用数据处理平台（如ApacheSpark集群）作为统一的数据处理引擎，支持批流一体。数据流经数据采集层->数据清洗/转换层（批流处理引擎）->数据存储层（数据湖/数据仓库）->数据分析/应用层。回答要点：采用批处理（Spark/FlinkBatch）处理离线数据。采用流处理（Flink/SparkStreaming）处理实时数据流。说明架构组件（数据处理平台、数据层）及其作用。4.解析思路：数据安全和隐私保护措施：*数据加密：对存储在数据库、文件系统、传输中的敏感数据（如身份证号、病历内容、基因数据）进行加密（传输加密SSL/TLS，存储加密AES等）。*数据脱敏：在非必要场景下（如日志、数据分析）对敏感数据进行脱敏处理（如星号、哈希、模糊化）。*访问控制：建立严格的基于角色的访问控制（RBAC）或属性基于访问控制（ABAC），确保用户只能访问其权限范围内的数据。结合操作审计日志，记录所有数据访问和修改行为。*数据脱敏平台：使用专门的数据脱敏平台或工具，提供统一的数据脱敏管理和应用。*隐私增强技术：对于基因数据等高度敏感数据，考虑使用差分隐私、联邦学习等隐私增强技术。