2025年软件架构师技术水平测试题目及答案

2025年软件架构师技术水平测试题目及答案一、单选题（每题2分，共20分）1.在微服务架构中，下列哪项最能直接降低服务间调用的平均延迟？A.引入API网关统一路由B.使用gRPC替换RESTC.所有服务共享同一数据库D.将日志改为异步批量上报答案：B解析：gRPC基于HTTP/2与二进制协议，序列化体积更小、多路复用更好，网络往返次数减少，平均延迟显著低于REST的文本协议。A仅简化治理，C破坏自治并增加锁竞争，D与调用延迟无关。2.某电商系统采用CQRS模式，读模型与写模型分库。大促期间出现“库存扣减成功但用户查询库存仍为0”的现象，最可能违反了哪条原则？A.最终一致性B.幂等性C.隔离性D.原子性答案：A解析：CQRS默认读、写模型异步同步，若同步延迟大于用户容忍时间，读模型尚未更新，表现为“已扣减却查不到”，属于最终一致性被突破。3.在领域驱动设计（DDD）中，以下哪个构件最适合承载“跨聚合的业务不变量”？A.领域服务B.聚合根C.领域事件D.应用服务答案：A解析：跨聚合规则通常由领域服务协调多个聚合根完成，保证不变量不被任何单一聚合破坏。聚合根只能保证内部不变量，领域事件是事后通知，应用服务属于用例编排。4.某系统使用Kafka作为事件总线，设置topic分区数为6，生产端键值为userId，消费组扩容到9个实例时，最大并行度为多少？A.6B.9C.3D.1答案：A解析：Kafka中同一分区只能被消费组内一个实例独占，因此并行度上限等于分区数，与实例数无关。5.在零信任网络架构中，最关键的身份认证位置应放在：A.南北向流量入口防火墙B.微服务间东西向调用C.运维跳板机D.数据库白名单答案：B解析：零信任核心“永不信任、持续验证”，东西向流量占数据中心80%以上，若仅防护南北向，横向移动仍可发生。B是主战场。6.使用Saga模式处理分布式事务时，下列哪种补偿策略最适合“订单已发货后用户取消”场景？A.向前重试B.向后补偿——触发退货流程C.向前补偿——强制签收D.向后重试答案：B解析：发货后无法直接撤销，只能启动退货子事务，属于典型的向后补偿。向前重试/补偿均违反业务现实。7.在Serverless平台中，以下哪项指标最能反映“冷启动”对用户体验的影响？A.并发执行数B.P99启动延迟C.内存配额D.代码包大小答案：B解析：冷启动直接表现为首次调用延迟，P99最能体现长尾用户的糟糕体验。代码包大小只是影响因素之一。8.某团队采用“分支—主干”模式，feature分支生命期平均3天，每天集成一次主干，这属于：A.持续集成B.持续交付C.持续部署D.灰度发布答案：A解析：只要频繁将代码合并到主干并自动验证，即满足持续集成定义，与是否自动上线无关。9.在CAP定理中，当网络分区发生时，选择保留一致性而放弃可用性的系统，最典型的实现手段是：A.多主写入B.Paxos/Raft阻塞写C.客户端缓存D.异步复制答案：B解析：Paxos/Raft在无法达成多数派时会拒绝写入，牺牲可用性保证一致性，属于CP系统典型算法。10.以下关于eBPF技术在可观测性场景的描述，错误的是：A.可在内核态高效采集系统调用B.无需修改应用源码C.支持热升级程序逻辑D.适用于所有闭源操作系统答案：D解析：eBPF依赖内核支持，仅Linux≥4.x及部分BSD提供，Windows需特殊框架，闭源商用Unix普遍不支持。二、多选题（每题3分，共15分，多选少选均不得分）11.关于ServiceMesh中Sidecar代理的优势，正确的有：A.业务代码与治理逻辑解耦B.可零侵入实现mTLSC.降低服务间调用的网络字节量D.支持多语言栈统一治理答案：A、B、D解析：Sidecar独立进程拦截流量，A、B、D均成立；但代理增加一跳，网络字节量因额外头部反而略增，C错误。12.以下哪些措施可有效缓解缓存雪崩？A.为不同Key设置随机过期时间B.使用互斥锁重建缓存C.提高缓存集群副本数D.本地缓存+熔断降级答案：A、B、D解析：副本数提高可用性，但雪崩是瞬时大面积失效，副本同样失效，C不直接缓解；A、B、D均为标准方案。13.在DDD战略设计阶段，以下哪些属于“限界上下文”划分依据？A.业务语义一致性B.同一词汇在不同部门含义不同C.数据存储类型D.组织架构边界答案：A、B、D解析：存储类型属技术维度，不影响语义边界；A、B、D均为核心依据。14.关于响应式架构（ReactiveArchitecture），下列描述正确的有：A.消息驱动是其实现方式之一B.背压机制可防止生产速度大于消费C.必须基于异步非阻塞I/OD.可提升资源利用率与弹性答案：A、B、D解析：响应式宣言强调消息驱动与背压，但允许同步实现，只要满足Responsive/Resilient等特征即可，C过于绝对。15.以下哪些技术组合可实现“端到端exactlyonce语义”？A.Kafka+幂等生产者+事务型写入B.Pulsar+共享订阅+幂等消费者C.Flink+两阶段提交Sink+可重放SourceD.RabbitMQ+手动ack+消费端去重表答案：A、C解析：B共享订阅无法保证exactlyonce；DRabbitMQ原生不支持事务消息与幂等生产，仅靠ack+去重表无法覆盖生产端重试，A、C为官方exactlyonce实现。三、判断题（每题1分，共10分，正确打“√”，错误打“×”）16.在12FactorApp中，日志应被视为事件流，由运行环境统一收集。答案：√解析：12Factor明确“Logsareeventstreams”，强调应用不管理日志文件，只输出stdout/stderr。17.分布式追踪中，SpanId在同一条调用链路上全局唯一。答案：×解析：SpanId仅在同一条TraceId下局部唯一，TraceId才是全局唯一。18.使用Netty的Epoll模式一定比NIO模式性能高。答案：×解析：Epoll仅在高并发、Linux内核场景下减少系统调用，低并发或Windows环境未必更优。19.在领域建模中，实体与值对象的根本区别是是否具有唯一标识。答案：√解析：实体靠ID追踪生命周期，值对象通过属性判等，这是DDD核心定义。20.云原生不可变基础设施理念提倡“SSH到容器排障”。答案：×解析：不可变基础设施禁止现场变更，排障应通过新镜像+重新调度，SSH违背原则。21.当PostgreSQL使用流复制时，备库可接受只读查询，属于读写分离方案。答案：√解析：HotStandby支持只读查询，是主流读写分离实现之一。22.在OAuth2.0授权码模式下，客户端凭client_secret即可换取访问令牌，无需授权码。答案：×解析：必须先用授权码换取令牌，client_secret仅用于客户端身份认证。23.使用分库分表后，跨分片的count()聚合操作必然需要在内存中二次汇总。答案：√解析：各分片返回局部count，中间件需在内存求和，无法下推SQL。24.服务网格中，Envoy的过滤器链支持Lua脚本热更新。答案：√解析：EnvoyLua过滤器可动态加载脚本，无需重启进程。25.在Java中，使用ThreadLocal可以解决线程安全问题，因此不会导致内存泄漏。答案：×解析：ThreadLocal在池化线程场景下若未remove，会导致Entry无法回收，引发泄漏。四、简答题（每题8分，共24分）26.描述“分布式链路追踪”中的“延迟注入”攻击原理，并给出两种防御方案。答案：原理：攻击者通过追踪SDK暴露的API（如Zipkin的HTTPCollector）伪造包含巨大延迟的Span，污染采样数据，使运维误判瓶颈、错误扩容或忽略真实问题。防御：1.认证与授权：追踪收集端启用mTLS+JWT，仅允许可信进程上报。2.异常检测：在Collector侧使用统计模型（如3sigma）检测异常延迟Span，自动丢弃或告警。27.某金融核心系统采用“TCC”分布式事务模式，请画出TryConfirmCancel三阶段的状态机图（文字描述即可），并说明与2PC的最大差异。答案：状态机：初始→Try成功→Confirming→Confirm成功→终态初始→Try成功→Confirming→Confirm失败→人工终态初始→Try失败→Canceling→Cancel成功→终态差异：1.资源锁定时间：TCC的Try阶段完成业务检查并预留资源（如冻结金额），锁定粒度细、时间短；2PC的Prepare阶段锁定至全局提交，时间长。2.同步阻塞：2PC协调者阻塞所有参与者至投票结束；TCC各阶段可异步执行，高并发下更友好。3.数据一致性：2PC保证原子提交；TCC允许Confirm/Cancel幂等重试，最终一致性，需业务方实现补偿。28.解释“零拷贝”在Kafka高吞吐中的作用，并给出Sendfile系统调用流程（步骤编号）。答案：作用：减少用户态与内核态之间的数据拷贝及CPU上下文切换，提升磁盘到网卡的吞吐。Sendfile流程：1.用户进程发起sendfile()，文件描述符与socket描述符传入内核；2.内核通过DMA将磁盘数据拷贝到内核缓冲区；3.内核将数据从页缓存直接拷贝到NIC缓冲区（或利用DMAScatterGather）；4.用户态全程不参与拷贝，仅接收调用完成信号；5.NIC将数据发送至网络，零拷贝完成。五、综合设计题（共31分）29.（设计题，31分）背景：某跨境电商平台日均订单量800万，峰值QPS6万，商品、库存、价格、营销四大域服务独立。大促期间频繁出现“超卖”与“用户看到价格与下单价格不一致”问题。现有架构：1.商品服务MySQL主从，库存服务Redis集群，价格服务每日定时刷新Redis；2.订单服务通过Feign同步调用库存扣减；3.无分布式事务，仅使用MQ异步发送“库存扣减事件”。要求：a)识别现有架构中导致超卖与价格不一致的根本原因（4分）；b)基于DDD与CQRS思想，重新划分上下文与聚合，给出上下文映射图（文字描述即可，6分）；c)设计一种高并发、强一致的库存扣减方案，支持横向扩展，且单SKU热点库存可支持5万QPS，需说明所用数据结构与算法（8分）；d)设计价格一致性方案，保证用户从“加入购物车”到“支付完成”期间价格不变，需考虑营销临时调价（7分）；e)给出性能压测验收指标与对应测试脚本核心逻辑（伪代码，6分）。答案与解析：a)根本原因：1.库存扣减采用“先查后减”非原子操作，并发下出现竞态条件；2.库存Redis与商品DB无分布式锁，MQ异步事件重试无序，导致负库存；3.价格缓存每日刷新，但营销系统可临时改价，用户读到的价格与下单时价格源不一致，且缺少版本号校验。b)上下文与聚合划分：限界上下文：商品目录、库存、价格、营销、订单、购物车上下文映射：商品目录（上游）→库存（下游，ACL防腐层）价格←营销（合作关系，共享价格聚合）购物车→订单（客户—供应商）库存→订单（客户—供应商，通过领域事件）聚合：库存上下文：库存聚合（SKU为根，持有可用库存、冻结库存）；价格上下文：价格聚合（SKU为根，持有价格、版本号、生效时间）；营销上下文：促销聚合（持有促销规则、调价快照）。c)库存扣减方案：1.采用“分段库存+乐观锁+内存队列”：将单SKU库存拆分为N段（如1000段），每段维护独立Rediskey，Hash结构{available、frozen}；2.扣减时通过CRC16(key)modN路由到分段，将热点分散；3.使用Lua脚本保证原子性：```localavail=redis.call('HGET',KEYS[1],'available')iftonumber(avail)>=tonumber(ARGV[1])thenredis.call('HINCRBY',KEYS[1],'available',ARGV[1])redis.call('HINCRBY',KEYS[1],'frozen',ARGV[1])return1elsereturn0end```4.若分段不足，异步Worker从低热度段调拨库存；5.单段5万QPS下，Redis单实例可达10万，分段后横向扩容无上限。d)价格一致性方案：1.用户“加入购物车”时，价格服务生成PriceToken（含SKU、价格、版本号、过期时间=30分钟），返回给前端；2.购物车服务缓存PriceToken，结算时携带Token到订单服务；3.订单服务校验Token版本