2025年(软件架构师)软件架构设计试题及答案

2025年(软件架构师)软件架构设计试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在微服务架构中，以下哪项最能体现“服务自治”原则？A.所有服务共享同一数据库B.服务间通过RESTful接口同步调用C.每个服务拥有独立的数据存储与部署单元D.服务编排由中心化ESB统一调度答案：C解析：服务自治要求每个微服务对自身的生命周期、数据与技术栈拥有完全控制权，独立数据库与独立部署单元是其核心体现。共享数据库（A）与中心化调度（D）违背自治；同步调用（B）只是通信方式，与自治无关。2.某电商系统采用CQRS模式，以下关于读写模型分离的说法正确的是：A.写模型必须采用维度建模B.读模型只能使用行式存储C.写模型与读模型可分别选用不同数据库技术D.写模型与读模型必须保持实时强一致答案：C解析：CQRS的核心价值在于允许读写两侧根据场景独立选型，写侧可用事务型关系库保证一致性，读侧可用列式或文档型库优化查询性能。维度建模（A）与行式存储（B）并非强制；最终一致（D）即可满足多数场景。3.在领域驱动设计（DDD）中，以下哪个概念最适合描述“订单状态机”？A.实体B.值对象C.领域服务D.聚合根答案：D解析：订单状态机伴随订单生命周期，需保证状态变更的业务不变式，应由聚合根统一封装。实体（A）仅标识唯一性；值对象（B）无生命周期；领域服务（C）用于跨聚合协调。4.某金融系统要求RPO=0、RTO<30秒，以下灾备方案最优的是：A.冷备+每日增量备份B.热备+异步复制C.双活+同步复制+仲裁D.多云冷数据归档答案：C解析：RPO=0意味着数据零丢失，需同步复制；RTO<30秒要求秒级切换，双活架构加仲裁机制可满足。异步复制（B）有秒级数据丢失；冷备（A）与归档（D）RTO以小时计。5.在零信任架构中，以下哪项是“持续信任评估”的关键输入？A.用户静态角色B.设备硬件指纹C.实时行为上下文D.网络防火墙规则答案：C解析：零信任强调“永不信任、持续验证”，实时行为上下文（如访问频率、地理位置漂移）是动态评估的核心。静态角色（A）与硬件指纹（B）为初始属性；防火墙规则（D）为网络边界控制，与持续评估无关。6.某高并发系统采用“缓存穿透布隆过滤器”方案，以下说法错误的是：A.布隆过滤器可100%拦截非法键B.布隆过滤器存在误判率C.误判会导致少量合法键被拦截D.可通过多个哈希函数降低误判率答案：A解析：布隆过滤器利用位数组与多哈希降低内存，但必然存在误判，无法100%拦截。误判率可通过位数组大小与哈希数调节。7.在Serverless架构中，以下哪项最可能导致“冷启动”延迟？A.函数代码包体积过大B.使用HTTP/2协议C.采用事件驱动触发D.预留并发实例答案：A解析：冷启动指平台首次创建执行环境，代码包大、依赖多会显著拉长解压与初始化时间。预留并发（D）可消除冷启动；HTTP/2（B）与事件驱动（C）对冷启动无直接影响。8.某系统采用“事件溯源”存储订单事件，以下哪项不是事件存储设计要点？A.事件顺序严格递增B.事件可原地更新C.事件需携带全局唯一IDD.事件需包含业务时间戳答案：B解析：事件溯源要求事件不可变，任何修正通过追加补偿事件实现。原地更新（B）破坏可审计性。9.在CAP理论中，当网络分区发生时，以下哪种选择符合“最终一致性”系统？A.拒绝写入，返回错误B.继续写入，后续同步冲突C.停止所有节点服务D.切换到只读模式答案：B解析：最终一致性系统优先保证可用性（A），允许分区期间写入，待分区恢复后通过冲突解决机制达成最终一致。拒绝写入（A）与只读（D）属于牺牲可用性；停服（C）违背高可用。10.某系统采用“边车（Sidecar）”模式，以下哪项收益最显著？A.降低业务代码与基础设施耦合B.减少网络跳数C.提升单节点CPU利用率D.消除服务发现需求答案：A解析：Sidecar将熔断、限流、观测等非功能需求下沉到独立进程，业务容器专注逻辑，耦合度最低。网络跳数（B）反而增加；CPU（C）与发现（D）非主要收益。二、多项选择题（每题3分，共15分）11.关于“服务网格（ServiceMesh）”数据面，下列哪些组件通常由其负责？A.mTLS证书轮换B.七层路由与负载均衡C.业务订单校验D.分布式追踪埋点E.数据库连接池管理答案：A、B、D解析：数据面（Envoy等）负责通信层安全、流量治理与可观测，订单校验（C）与连接池（E）属业务与数据层，不在数据面职责。12.以下哪些措施可有效降低“缓存雪崩”概率？A.为缓存键设置随机过期时间B.采用多级缓存（本地+分布式）C.缓存永不过期D.热点数据永不过期+异步刷新E.缓存集群启用熔断降级答案：A、B、D、E解析：雪崩源于集中过期，随机过期（A）打散峰值；多级缓存（B）与异步刷新（D）提供兜底；熔断（E）防止连锁反应。永不过期（C）会导致脏数据，非通用方案。13.在“云原生可观测性”三大支柱中，哪些数据源可直接用于告警？A.MetricsB.LogsC.TracesD.ProfilesE.Events答案：A、B、E解析：Metrics（系统指标）、Logs（错误日志）、Events（K8s事件）可直接配置阈值告警；Traces（调用链）与Profiles（性能剖析）多用于根因分析，不直接告警。14.以下哪些模式可用于解决“分布式事务”Saga的“隔离性”缺失？A.可补偿事务B.乐观锁C.悲观锁D.版本号+重试E.TCC（TryConfirmCancel）答案：B、C、D解析：Saga缺乏全局锁，需业务层补偿隔离性：乐观锁（B）、悲观锁（C）与版本重试（D）均可防止脏写。可补偿（A）与TCC（E）为事务拆分方式，非隔离手段。15.在“领域驱动设计”战略设计阶段，以下哪些产出物有助于识别“限界上下文”？A.事件风暴（EventStorming）B.统一语言（UbiquitousLanguage）C.贫血模型D.上下文映射（ContextMap）E.用户旅程（UserJourney）答案：A、B、D、E解析：事件风暴（A）与用户旅程（E）暴露业务流程；统一语言（B）揭示语义边界；上下文映射（D）直接划分边界。贫血模型（C）为反模式，无助识别。三、判断题（每题1分，共10分）16.在12FactorApp中，日志应被视为事件流，由执行环境统一收集。答案：√解析：12Factor明确“日志即流”，应用不管理文件，由平台收集聚合。17.“蓝绿发布”方案中，数据库Schema必须保持向前兼容，否则切换后新版本无法启动。答案：√解析：蓝绿切换瞬间，数据库只有一份，若新Schema不兼容旧代码，回滚亦失败，因此必须保持双版本兼容。18.“分布式追踪”中，TraceId由客户端生成后在整个调用链保持不变，因此无需考虑时钟同步。答案：×解析：TraceId不变性仅保证链路串联，但Span耗时计算依赖节点时钟，若时钟漂移会导致Span负数或乱序，仍需NTP同步。19.在“响应式架构”中，背压（Backpressure）机制只能由消费者主动拉取，不能由生产者减速。答案：×解析：响应式流规范支持多种背压策略：丢弃、缓冲、拉取、减速，生产者减速（如drop、latest）亦是合法手段。20.“云函数”计费粒度通常精确到100毫秒，因此减少函数运行时间可直接降低成本。答案：√解析：AWSLambda、阿里云FC等均按100ms向上取整，缩短运行时间可减少计费区间。21.“事件驱动架构”中，若采用Kafka分区策略，同一业务键必须映射到同一分区，以保证顺序性。答案：√解析：Kafka仅保证分区内顺序，业务键（如订单ID）按哈希选分区，可确保该订单事件顺序消费。22.“零信任”网络不再需要VPN，因为所有流量均通过mTLS端到端加密。答案：×解析：零信任强调“不以网络位置为信任”，但VPN仍可作为身份认证通道之一，二者非互斥。23.“服务熔断”进入半开状态后，下一次调用成功即认为服务恢复，立即关闭熔断。答案：√解析：半开状态试探，若成功则统计窗口重置，熔断器关闭，恢复正常调用。24.“Serverless”架构下，开发者无需关心操作系统漏洞补丁，由云厂商全托管。答案：√解析：函数运行环境由平台托管并定期更新，开发者只管理代码层。25.“领域事件”必须采用“至少一次”投递，因此消费端必须实现幂等。答案：√解析：分布式消息系统无法保证“恰好一次”，幂等设计是消费端责任。四、简答题（每题10分，共30分）26.描述“分布式缓存一致性”中“延时双删”策略的实现步骤、适用场景及潜在风险。答案：步骤：1）业务更新数据库成功后，第一次删除缓存；2）延迟若干秒（通常500ms~2s）后，异步线程再次删除缓存；3）二次删除失败可重试或写入失败队列，由定时任务补偿。适用场景：读多写少、缓存miss成本较高、对脏数据容忍秒级的业务，如商品详情、配置中心。潜在风险：a）延时窗口内仍有并发读脏数据；b）二次删除失败需额外补偿，增加复杂度；c）高并发下延时值难以统一，可能误删热点key；d）写操作频繁时，缓存反复删除导致“缓存击穿”。解析：延时双删通过“概率+时间”降低脏数据几率，非强一致，需配合低概率业务接受或兜底策略。27.说明“ServiceMesh”中“流量镜像（TrafficMirroring）”的用途、实现原理及对系统稳定性的影响。答案：用途：1）线上流量复制到测试集群，用于真实数据回归；2）新版本“暗部署”观测性能与错误率，不影响用户；3）安全审计，镜像流量到分析平台做入侵检测。原理：数据面代理（Envoy）在转发请求时，异步克隆一份，去掉响应回包，按镜像策略（百分比、Header匹配）发送到影子集群；克隆请求携带“shadow=true”标记，影子服务返回数据直接丢弃。稳定性影响：正向：提前暴露性能瓶颈，降低正式发布风险；负向：a）镜像流量翻倍出口带宽，可能打满网卡；b）影子服务若异常崩溃，不影响真实路径，但可能污染指标（如Prometheus多集群聚合）；c）某些写操作未幂等会导致脏数据，需屏蔽写或采用“写隔离”影子库。解析：流量镜像是灰度利器，但需评估资源开销与数据隔离，建议只对读密集服务开启，并配置速率限制。28.阐述“云原生安全”中“镜像签名与策略验证”流程，并给出在Kubernetes环境下的落地示例。答案：流程：1）CI阶段，Harbor/Notation或cosign对镜像进行签名，私钥存放于HSM，公钥写入cosign公开记录；2）镜像推送到注册中心时，签名元数据随镜像层存储；3）集群部署时，AdmissionWebhook（如Kyverno、OPAGatekeeper）拦截Pod创建请求，提取镜像摘要；4）Webhook调用cosign验证签名，检查证书链、吊销列表与策略（如只允许特定组织签名）；5）验证通过则放行，失败则拒绝并记录审计事件。落地示例：a）安装Kyverno：kubectlapplyf/kyverno/kyverno/releases/download/v1.11.0/install.yaml；b）创建ClusterPolicy：apiVersion:kyverno.io/v1kind:ClusterPolicymetadata:name:verifyimagesignaturespec:validationFailureAction:Enforcerules:name:checkcosignmatch:resources:kinds:PodverifyImages:image:"myrepo.azurecr.io/"key:|BEGINPUBLICKEY...subject:"CN="c）测试：kubectlruntestimage=myrepo.azurecr.io/app:v1.0.0，若未签名则Pod创建被拦截。解析：镜像签名确保供应链完整，配合Webhook可实现“先签名后运行”，防止恶意镜像横向移动。五、综合设计题（25分）29.某头部社交平台计划重构“Feed流”系统，要求满足：•日活1亿，峰值QPS80万，读写比9:1；•支持多租户隔离，租户间可配置不同推送策略（推、拉、推拉结合）；•支持灰度发布与回滚，回滚时间<1分钟；•允许最终一致，延迟<5秒；•成本优先，可接受适度降级。请给出：（1）总体架构图（文字描述即可）；（2）关键组件选型与理由；（3）灰度与回滚方案；（4）降级策略；（5）潜在瓶颈与优化方向。答案：（1）架构描述：边缘层→API网关（Envoy+Lua限流）→写服务（PostService）与读服务（FeedService）分离。写路径：用户发Feed→PostService→写Kafka（按租户分区）→Flink流处理→写RedisCluster（按租户分片）+写Cassandra（冷数据）。读路径：客户端→FeedService→Redis（L1，内存LRU）→Cassandra（L2）→回源MySQL（L3，极少）。推送策略：租户配置推/拉/混合，推模式走MQ（Pulsar）+在线推送网关（基于WebSocket），拉模式直接读缓存。观测：Prometheus+Grafana监控QPS、P99延迟；Jaeger全链路追踪；Loki聚合错误日志。（2）组件选型：Kafka：高吞吐、租户级分区顺序；Pulsar：支持多租户隔离与Geo复制，用于在线推送；RedisCluster：内存<5s延迟，支持多DB与过期策略；Cassandra：宽表模型，按tenant+timeline聚簇，支持水平扩展；Flink：Exactlyonce消费Kafka，实时计算热度并写缓存；ArgoRollouts：Kubernetes灰度控制器，支