2026年软件工程系统架构与数据库设计题库精粹

2026年软件工程系统架构与数据库设计题库精粹一、单选题（每题2分，共20题）题目：1.在分布式系统架构中，微服务架构相比传统单体架构的主要优势是什么？A.部署复杂度高B.系统扩展性强C.数据一致性难度大D.适合小型项目2.以下哪种数据库模型最适合处理复杂关系和层次结构的数据？A.关系型数据库（RDBMS）B.NoSQL数据库（如MongoDB）C.图数据库（如Neo4j）D.列式数据库（如Cassandra）3.在系统架构设计中，API网关的主要作用是什么？A.直接处理数据库写入B.统一管理外部请求C.负责用户身份验证D.优化系统性能4.以下哪种负载均衡策略最适合动态变化的请求流量？A.轮询（RoundRobin）B.最少连接（LeastConnections）C.IP哈希（IPHash）D.加权轮询（WeightedRoundRobin）5.在关系型数据库设计中，以下哪个是规范化理论中的第三范式（3NF）要求？A.每个非主键属性都直接依赖于主键B.每个非主键属性都依赖于整个主键C.消除传递依赖D.消除部分依赖6.以下哪种缓存策略适用于高并发读取场景？A.LRU（LeastRecentlyUsed）B.FIFO（First-In-First-Out）C.LFU（LeastFrequentlyUsed）D.MRU（MostRecentlyUsed）7.在分布式事务中，两阶段提交（2PC）协议的主要缺点是什么？A.实现简单B.无法保证数据一致性C.性能高D.支持强一致性8.以下哪种数据库索引类型最适合全文搜索？A.B树索引B.哈希索引C.GIN索引（适用于MongoDB）D.索引覆盖9.在微服务架构中，服务发现的主要目的是什么？A.管理服务依赖关系B.动态注册和发现服务实例C.统一配置管理D.负责服务容错10.以下哪种设计模式最适合解决数据库连接池的管理问题？A.单例模式B.工厂模式C.代理模式D.观察者模式二、多选题（每题3分，共10题）题目：1.分布式系统架构中，常见的CAP理论冲突有哪些？A.一致性（Consistency）B.可用性（Availability）C.分区容错性（PartitionTolerance）D.并发性（Concurrency）2.关系型数据库设计中的范式包括哪些？A.第一范式（1NF）B.第二范式（2NF）C.第三范式（3NF）D.BCNF范式3.微服务架构中，常见的通信方式有哪些？A.同步调用（RESTfulAPI）B.异步消息队列（如Kafka）C.服务网格（ServiceMesh）D.RPC（远程过程调用）4.数据库索引优化中，以下哪些策略可以提升查询性能？A.创建合适的索引组合B.使用覆盖索引C.避免索引失效D.调整索引参数5.分布式缓存常见的架构模式有哪些？A.哨兵模式（Sentinel）B.集群模式（如RedisCluster）C.主从模式D.分区模式6.在系统架构设计中，以下哪些属于高可用性设计原则？A.冗余设计B.负载均衡C.故障转移D.数据备份7.NoSQL数据库常见的类型有哪些？A.键值存储（如Redis）B.列式存储（如Cassandra）C.文档存储（如MongoDB）D.图数据库（如Neo4j）8.分布式事务中，常见的解决方案有哪些？A.TCC（Try-Confirm-Cancel）B.Saga模式C.可靠消息最终一致性D.两阶段提交（2PC）9.数据库性能优化中，以下哪些操作可以提升写入性能？A.批量插入B.事务拆分C.索引优化D.分区表10.系统架构设计中，常见的容错机制有哪些？A.副本冗余B.超时重试C.限流降级D.熔断器三、简答题（每题5分，共6题）题目：1.简述微服务架构中服务限流的常见策略及其适用场景。2.解释数据库范式的作用，并说明第三范式（3NF）的优缺点。3.描述分布式事务中两阶段提交（2PC）协议的工作流程及其主要问题。4.分析关系型数据库与NoSQL数据库在数据模型和适用场景上的差异。5.解释缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩的概念，并说明应对措施。6.阐述系统架构设计中，如何通过数据库分库分表优化大规模数据存储和查询性能。四、设计题（每题15分，共2题）题目：1.设计一个电商平台订单系统的架构方案，要求支持高并发、高可用，并说明数据库表结构和索引设计。2.设计一个分布式新闻推荐系统的架构方案，要求支持实时数据流处理、高可用和弹性扩展，并说明数据库选型和缓存策略。答案与解析单选题答案：1.B解析：微服务架构通过拆分服务降低单个服务的负载，便于水平扩展，适合高并发场景。2.A解析：关系型数据库基于二维表格模型，适合处理结构化数据关系，如ER图、父子关系等。3.B解析：API网关作为统一入口，负责路由请求、权限控制等，简化客户端与后端服务的交互。4.B解析：最少连接策略优先分配空闲连接，适合动态流量，如电商秒杀场景。5.C解析：3NF要求消除非主键属性之间的传递依赖，防止数据冗余和更新异常。6.A解析：LRU缓存淘汰最近最少使用的数据，适合高并发读取场景。7.B解析：2PC协议虽然保证一致性，但无法处理网络分区时的阻塞问题。8.C解析：GIN索引专为全文搜索设计，如MongoDB的文本索引。9.B解析：服务发现帮助微服务动态注册和调用，解决服务地址管理问题。10.A解析：单例模式确保数据库连接池全局唯一，避免资源浪费。多选题答案：1.A,B,C解析：CAP理论指出分布式系统无法同时满足一致性、可用性和分区容错性，需权衡取舍。2.A,B,C解析：关系型数据库通过范式约束数据依赖，1NF消除重复组，2NF消除部分依赖，3NF消除传递依赖。3.A,B,C,D解析：微服务通信方式包括同步API、异步消息、服务网格和RPC，需根据场景选择。4.A,B,C解析：索引优化通过组合索引、覆盖索引和避免失效（如前缀查询）提升性能。5.B,C,D解析：分布式缓存架构包括RedisCluster（集群）、主从（读写分离）和分区（分片）。6.A,B,C解析：高可用设计通过冗余、负载均衡和故障转移确保系统持续运行。7.A,B,C,D解析：NoSQL类型包括键值、列式、文档和图数据库，分别适用于不同场景。8.A,B,C,D解析：分布式事务方案包括TCC、Saga、可靠消息和2PC，需根据业务选择。9.A,B,D解析：批量插入、事务拆分和表分区可提升写入性能，索引优化主要影响读取。10.A,B,C,D解析：容错机制包括副本冗余、超时重试、限流降级和熔断器，防止系统雪崩。简答题答案：1.服务限流策略及适用场景：-计数器限流：统计单位时间请求量，超出则拒绝，适合短时突发流量。-滑动窗口限流：动态计算时间窗口内请求量，平滑处理流量波动。-令牌桶限流：持续放行令牌，超出则拒绝，适合长时均流场景。适用场景：API接口防刷、秒杀活动限流等。2.数据库范式的作用及3NF优缺点：作用：通过规范化消除冗余，防止更新异常，保证数据一致性。3NF优点：减少冗余，避免循环依赖，简化数据维护。缺点：查询效率可能下降（需关联多表）。3.2PC协议流程及问题：流程：-准备阶段：协调者请求所有参与者准备提交。-提交阶段：若全准备成功，则提交；否则中止。问题：无法处理网络分区（阻塞），扩展性差。4.关系型与NoSQL差异：关系型：结构化数据，强一致性，适合事务场景（如订单）。NoSQL：灵活模型，高扩展性，适合非结构化数据（如日志）。5.缓存问题及应对：-穿透：查询不存在的数据，导致请求穿透缓存打到DB。应对：布隆过滤器或空值缓存。-击穿：热点数据过期，高频请求全打DB。应对：永不过期或热点数据置永存。-雪崩：大量缓存过期，DB压力激增。应对：缓存预热、分布式锁。6.数据库分库分表优化：分库：按业务模块（如订单库、商品库）拆分，解决单库瓶颈。分表：按字段（如用户ID）分区，提升查询效率。设计题答案：1.电商平台订单系统架构：-架构：-前端：React/Vue，API网关（Kong/Nginx），服务发现（Eureka/Consul）。-后端：订单服务（SpringCloud）、商品服务（微服务）、支付服务（RPC）。-缓存：Redis（订单、商品信息）。-数据库：订单库分库，商品库分表（按分类）。-表结构：sqlorder表：order_id,user_id,product_id,amount,status,create_timeproduct表：product_id,category,price,stock（分表按category）-索引设计：-order_id（主键），user_id（索引），product_id（索引），status（索引）。2.新闻推荐系统架构：-架构：-数据采集：Flume/Kafka（实时日志）。-处理：Flink/SparkSt