2026年软件架构师系统设计软件性能优化题集

2026年软件架构师系统设计软件性能优化题集一、单选题（每题2分，共10题）题目：1.在分布式系统中，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.加权轮询（WeightedRoundRobin）D.IP哈希（IPHash）2.对于高并发事务系统，以下哪种数据库索引优化策略最有效？A.建立复合索引（CompositeIndex）B.使用索引覆盖（IndexCoverage）C.延迟索引构建（LazyIndexBuilding）D.增加索引数量3.在微服务架构中，以下哪种缓存策略最适合跨服务共享数据？A.本地缓存（LocalCache）B.分布式缓存（DistributedCache）C.响应式缓存（ResponseCache）D.永久缓存（PersistentCache）4.对于秒杀系统，以下哪种队列设计最适合防止消息堆积？A.FIFO队列（先进先出）B.TPS限制队列（Throughput-PriorityQueue）C.优先级队列（PriorityQueue）D.持久化队列（PersistentQueue）5.在Web应用中，以下哪种CDN优化策略最能减少延迟？A.静态资源压缩（StaticResourceCompression）B.边缘计算（EdgeComputing）C.动态资源预加载（DynamicResourcePreloading）D.增加缓存层数6.对于大数据量查询场景，以下哪种数据库分区策略最有效？A.范围分区（RangePartitioning）B.哈希分区（HashPartitioning）C.散列分区（HashPartitioning）D.全表扫描优化（Full-TableScanOptimization）7.在异步消息队列中，以下哪种机制最适合处理高吞吐量场景？A.粒度化消息（GranularMessaging）B.批量处理（BatchProcessing）C.重试机制（RetryMechanism）D.消息分片（MessageSharding）8.对于高可用系统，以下哪种负载均衡方案最适合多地域部署？A.DNS轮询（DNSRoundRobin）B.负载均衡器集群（LoadBalancerCluster）C.全球负载均衡（GlobalLoadBalancing）D.静态路由（StaticRouting）9.在容器化架构中，以下哪种资源限制策略最适合防止资源抢占？A.CPU限制（CPUThrottling）B.内存限制（MemoryLimiting）C.磁盘I/O限制（DiskI/OThrottling）D.网络带宽限制（NetworkBandwidthLimiting）10.对于实时推荐系统，以下哪种缓存策略最适合动态更新？A.热数据缓存（HotDataCaching）B.冷数据缓存（ColdDataCaching）C.全局缓存（GlobalCache）D.混合缓存（HybridCaching）二、多选题（每题3分，共5题）题目：1.以下哪些技术可以用于提升数据库查询性能？A.索引覆盖（IndexCoverage）B.查询优化（QueryOptimization）C.分区表（PartitionedTables）D.延迟写入（LazyWriting）E.数据库分片（DatabaseSharding）2.以下哪些负载均衡策略适用于高可用架构？A.健康检查（HealthChecking）B.负载均衡器集群（LoadBalancerCluster）C.DNS轮询（DNSRoundRobin）D.会话保持（SessionPersistence）E.动态权重分配（DynamicWeightDistribution）3.以下哪些缓存策略可以用于减少分布式系统延迟？A.边缘缓存（EdgeCaching）B.本地缓存（LocalCaching）C.持久化缓存（PersistentCaching）D.CDN缓存（CDNCaching）E.响应式缓存（ResponseCaching）4.以下哪些机制可以用于防止分布式系统中的消息堆积？A.消息限流（MessageThrottling）B.批量处理（BatchProcessing）C.重试队列（RetryQueue）D.超时机制（TimeoutMechanism）E.延迟消息（DelayedMessaging）5.以下哪些技术可以用于提升微服务架构的性能？A.服务网格（ServiceMesh）B.边缘计算（EdgeComputing）C.服务降级（ServiceDegradation）D.响应式编程（ResponsiveProgramming）E.预热机制（Warm-upMechanism）三、简答题（每题5分，共4题）题目：1.简述分布式系统中负载均衡的常见策略及其适用场景。2.解释数据库索引优化的关键原则，并举例说明复合索引的使用场景。3.描述分布式缓存的设计要点，并说明如何解决缓存一致性问题。4.说明微服务架构中服务限流的常见方法，并分析其优缺点。四、综合题（每题15分，共2题）题目：1.设计一个高并发秒杀系统的架构，要求支持百万级用户同时抢购，并说明如何优化系统性能。2.设计一个多地域分布式电商系统的架构，要求支持高可用、低延迟，并说明如何优化系统性能和用户体验。答案与解析一、单选题答案与解析1.B-解析：最少连接策略（LeastConnections）根据后端服务器的当前负载动态分配请求，适合动态变化的流量。轮询和加权轮询适用于静态负载，IP哈希适用于会话保持。2.B-解析：索引覆盖通过查询索引直接获取数据，避免全表扫描，适用于高并发事务系统。复合索引和延迟索引构建也是优化手段，但索引覆盖更直接。3.B-解析：分布式缓存（如RedisCluster）适合跨服务共享数据，本地缓存仅限于单个服务。响应式缓存和永久缓存不适用于跨服务场景。4.B-解析：TPS限制队列通过控制消息速率防止堆积，适合秒杀系统。FIFO队列和优先级队列不适用于防止堆积，持久化队列主要用于数据可靠性。5.B-解析：边缘计算通过将计算节点部署到用户近端减少延迟，静态资源压缩和动态资源预加载也是优化手段，但边缘计算更直接。6.A-解析：范围分区（如按时间范围）适合大数据量查询，哈希分区和散列分区适用于高并发写入，全表扫描优化是通用方法。7.B-解析：批量处理通过合并多个消息减少网络开销，适合高吞吐量场景。粒度化消息和重试机制不适用于提升吞吐量。8.C-解析：全球负载均衡（如AWSGlobalAccelerator）支持多地域部署，负载均衡器集群和DNS轮询不适用于跨地域场景。9.B-解析：内存限制（MemoryLimiting）防止服务因内存耗尽被系统杀死，CPU限制和磁盘I/O限制也是资源限制手段，但内存限制更直接。10.A-解析：热数据缓存（如Redis）适合动态更新的实时推荐系统，冷数据缓存和全局缓存不适用于实时场景。二、多选题答案与解析1.A,B,C,E-解析：索引覆盖、查询优化、分区表和数据库分片均能提升查询性能，延迟写入会降低性能。2.A,B,D,E-解析：健康检查、负载均衡器集群、会话保持和动态权重分配均能提升高可用性，DNS轮询不适用于集群场景。3.A,B,D,E-解析：边缘缓存、本地缓存、CDN缓存和响应式缓存均能减少延迟，持久化缓存适用于数据一致性而非延迟优化。4.A,B,C,D-解析：消息限流、批量处理、重试队列和超时机制均能防止消息堆积，延迟消息不适用于防止堆积。5.A,B,C,E-解析：服务网格、边缘计算、服务降级和预热机制均能提升微服务性能，响应式编程是编程范式而非架构技术。三、简答题答案与解析1.分布式系统中负载均衡的常见策略及其适用场景-轮询（RoundRobin）：按顺序分配请求，适用于静态负载。-最少连接（LeastConnections）：根据后端连接数分配，适合动态负载。-加权轮询（WeightedRoundRobin）：按权重分配请求，适用于后端资源不均的场景。-IP哈希（IPHash）：根据客户端IP分配，适用于会话保持。-最少响应时间（LeastResponseTime）：根据后端响应时间分配，适合对延迟敏感的场景。2.数据库索引优化的关键原则及复合索引的使用场景-原则：选择性高（覆盖多列）、排序友好（索引列顺序）、避免过度索引。-复合索引：适用于多列查询场景，如`WHEREname='张三'ANDage>30`，可优化查询性能。3.分布式缓存的设计要点及缓存一致性问题解决方案-设计要点：高可用、低延迟、数据一致性。-一致性方案：分布式锁、发布/订阅机制、最终一致性（如TTL）。4.微服务架构中服务限流的方法及其优缺点-方法：令牌桶、漏桶、熔断器。-优点：防止资源过载，提升系统稳定性。-缺点：可能影响用户体验（如排队）。四、综合题答案与解析1.高并发秒杀系统架构设计-架构：前端使用CDN防抖，后端采用分布式队列（如Kafka）限流，数据库使用分表分库，