2026年系统架构师专业系统设计能力考核

2026年系统架构师专业系统设计能力考核一、单选题（共5题，每题2分）1.背景：某电商平台需支持千万级日活用户，商品库存实时更新，订单并发处理量高峰期达10万QPS。架构师设计采用微服务架构，其中商品服务采用最终一致性模型，订单服务采用强一致性模型。以下哪种技术最适合实现商品服务的最终一致性？-A.2PC协议-B.Raft共识算法-C.消息队列（如Kafka）异步同步-D.分布式锁2.背景：某金融机构需设计一个支持实时风控的系统，要求低延迟（毫秒级）、高可用（99.99%）。架构师考虑采用流式计算框架（如Flink）。以下哪种架构模式最适合该场景？-A.预计算+静态查询-B.基于数据库的触发器-C.实时流式计算+规则引擎-D.事件驱动+定时任务3.背景：某城市交通管理部门需设计一个支持百万级车辆实时监控的分布式数据库。以下哪种分片策略最适合该场景？-A.范围分片（按车辆ID范围）-B.哈希分片（按车辆ID哈希值）-C.范围+哈希混合分片-D.全局哈希分片4.背景：某外卖平台需设计一个支持百万级骑手实时路径规划的分布式计算系统。以下哪种算法最适合该场景？-A.Dijkstra最短路径算法-B.A启发式搜索算法-C.贪心算法-D.Bellman-Ford算法5.背景：某电商企业需设计一个支持海量用户评论分析的分布式存储系统，要求高并发写入、快速查询。以下哪种架构最适合该场景？-A.关系型数据库（如MySQL）+分表分库-B.NoSQL数据库（如MongoDB）+分片集群-C.时序数据库（如InfluxDB）+索引优化-D.对象存储（如S3）+全文检索二、多选题（共3题，每题3分）1.背景：某大型互联网公司需设计一个支持全球用户访问的高可用分布式缓存系统。以下哪些技术可以用于实现该系统的异地多活？-A.多地域部署+数据同步-B.DNS轮询+本地缓存-C.负载均衡+心跳检测-D.分布式事务+最终一致性2.背景：某医疗平台需设计一个支持百万级病患数据的分布式数据库。以下哪些技术可以提高该系统的读写性能？-A.读写分离-B.缓存分层（本地缓存+分布式缓存）-C.索引优化-D.数据分片+副本同步3.背景：某社交平台需设计一个支持实时消息推送的系统，要求低延迟、高可用。以下哪些技术可以用于实现该系统？-A.消息队列（如RabbitMQ）+发布订阅-B.WebSocket+长连接-C.基于数据库的触发器-D.Redis发布订阅三、简答题（共4题，每题5分）1.问题：请简述微服务架构下，如何解决服务间的通信超时问题？至少列举三种方法。2.问题：请简述分布式数据库分片的热点问题（HotSpotProblem）及其解决方案。3.问题：请简述流式计算系统与传统批处理系统的核心区别，并列举至少三个应用场景。4.问题：请简述云原生架构的核心特征，并说明其在弹性伸缩方面的优势。四、设计题（共2题，每题10分）1.问题：设计一个支持千万级日活用户的短链接系统，要求高并发、高可用、可快速跳转。请说明：-系统架构设计（至少包含核心模块）；-关键技术选型（如数据库、缓存、负载均衡）；-如何保证短链接的唯一性和快速解析。2.问题：设计一个支持百万级用户实时排行榜的系统，要求低延迟、高并发。请说明：-系统架构设计（至少包含核心模块）；-关键技术选型（如数据库、缓存、消息队列）；-如何保证排行榜的实时性和准确性。答案与解析一、单选题答案与解析1.答案：C解析：商品服务采用最终一致性模型，适合使用消息队列（如Kafka）异步同步，以降低系统耦合度和延迟。2PC协议和Raft共识算法适用于强一致性场景；分布式锁适用于同步控制，但不适合最终一致性。2.答案：C解析：实时风控系统需要低延迟和高可用，流式计算框架（如Flink）可以实时处理数据并触发风控规则，规则引擎可以灵活配置风控策略。预计算+静态查询和基于数据库的触发器无法满足实时性要求；事件驱动+定时任务延迟较高。3.答案：B解析：百万级车辆实时监控的分布式数据库适合采用哈希分片，可以均匀分配数据，避免热点问题。范围分片可能导致部分节点负载过高；混合分片和全局哈希分片在运维复杂度上更高。4.答案：B解析：实时路径规划需要快速搜索算法，A启发式搜索算法结合了Dijkstra的完整性和贪婪算法的效率，适合该场景。Dijkstra适用于无权图，Bellman-Ford适用于有负权边图，贪心算法无法保证最优解。5.答案：B解析：海量用户评论分析需要高并发写入和快速查询，NoSQL数据库（如MongoDB）+分片集群可以满足需求。关系型数据库分表分库会限制写入性能；时序数据库适用于时序数据；对象存储不适用于结构化数据查询。二、多选题答案与解析1.答案：A,B,C解析：多地域部署+数据同步、DNS轮询+本地缓存、负载均衡+心跳检测都可以实现异地多活。分布式事务+最终一致性主要用于数据一致性，不适用于异地多活。2.答案：A,B,C,D解析：读写分离、缓存分层、索引优化、数据分片+副本同步都可以提高分布式数据库的读写性能。这些技术分别从不同层面优化系统性能。3.答案：A,B解析：消息队列（如RabbitMQ）+发布订阅和WebSocket+长连接可以支持实时消息推送。基于数据库的触发器延迟较高；Redis发布订阅适用于单机或小型集群，不适用于全球部署。三、简答题答案与解析1.问题：请简述微服务架构下，如何解决服务间的通信超时问题？至少列举三种方法。-答案：1.超时设置：在客户端设置合理的超时时间，避免长时间等待。服务端可采用异步处理+回调或消息队列的方式避免阻塞。2.重试机制：客户端和服务端均可以设置重试机制，如指数退避算法，避免因瞬时网络问题导致失败。3.熔断器模式：使用熔断器（如Hystrix）防止故障扩散，当服务失败次数达到阈值时，暂时拒绝请求，后续请求直接返回降级逻辑。4.降级策略：当服务超时或失败时，提供降级逻辑（如返回默认值、缓存数据），保证核心业务可用。2.问题：请简述分布式数据库分片的热点问题（HotSpotProblem）及其解决方案。-答案：热点问题：在哈希分片时，如果数据键值分布不均，部分分片节点负载过高，导致性能瓶颈。解决方案：1.改进哈希函数：设计更均匀的哈希函数，减少热点。2.混合分片：结合范围分片和哈希分片，部分热点数据采用范围分片。3.动态分片：根据数据分布动态调整分片规则，如分片键轮询或自适应分片。3.问题：请简述流式计算系统与传统批处理系统的核心区别，并列举至少三个应用场景。-答案：核心区别：1.处理时间：流式计算实时处理数据，批处理处理历史数据。2.延迟：流式计算毫秒级延迟，批处理秒级或更长。3.状态管理：流式计算需要管理状态（如窗口聚合），批处理无状态。应用场景：1.实时风控2.实时推荐系统3.物联网数据监控4.问题：请简述云原生架构的核心特征，并说明其在弹性伸缩方面的优势。-答案：核心特征：1.容器化（Docker）2.微服务化3.动态编排（Kubernetes）4.持续交付弹性伸缩优势：1.自动扩缩容：根据负载自动调整资源，无需人工干预。2.快速部署：容器化快速启动和停止，提高部署效率。3.资源利用率高：动态分配资源，避免浪费。四、设计题答案与解析1.问题：设计一个支持千万级日活用户的短链接系统，要求高并发、高可用、可快速跳转。请说明：-答案：系统架构：1.短链接生成模块：接收长链接，生成短链接（如base62编码）。2.路由模块：根据短链接路由到目标长链接。3.缓存模块：使用Redis缓存热点短链接，加速解析。4.数据库模块：存储短链接与长链接的映射关系，支持高并发写入。5.负载均衡：使用Nginx或HAProxy分发请求。关键技术选型：1.数据库：使用分片集群的MySQL或NoSQL数据库（如MongoDB）。2.缓存：使用Redis集群，缓存热点短链接。3.负载均衡：Nginx+Keepalived实现高可用。唯一性和快速解析：1.唯一性：使用UUID+哈希+随机码组合生成短链接，避免冲突。2.快速解析：短链接直接路由到缓存，缓存未命中再查询数据库。2.问题：设计一个支持百万级用户实时排行榜的系统，要求低延迟、高并发。请说明：-答案：系统架构：1.数据采集模块：实时收集用户分数变化（如游戏、交易）。2.消息队列：使用Kafka或RabbitMQ缓冲数据，防止单点阻塞。3.排行榜计算模块：使用Redis或Memcached实时计算排名。4.持久化模块：使用MySQL或NoSQL数据库存储最终排名。5.API接口：提供排行榜查询接口。关键技术选型：1.数