2025年软件架构师软件系统架构设计测试题及答案

2025年软件架构师软件系统架构设计测试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在微服务架构中，以下哪项最能有效降低服务间级联故障的概率？A.同步阻塞调用+重试三次B.异步消息队列+断路器模式C.共享数据库事务D.统一网关聚合所有下游调用答案：B解析：异步消息队列天然解耦，断路器在异常量达阈值时快速失败，防止故障蔓延；A会放大级联；C破坏服务自治；D网关单点风险高。2.某电商系统要求“下单”接口99.9%的请求响应时间≤200ms，同时需保证事务一致性。架构师最合理的选型是：A.TCC分布式事务+异步对账B.2PC+MySQLXAC.SAGA+本地消息表D.可靠事件+最大努力通知答案：C解析：SAGA将长事务拆为可补偿子事务，本地消息表保证最终一致且性能高；2PC阻塞严重；TCC实现成本高；最大努力通知一致性最弱。3.在领域驱动设计（DDD）中，以下哪个概念最适合用来描述“订单已支付”这一业务事实？A.实体（Entity）B.值对象（ValueObject）C.领域事件（DomainEvent）D.聚合（Aggregate）答案：C解析：业务事实发生且需通知其他限界上下文，应建模为领域事件；实体有生命周期；值对象无身份；聚合是一致性边界。4.某系统采用CQRS+EventSourcing，读模型延迟3s，业务方无法接受。以下优化手段排序最合理的是：①升级网卡带宽②投影处理器水平扩容③将事件存储改为Kafka+压缩日志④读模型换用RedisJSONA.②④③①B.④②①③C.③②④①D.②③①④答案：A解析：瓶颈多在投影消费速度，先扩容处理器；读模型换内存数据库立竿见影；Kafka降低存储延迟；带宽通常非首因。5.关于ServiceMesh中Sidecar代理的描述，错误的是：A.对应用代码零侵入B.支持多语言栈统一治理C.会额外增加约5~15ms网络延迟D.可完全替代API网关完成协议转换答案：D解析：ServiceMesh聚焦东西向流量，协议转换、南北向安全、计费仍需API网关；其余三项为官方共识。6.在零信任架构中，以下哪项不属于“持续信任评估”阶段的关键指标？A.用户行为基线偏离度B.终端进程哈希值C.网络包TTL值D.资源访问频度异常答案：C解析：TTL易被伪造且与身份无关；其余均可用于动态信任评分。7.某金融系统使用ShardingSphere做分库分表，主键采用雪花算法，发现偶发“回拨时间”导致主键重复，最佳修复方案是：A.关闭NTP同步B.改用UUIDC.使用Leafsegment+号段缓存D.调高机器时钟频率答案：C解析：Leafsegment由第三方统一发号，彻底消除时钟依赖；UUID无序且长；关闭NTP破坏运维；调频不可行。8.在Serverless场景下，以下哪项最能降低冷启动延迟？A.把代码包体积压到50MB以下B.使用Java8运行时C.预留1个并发实例D.把函数拆成10个更小的函数答案：C解析：预留实例彻底消除冷启动；代码包影响下载但非首因；Java8冷启动最大；拆函数增加编排延迟。9.某系统采用Dubbo3+Triple协议，注册中心为Nacos2.2，发现Provider变更后Consumer需30s才感知，最可能的原因是：A.Consumer未开启推空保护B.NacosClient缓存默认30s刷新C.Triple协议头部缺少gzip压缩D.Dubbo路由缓存未失效答案：B解析：Nacos2.2默认pull任务间隔30s，需调整namingPushEmptyProtection=false并降低间隔；其余与感知延迟无关。10.在架构评审中，以下哪项指标最能直接反映系统的“可演进性”？A.代码圈复杂度B.服务间耦合度（扇入扇出）C.单元测试覆盖率D.平均故障恢复时间MTTR答案：B解析：扇入扇出直接决定替换、拆分、重组成本；圈复杂度反映可维护；覆盖率反映质量；MTTR反映可靠性。二、多项选择题（每题3分，共15分，多选少选均不得分）11.关于CAP定理在跨城容灾中的实际表现，以下说法正确的有：A.采用异步复制必然牺牲一致性B.出现网络分区时，银行账务系统通常选择放弃可用性C.最终一致系统一定属于APD.多活架构通过CRDT可实现强一致答案：A、B解析：异步复制存在时延，属AP；账务系统优先保证数据正确；最终一致可基于CA+补偿；CRDT只能保证最终一致，非强一致。12.以下哪些措施可有效降低云原生应用遭受容器逃逸攻击的风险？A.使用gVisor用户态内核B.镜像签名+准入策略C.将宿主机内核升级到5.10+并开启CGROUPv2D.把容器运行时从containerd改为Docker答案：A、B、C解析：gVisor隔离系统调用；签名防止恶意镜像；CGROUPv2强化资源隔离；Docker本身不改逃逸面。13.在性能压测中，发现CPU利用率70%时吞吐量反而下降，可能的原因有：A.线程池锁竞争激烈B.同步日志刷盘成为瓶颈C.网卡中断只绑定到CPU0D.JVM进入大量FullGC答案：A、B、C、D解析：锁竞争导致上下文切换；同步日志阻塞线程；中断不均衡；FullGCStoptheWorld均会使吞吐下降。14.以下属于“可观测性”三大支柱之外、但常被误认为第四支柱的有：A.追踪（Tracing）B.剖析（Profiling）C.审计（Auditing）D.混沌（Chaos）答案：B、C、D解析：三大支柱为Metrics、Logs、Tracing；Profiling、Auditing、Chaos虽重要但属扩展维度。15.在领域建模工作坊中，以下哪些现象可能预示“聚合边界过大”？A.聚合根实体超过15个B.每次提交需锁定整张表C.领域事件数量>聚合内实体数量D.单元测试必须依赖外部服务虚拟化答案：A、B解析：实体过多、锁表说明一致性边界过大；事件多反而合理；测试依赖外部属集成问题。三、判断题（每题1分，共10分，正确打“√”，错误打“×”）16.在Kubernetes中，ConfigMap大小上限是1MB，超过后必须改用Secret。答案：×解析：ConfigMap上限1MiB，但Secret同样1MiB，超过应挂载Volume或拆分。17.使用WebFlux响应式编程能自动提升I/O密集型应用吞吐量，无需修改JDBC驱动。答案：×解析：JDBC是阻塞API，需换用R2DBC等响应式驱动才能真正非阻塞。18.在DDD中，限界上下文（BC）与微服务一一对应是最佳实践，严禁一个BC对应多个服务。答案：×解析：一个BC可拆多个服务，但需严格遵循同一通用语言；反之亦可多个BC合设一个服务，视团队与规模而定。19.采用eBPF技术可在Linux内核态实现零侵入的网络策略审计，无需Sidecar。答案：√解析：eBPF程序attach到tc/xdp钩子，实现内核级审计，无需用户态代理。20.在Serverless平台，函数计费粒度普遍精确到100ms，缩短函数执行时间一定能降低成本。答案：×解析：部分平台最小计费100ms，若原运行30ms，缩短到20ms仍按100ms计费，成本不变。21.使用Raft算法的分布式存储系统，在Leader节点宕机后，新Leader选举期间整个集群不可写。答案：√解析：Raft保证强一致，选举期间无Leader，拒绝写请求。22.在ISO/IEC25010质量模型中，“可替换性”属于可移植性子特性。答案：√解析：可替换性指组件可在同一环境下替换其他组件，属可移植性。23.采用蓝绿部署时，数据库Schema必须完全向下兼容，否则切换后可能引发新版本异常。答案：√解析：蓝绿瞬间切换，若新Schema不兼容旧版本，回滚亦困难，需保持兼容。24.在Java应用中，开启G1GC的XX:+UseStringDeduplication可显著降低堆内存占用，但会增加CPU消耗。答案：√解析：字符串去重需扫描并比较字符数组，额外消耗CPU，但可节省堆。25.使用Istio进行灰度发布时，VirtualService的权重总和必须等于100。答案：×解析：权重为相对比例，总和可不为100，Istio自动归一化。四、简答题（每题10分，共30分）26.某社交平台Feed流采用“写扩散”模式，用户量突增后Timeline服务出现热点Key问题，导致部分Redis分片CPU飙高。请给出完整的热点Key识别、缓解及长期治理方案。答案：（1）识别：①Redis7.0+启用hotkeys命令，实时采样；②Monitor+FlameGraph抓包，定位Key访问频率；③客户端埋点上报BigKey与热Key至Prometheus。（2）缓解：①本地缓存：Guava+Caffeine，过期时间3s，命中率>60%；②拆Key：将热Key按userId%100拆成100个分片，客户端一致性哈希；③RedisProxy层增加“热Key缓存桶”，LRU保留Top200；④读写分离：热Key只读副本挂载LVS，随机节点访问。（3）长期治理：①Feed业务改为“读扩散+推拉结合”，降低写扩散量；②采用RedisCluster+Slot自动均衡，每季度巡检；③建立SLO：热Key单分片CPU<70%，超限自动扩容；④代码审查禁止未经评审的String>10KB，BigKey扫描进入CI门禁。27.描述一次“从单体到微服务”重构过程中，如何在不中断业务的前提下完成数据库拆分，并保证账务数据零差错。要求给出：拆分策略、数据同步、灰度验证、回滚预案。答案：（1）拆分策略：①按领域垂直拆分，账务域独立成AccountDB，采用“账户ID”作为ShardingKey；②使用“数据库双写”过渡：应用层同时写旧库与新库，新库读影子流量；③引入数据校验层：夜间批量对账，Binlog+反查API，差异<0.01%视为达标。（2）数据同步：②使用阿里Canal订阅旧库Binlog，实时写入新库，延迟<500ms；②对历史数据采用DataX全量迁移，分片大小5000行/次，限速5MB/s；③同步期间开启旧库只读事务，防止更新遗漏。（3）灰度验证：①白名单用户1%流量读写新库，账务核对通过后再扩大至10%、50%；②对账脚本每小时产出报告，差异行自动触发ReconcileJob重试；③引入“账务冻结”机制：灰度用户余额变动>1万元自动转人工复核。（4）回滚预案：①保留旧库写入口7天，新库异常时秒级切换；②回滚脚本基于校验快照，将新库增量反向同步至旧库；③发布窗口选在低峰02:0004:00，若P99延迟>1s或错误率>0.1%，立即回滚并降级为单体。28.说明在多云环境中实现“同城双活+异地冷备”的架构要点，需涵盖：流量调度、数据复制、一致性权衡、故障演练。答案：（1）流量调度：①DNS+HTTPDNS实现用户就近接入，TTL30s；②云厂商A、B各部署一套GlobalLoadBalancer，健康检查失败5s内剔除；③基于用户标签分片：VIP用户路由至云A，普通用户云B，实现容量互备。（2）数据复制：①数据库采用MySQL8.0+GroupReplication，双主单写，RTT<2ms；②NoSQL用MongoDB跨城Shard，写Concern=majority，读Preference=nearest；③对象存储通过Rclone+ServerSideCopy同步，元数据写入Kafka，延迟可接受5min。（3）一致性权衡：①账务类使用2PC+补偿，牺牲可用性保证强一致；②评论点赞类采用最终一致，允许秒级延迟；③提供用户侧提示：“数据同步中，请稍后刷新”，降低体验冲击。（4）故障演练：①每季度注入AZ级断电，验证RPO<10s、RTO<90s；②使用ChaosMesh对Pod网络注入80%丢包，观察熔断降级；③冷备区域每半年做“一键启动”演练，确保Terraform脚本可在30min内拉起核心服务；④演练后产出《双活成熟度报告》，评分<85分即进入OKR改进。五、综合设计题（25分）29.某头部直播电商平台计划上线“万人simultaneous拼团”功能，要求：•同一商品库存10万件，1秒内可创建1万个拼团；•拼团有效期2小时，到期未成团自动退款；•支持库存扣减、拼团状态、支付流水三者强一致；•大促峰值QPS8万，平时QPS500；•成本敏感，拒绝过度预留资源。请完成：（1）给出总体架构图（文字描述即可），标注主要组件与交互流程；（2）设计库存扣减方案，说明如何防止超卖、少卖；（3）设计拼团状态机与过期失效机制，确保退款零差错；（4）给出性能与成本优化措施，并估算所需资源。答案：（1）架构描述：客户端→CDN→API网关（Kong）→拼团服务（Go+Gin，K8sHPA）→库存域（RocketMQ+库存服务）→支付域（TCC事务）→消息通知（Kafka）→退款补偿服务。①读场景：商品详情、拼团列表走聚合缓存（Redis+本地L1，过期30s）；②写场景：库存扣减采用“预扣+实际扣”两段，通过RocketMQ事务消息保证最终一致；③观测：Prometheus+Grafana监控QPS、RT、失败率，SLO：P99RT<150ms，可用性>99.9%。（2）库存扣减：①库存服务维护“可售库存”与“预扣库存”两个原子计数器，使用Lua脚本保证原子：`localk=KEYS[1]localreserve=ARGV[1]ifredis.call('get',k)>=reservethenreturnredis.call('decrby',k,reserve)elsereturn1end`②拼团服务创建拼团时先预扣，返回拼团ID；支付成功后发送Confirm消息，库存服务把预扣转为实扣；若2小时未支付，发送Cancel消息，释放预扣。③防止超卖：RedisCluster+单分片单Key，拒绝拆Key，保证原子性；防止少卖：预扣超时回滚+定时对账，Binlog校对库存与订单差异。（3）拼团状态机：状态：INIT→PAYING→SUCCESS|REFUNDING→CLOSED；驱动：①INIT→PAYING：用户支付发起，库存预扣成功；②P