2025年软件架构师高级职业技能考核试卷及答案

2025年软件架构师高级职业技能考核试卷及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在微服务架构中，下列哪项最能直接降低服务间通信的耦合度？A.统一数据库B.共享内存缓存C.基于领域事件的异步消息D.直接HTTP调用答案：C解析：领域事件通过消息总线解耦生产方与消费方，无需知晓对方位置与状态，耦合度最低。A、B、D均引入显式依赖。2.某金融系统要求RPO=0、RTO<15秒，同城双活机房相距10公里，最合理的存储复制策略是：A.异步复制+快照B.半同步复制+仲裁盘C.同步复制+双写D.日志shipping+定时校验答案：C解析：同步复制保证RPO=0；双写避免单点；10公里光纤延迟<0.1ms，对吞吐影响可控，满足RTO<15秒。3.使用SpringCloudGateway时，若要实现“根据JWT中claim动态路由到不同下游集群”，应扩展：A.GlobalFilterB.RoutePredicateFactoryC.GatewayFilterD.ReactiveUserDetailsService答案：B解析：RoutePredicateFactory负责断言匹配，可读取JWTclaim并动态生成Route，满足需求。GlobalFilter无路由决策权。4.在DDD分层架构中，领域层依赖倒置的正确体现是：A.领域层引用基础设施层B.基础设施层实现领域层定义的Repository接口C.应用层直接操作ORM实体D.用户界面层调用JPARepository答案：B解析：依赖倒置原则要求高层定义抽象，低层实现；Repository接口属于领域层，由基础设施层实现，符合整洁架构。5.对CAP理论的理解，下列说法正确的是：A.分区容错性在分布式系统中可牺牲B.放弃一致性一定可获得可用性C.当网络分区发生时，必须在C与A之间二选一D.单机系统无需考虑CAP答案：C解析：分区发生时系统无法同时保证C与A，必须选择；A错，P不可牺牲；B错，放弃C仅提升A的可能性；D错，CAP针对分布式场景。6.ServiceMesh中，Istio通过何种机制实现“灰度发布”？A.修改KubernetesServicelabelB.调整VirtualService的权重C.更新Deployment镜像D.切换GatewayIP答案：B解析：VirtualService定义流量比例权重，无需滚动Deployment即可灰度；A、C会触发Pod重建，D无法细粒度控制。7.某系统采用CQRS+EventSourcing，读模型延迟3秒，用户投诉“修改后查不到数据”，最优雅的补偿手段是：A.强制读模型同步刷新B.前端轮询直到读到C.使用命令端返回的聚合版本号，通过WebSocket推送读模型D.直接提示“系统繁忙”答案：C解析：利用命令端已知的版本号，服务端在读模型投影完成时主动推送，既保证最终一致，又提升体验。8.在Serverless场景下，冷启动主要影响因素不包括：A.运行时语言B.函数包大小C.并发实例数D.内存分配答案：C解析：并发实例数影响热启动池大小，但不直接决定冷启动耗时；A、B、D均显著影响冷启动。9.零信任架构中，最关键的身份凭证是：A.源IP白名单B.短期SPIFFE可验证身份文档C.静态APIKeyD.MAC地址答案：B解析：SPIFFE提供短周期、可轮换、可验证的X.509SVID，符合零信任“永不信任，持续验证”原则。10.当Kubernetes集群出现“大量Pod处于CrashLoopBackOff且日志提示toomanyopenfiles”，优先排查：A.镜像漏洞B.ulimit及inotify限制C.CNI插件版本D.kubeproxy规则答案：B解析：文件句柄与inotify耗尽直接触发应用崩溃；其余选项与句柄无关。二、多项选择题（每题3分，共15分，多选少选均不得分）11.以下哪些措施可有效降低分布式事务的“悬挂”风险？A.事务消息采用“半消息”机制B.提供事务反向补偿接口C.本地事务表+幂等重试D.使用TCC模式，Try阶段锁定资源E.强制全局锁串行化答案：A、B、C、D解析：E降低并发度，不解决悬挂；A、B、C、D均提供超时、补偿或幂等，防止悬挂事务长期占用资源。12.关于eBPF在可观测性场景的应用，正确的有：A.可在内核态采集系统调用延迟B.无需修改应用代码即可获取HTTP状态码C.通过kprobe挂接任意用户态函数D.数据需经过用户态进程再输出E.可替代传统sidecar实现L7流量治理答案：A、B、E解析：C错，kprobe用于内核态；D错，eBPF可通过perfeventbuffer直接输出到用户态，无需额外进程；A、B、E正确。13.在采用“端口适配器”架构时，以下哪些属于“出站端口”？A.消息队列生产者接口B.REST控制器C.数据库Repository接口D.文件系统网关接口E.gRPC桩代码答案：A、C、D解析：出站端口定义核心域对外部系统的需求，由基础设施实现；B、E为入站端口。14.关于Web3去中心化存储（IPFS+Filecoin），下列说法正确的有：A.IPFS通过内容寻址保证同一文件哈希唯一B.Filecoin矿工必须提交PoSt证明C.上传即永久免费存储D.可通过PinService延长数据生命周期E.智能合约可直接存储大型文件答案：A、B、D解析：C错，存储需付费；E错，链上仅存哈希或指针；A、B、D正确。15.在零停机数据库schema迁移中，以下哪些技术组合可实现“双写”安全切换？A.新增列>触发器双写>灰度读新列>删除旧列B.使用ptonlineschemachange直接改表C.蓝绿部署+会话级读写标志D.扩展表方式+应用层开关E.影子表+实时同步+流量镜像答案：A、C、D、E解析：B工具会产生短暂元数据锁，无法做到零停机；其余组合均可实现双写无损切换。三、判断题（每题1分，共10分）16.在12FactorApp中，日志应被视为事件流，由运行环境统一收集。答案：√17.云原生应用必须运行在Kubernetes之上才能称为“云原生”。答案：×解析：CNCF定义云原生核心是可弹性、可管理、可观测，Kubernetes只是实现之一。18.使用Raft算法的分布式系统，在网络分区恢复后，旧Leader可能继续提交日志。答案：×解析：Raft保证任期单调递增，旧Leader任期过期后无法提交新日志。19.领域层实体必须实现Serializable接口才能被SpringDataJPA持久化。答案：×解析：JPA通过ORM映射，无需Java序列化；Serializable仅用于Java原生序列化场景。20.在响应式编程中，onErrorResumeNext可用于将错误流转换为降级流。答案：√21.HTTP/3基于QUIC，天然解决TCP队头阻塞问题。答案：√22.采用Saga模式时，补偿操作必须幂等。答案：√23.在Istio中，DestinationRule的trafficPolicy可定义熔断阈值。答案：√24.使用GitOps时，ArgoCD会在检测到镜像标签变化后自动同步，无需任何配置。答案：×解析：需开启自动同步策略或配置webhook，否则仅标记OutOfSync。25.云函数按调用次数计费，因此无限循环代码不会产生额外费用。答案：×解析：云函数按执行时长+调用次数计费，无限循环会超时并计费。四、简答题（每题10分，共30分）26.描述在“单元化架构”中实现“单元封闭”的关键设计点，并给出两种容灾切换策略。答案：关键设计点：1)单元自包含：每个单元拥有全量业务数据分片、独立缓存、队列、数据库，避免跨单元调用。2)数据分片规则：采用一致性Hash或按用户ID取模，确保同一用户生命周期内数据不跨单元。3)流量隔离：接入层根据分片键将请求路由到固定单元，禁止单元间RPC。4)配置封闭：单元内配置中心独立，禁止读取其他单元配置。5)容灾副本：单元在异地部署冷备或热备，副本数据异步复制。容灾切换策略：A.DNS层切换：在权威DNS中预置单元别名，灾难时修改A记录指向备用单元入口，RTO≈3分钟。B.数据层回滚+流量重放：若单元数据损坏，利用全局Binlog按时间戳回滚到一致点，通过Kafka重放近5分钟交易，RPO≈0，RTO≈15分钟。27.说明“云原生可观测性”三大支柱的演进差异，并给出在eBPF场景下的实现范例。答案：三大支柱：指标（Metrics）、日志（Logs）、追踪（Traces）。演进差异：1)指标：从Pull模式（Prometheus）到Push模式（OpenTelemetryMetrics），支持多维标签与Exemplar关联追踪。2)日志：从文件采集（Filebeat）到流式聚合（Loki），再到无侵入内核日志（eBPFprintkringbuffer）。3)追踪：从代码侵入（Zipkin）到自动插桩（SkyWalking）、再到内核级追踪（eBPF+OpenTelemetry）。eBPF范例：1)使用bcc工具集编写tcp_latency.py，通过kprobe/tcp_rcv_state_process采集TCP握手延迟，生成Prometheus指标：tcp_handshake_duration_seconds{dst_ip=""}。2)利用Cilium的Hubble，基于eBPF在skb（socketbuffer）层解析HTTP/2帧，自动生成TraceID，并与K8sPod标签关联，实现零侵入分布式追踪。3)将上述指标与Trace通过Exemplar链接，Grafana10统一展示，实现“指标追踪”一体化。28.解释“编译期依赖注入”与“运行时依赖注入”对云原生冷启动的影响，并给出Quarkus实战优化数据。答案：编译期DI（如QuarkusArc）：在构建阶段通过Gizmo字节码生成代理，将Bean解析、拦截器链、作用域缓存全部转为静态类，运行时无需反射扫描，减少JVM元数据，降低内存占用。运行时DI（如Spring）：启动时通过ASM读取class，构建BeanDefinition，反射创建代理，耗时随类数量线性增长。Quarkus实战：测试场景：REST应用+HibernateORM+JWT安全，容器镜像基于distroless，内存256MiB。结果：编译期DI冷启动耗时0.35秒，RSS38MiB；相同代码改用传统SpringBoot3，冷启动2.8秒，RSS145MiB；在AWSLambda1vCPU环境，编译期DI首次响应P99从2520ms降至380ms。优化要点：1)开启quarkus.arc.removeunusedbeans=true，剔除未注入Bean；2)使用@ApplicationScoped替代@RequestScoped，避免代理频繁创建；3)将配置注入转为@ConfigMapping，启动期生成Immutable配置对象，无反射。五、架构设计题（25分）29.背景：某跨境电商平台日均订单800万，峰值QPS3万，业务涵盖商品、库存、营销、支付、物流。原单体架构出现“库存超卖”“优惠券重复核销”“物流消息堆积”等问题。请设计一套高可用、高并发、可演进的云原生架构，要求：1)画出逻辑架构图（文字描述即可）；2)说明如何解决库存超卖与优惠券重复核销；3)给出物流消息堆积的流控与降级策略；4)列出三种成本优化手段并量化收益。答案：1)逻辑架构：接入层：阿里云ALB（HTTP/3）+WAF+CDN，支持AnycastIP，就近接入。API网关：Kong+OPA，统一认证、限流、灰度。业务域：商品中心：SpringBoot+MyBatis+ShardingSphere，分库按spu_id，缓存RedisCluster+本地Caffeine二级缓存。库存中心：Go+RedisLua脚本，采用“预扣库存”+“缓存行锁”+“数据库最终一致性”，库存分片键=sku_id。营销中心：Kotlin+Reactor，优惠券模板与实例分离，发放时生成券码，采用RedisHyperLogLog去重。订单中心：基于Saga模式，TCC事务，Try阶段预扣库存与优惠券，Confirm阶段写订单，Cancel阶段释放资源。支付中心：对接Stripe、支付宝、微信，采用“支付令牌化”+“幂等键”。物流中心：Flink消费订单事件，按目的地合并包裹，生成电子面单，回写追踪号。基础设施：消息：RocketMQ5，Topic按业务域拆分，顺序消息用于库存，事务消息用于订单。观测：Prometheus+Grafana+Alertmanager，OpenTelemetryTrace通过SkyWalking收集，eBPF节点监控由Kindling采集。容器：Kubernetes1.29，节点池分Ordinary/Spot/HECI（裸金属），HPA基于QPS+CPU混合指标，VPA调整内存。2)库存超卖解决：预扣缓存：Lua脚本保证原子性，命令：EVAL"ifredis.call('get',KEYS[1])>=ARGV[1]thenreturnredis.call('decrby',KEYS[1],ARGV[1])elsereturn1end"1stock:sku1235异步对账：Binlog+Canal投递至Flink，对比缓存与DB差异，差异>0则补扣。兜底策略：DB层使用乐观锁version，updatestocksetavailable=available?wheresku_id=?andavailable>=?andversion=?，影响行数=0则抛异常，触发补偿。优惠券重复核销：券码表唯一索引+状态机：状态=未使用/已使用/已退回。RedisSETNX：以券码为key，SETNX成功方可继续核销，3秒TTL防止死锁。幂等令牌：订单提交时携带uuid，网关层校验，重复请求直接返回相同结果。3)物流消息堆积策略：背压：FlinkKafkaSource开启“暂停消费”阈值，当RocksDB状态后端延迟>3