2025年软件工程师系统架构设计考核试题及答案

2025年软件工程师系统架构设计考核试题及答案一、单选题（每题2分，共20分）1.某电商系统采用微服务架构，订单服务需要调用库存服务扣减库存。在高峰期出现大量调用超时而触发熔断，但库存实际已扣减成功，导致商品超卖。以下哪种设计模式最能从根本上解决该问题？A.断路器模式B.幂等令牌模式C.Saga事务模式D.事件溯源模式答案：C解析：超卖本质是“补偿型事务”缺少一致性保障。Saga把一次扣减拆成“正向扣减+逆向补偿”两步，配合本地事务与重试，保证最终一致性；断路器只能降级，无法回滚已成功的远程副作用；幂等令牌只能防重复提交，不能解决“成功但超时”这一场景；事件溯源只是存储手段，不直接提供一致性语义。2.某金融核心系统要求RPO=0、RTO<15s，同城双活、异地三中心部署。下列存储方案中最经济且满足约束的是：A.同城同步双写+异地异步复制，异地使用普通SATA盘B.同城同步双写+异地半同步复制，异地使用NVMeoFC.三地均采用同步强一致Raft组，使用NVMeSSDD.同城使用Pacemaker+DRBD同步，异地使用冷备快照答案：B解析：RPO=0必须至少两中心同步落盘，排除A、D；C虽满足但三中心全同步写延迟高且成本爆炸；B在同城延迟<1ms场景下可稳定同步，异地半同步（quorum=2）保证RPO≈0，NVMeoF降低网络复制延迟，成本可控。3.某高并发推荐服务使用RedisCluster做缓存，Key带用户ID，出现“热点Key”导致某分片CPU99%。以下优化手段最先实施的是：A.把热点Key拆成多个后缀，客户端随机访问B.升级为Redis7的multithreadI/OC.在该分片前加一层本地LRU缓存D.把Redis分片数翻倍重新哈希答案：A解析：热点Key本质是“访问倾斜”，拆Key能把QPS均摊到多个分片，改动小、见效快；B的多线程只能提升单节点吞吐，无法解决单Key倾斜；本地LRU需改业务代码且一致性难保证；翻倍分片需全量迁移，代价高。4.在领域驱动设计（DDD）中，以下哪项最适合作为“聚合根”？A.订单行项目（OrderItem）B.用户地址（Address）C.订单（Order）D.商品SKU（Sku）答案：C解析：聚合根负责维护聚合内部不变量。Order需要保证“订单状态与行项目总量一致”“同一订单不能重复优惠”等规则，适合作为根；OrderItem无独立生命周期；Address只是值对象；Sku在商品上下文中可能是另一聚合根，但在订单上下文中是外部引用。5.某Serverless平台使用Knative运行用户容器，冷启动平均3.2s，目标降至800ms。以下措施效果最明显的是：A.把JDK11换成JDK17+CRaC做Checkpoint恢复B.把容器镜像从1.2GB精简到300MBC.启用K8s垂直Pod自动伸缩（VPA）D.把Knative的并发窗口（concurrencytarget）从10调到100答案：A解析：CRaC（CoordinatedRestoreatCheckpoint）把启动后状态快照，恢复时跳过类加载与框架初始化，可直接把Java进程冷启动降到数百毫秒；镜像精简对容器拉取时间有帮助，但对Java进程启动改善有限；VPA只调CPU/内存配额；调大并发窗口减少扩副本，但不能降低单次冷启动。6.某系统使用Kafka做事件总线，消费端为微服务，每条消息需写MySQL并调用第三方接口。以下哪种语义能同时保证“消息不丢”和“第三方不重复调用”？A.自动提交offset+接口幂等B.手动提交offset+接口幂等+本地事务表C.手动提交offset+接口去重表+MySQL两阶段提交D.Kafka事务消息+接口幂等答案：B解析：自动提交可能丢消息；两阶段提交太重且MySQL与HTTP无法XA；Kafka事务只能保证“生产消费”原子，无法覆盖外部调用；B通过本地事务表把“offset提交”与“业务写库”原子化，再依赖接口幂等，实现端到端exactlyonce。7.某团队采用“分支主干”模式，feature分支平均生命周期2天，每日主干发布5次。以下哪项最能降低“合并地狱”风险？A.强制每日rebase主干B.把feature拆成更小单元，平均生命周期0.5天C.使用语义化合并工具（如SemanticMerge）D.把主干保护为“仅接受squash合并”答案：B解析：合并冲突概率≈分支生命周期×主干变更频率。缩短生命周期比任何合并工具都有效；rebase会掩盖历史；squash合并不减少冲突概率。8.某边缘计算节点使用SQLite存储本地交易，定期与中心MySQL合并。边缘节点可能断电，以下同步策略能保证“不丢不重”的是：A.边缘生成UUID主键，中心MySQL使用INSERTIGNOREB.边缘用自增ID，中心用REPLACEINTOC.边缘用雪花算法ID+中心唯一索引，合并时使用“先插后更新”D.边缘用GUID+中心用悲观锁SELECTFORUPDATE答案：C解析：雪花ID全局唯一，避免冲突；“先插后更新”利用主键冲突检测实现Upsert，无REPLACEINTO的删除插入副作用，也无INSERTIGNORE的静默丢失风险。9.某系统使用Istio进行mTLS加密，运维需要抓包排查502错误，以下哪种方式能在不解密的前提下查看明文HTTP头？A.使用tcpdump抓Pod网卡，用Wireshark导入mTLS证书解密B.在sidecar中打开Envoy的enablecoredumpC.使用istioctlproxyconfig导出Listener的filterchain配置D.使用Istio的“审计日志”功能，将流量镜像到egress网关答案：D解析：Istio审计日志（TelemetryV2）在L7解析后输出明文头，无需破解TLS；tcpdump只能看到密文；coredump拿不到历史请求；proxyconfig仅配置无数据。10.某团队把单体拆成微服务后，接口延迟P99从120ms升到380ms，链路追踪显示网络耗时占65%。以下优化优先级最高的是：A.把HTTP/1.1换成gRPCHTTP/2B.把JSON序列化换成ProtobufC.使用服务网格（ServiceMesh）进行流量治理D.把虚拟机网络换成SRIOV直通答案：A解析：HTTP/1.1每条请求需TCP三次握手+慢启动，HTTP/2多路复用可省1RTT并头压缩，对延迟改善最大；Protobuf仅减少payload；Mesh带来sidecar额外一跳；SRIOV改善带宽与抖动，但对RTT改善有限。二、多选题（每题3分，共15分）11.关于CAP理论与实际系统，下列说法正确的有：A.分区容错P是分布式系统必须满足的属性，无法牺牲B.在CP系统中，若发生网络分区，系统可返回错误码保证一致性C.在AP系统中，所有节点一定能读到最新写入D.使用Paxos的系统属于CP系统E.DNS属于典型的AP系统答案：ABDE解析：C错误，AP系统允许读到旧值；Paxos牺牲可用性保证一致性；DNS容忍分区时返回缓存旧值。12.以下技术组合能同时实现“零信任网络”与“东西向流量可观测”的有：A.mTLS+SPIFFEID+eBPF流量日志B.IPSecVPN+传统防火墙+SNMPC.ServiceMesh（mTLS）+OpenTelemetry+PrometheusD.MACsec二层加密+NetFlowE.基于身份的分段（IdentityBasedSegmentation）+gRPC内置审计日志答案：ACE解析：B的SNMP与IPSec无法做细粒度身份审计；D的NetFlow无应用层语义；ACE均提供身份、加密、观测三要素。13.某云原生CI/CD流水线需满足“可重复构建”，下列做法正确的有：A.在Dockerfile中写死aptgetupdate最新仓库B.使用Nix包管理器锁定所有依赖哈希C.把构建环境做成容器镜像并用sha256固定基础镜像D.每次构建重新下载最新版npm包E.使用Bazel远程缓存并开启Hermetic构建答案：BCE解析：AD会引入外部漂移；Nix/Bazel提供确定性；固定基础镜像可避免OS层漂移。14.关于性能压测，下列属于“封闭模型”（ClosedSystemModel）特征的有：A.固定并发线程数200，不随响应时间变化B.每秒新建1000个连接，不管系统处理能力C.使用Little’sLaw计算N=Z×RD.到达率服从泊松过程E.当系统延迟升高时，客户端不再发新请求答案：ACE解析：BD属于开放模型；封闭模型总用户数固定，系统慢则吞吐下降。15.以下属于“可观测性”三大支柱且能解释因果关系的组合有：A.Metrics+Logs+TracesB.Profiling+Alerts+DashboardsC.Traces+Baggage+SpanEventsD.Logs+Traces+CoredumpE.SLI+SLO+ErrorBudget答案：AC解析：三大支柱为Metrics/Logs/Traces；Baggage与SpanEvents属于Trace的上下文，可解释因果；其余为运维概念。三、判断题（每题1分，共10分）16.在12FactorApp中，日志应被视为事件流，强制写到本地文件。答案：错解析：12Factor要求日志写到stdout/stderr，由外部采集。17.使用QUIC协议可以天然解决TCP队头阻塞问题。答案：对解析：QUIC基于UDP，在应用层实现多流复用，单流丢包不影响其他流。18.在Kubernetes中，ConfigMap大小上限是1MiB，超过需使用Secret。答案：错解析：ConfigMap上限1MiB是etcd默认限制，Secret同样受限，应使用卷或外部配置中心。19.根据“帕金森定律”，数据会无限增长，因此架构设计应优先采用压缩而非扩容。答案：错解析：帕金森定律指“工作会填满所有时间”，与数据增长无关。20.在异步消息系统中，使用死信队列（DLQ）可以保证消息顺序性。答案：错解析：DLQ仅用于隔离异常消息，顺序性需由分区键或单线程消费保证。21.根据Amazon的“两个比萨团队”原则，一个微服务团队最佳规模是68人。答案：对解析：两个比萨够吃的人数约68人，保证沟通效率。22.在Linux中，使用hugepage一定能降低TLBmiss，从而提升所有应用的性能。答案：错解析：若应用内存碎片化或访问随机，hugepage可能增加缺页延迟。23.在Paxos中，Prepare阶段的作用是阻止旧提案被接受。答案：对解析：Prepare的提案号更高时，会承诺不再接受旧号。24.使用RAID5的磁盘阵列，在单盘故障时性能一定优于RAID10。答案：错解析：RAID5需异或计算，写惩罚高，随机写性能低于RAID10。25.在GDPR框架下，数据可携带权（RighttoDataPortability）仅适用于用户主动提供的数据，不适用于系统生成的画像数据。答案：对解析：GDPR第20条明确限定“providedbythedatasubject”。四、简答题（每题8分，共24分）26.描述一次“缓存穿透→缓存雪崩→缓存击穿”的完整演化过程，并给出可在架构层面一次性缓解三者的综合方案（无需代码，需给出组件交互时序）。答案与解析：演化过程：1)大量恶意请求不存在的Key，缓存不命中直达DB，DB被打挂→缓存穿透；2)缓存大面积过期时间相同，瞬时QPS涌向DB，DB再次宕机→缓存雪崩；3)某个热点Key在重建缓存期间高并发，多个线程同时查询DB→缓存击穿。综合方案：a.引入布隆过滤器（BloomFilter）服务，启动时异步加载全量合法Key到内存；b.缓存层使用“永不过期+异步刷新”策略：Value中带逻辑过期时间t，get时若t过期则返回旧值并发送一条“刷新消息”到MQ；c.消费刷新消息的单个实例对同一Key加分布式锁（RedisSETNXEX），成功才查DB并回写缓存；d.布隆过滤器与缓存都使用多副本+分片，避免单点；e.对外提供SDK，封装get/refresh逻辑，业务方无感知。时序：Client→SDK→BloomFilter命中→读缓存（旧值）→若逻辑过期→发MQ→单实例竞争锁→查DB→回写缓存→下次Client读到新值。该方案一次性解决：布隆过滤器挡穿透、永不过期防雪崩、单线程刷新防击穿。27.说明“数据库分片”与“读写分离”在扩展性、一致性、运维复杂度三个维度的差异，并给出一种可在线平滑扩容分片的算法。答案：扩展性：分片突破单机容量上限，线性扩展；读写分离仅提升读吞吐，写仍单点。一致性：分片若使用全局主键或分布式事务，一致性降级；读写分离若主从异步，存在延迟不一致。运维：分片需解决路由、重平衡、跨片查询；读写分离只需关注主从延迟与故障切换。平滑扩容算法——“双倍分片跳跃扩容”：1)初始2^n片，按哈希取模；2)当容量达80%，准备2^(n+1)片；3)新数据双写旧片与新片，读仍走旧片；4)后台脚本按Key范围迁移历史数据，迁移完切换读流量到新片；5)旧片流量为0后下线，完成扩容。全程使用蓝绿网关切换，秒级回滚。28.解释“背压（Backpressure）”在响应式系统中的意义，并对比RxJava的ERROR、DROP、LATEST、BUFFER四种策略的适用场景与潜在风险。答案：背压是生产者速度超过消费者时，系统负反馈机制，防止内存溢出与线程饥饿。ERROR：立即抛MissingBackpressureException，适用于不允许丢消息且下游必须扩容的场景；风险是中断流。DROP：丢弃无法处理的事件，适用于高频采样可容忍丢点，如鼠标移动；风险是数据不完整。LATEST：只保留最新事件，旧事件丢弃，适用于仪表盘实时显示；风险是中间状态丢失。BUFFER：无限缓存直到内存耗尽，适用于短暂突发且内存充足；风险是OOM。生产建议：结合“自适应线程池+动态背压”策略，当BUFFER达65%时触发扩容，达90%降级为DROP，并报警。五、设计题（共31分）29.（31分）某全球社交App计划上线“动态朋友圈”功能，需求如下：·日活2亿，平均每人发5条/天，读100条/天；·支持文字、图片、短视频，最大10MB；·用户分布中美欧三大洲，延迟目标P99<300ms；·需支持“仅好友可见”“三天可见”“指定分组可见”等复杂权限；·数据需满足GDPR可删除、可导出；·预算限制：相比单体存储成本增加<30%。任务：a.给出逻辑架构图（文字描述即可），标注核心组件与数据流向；b.设计“权限过滤”方案，要求计算复杂度不随好友数线性增长；c.设计“冷热分级存储”策略，说明触发条件与数据生命周期；d.给出跨洲复制与一致性模型，并解释如何满足GDPR“被遗忘权”在30天内全球生效；e.评估存储成本，给出公式与数值估算。答案：a.逻辑架构：Client→APIGateway（边缘PoP）→朋友圈服务（gRPC）→权限规则引擎→写入侧：消息队列Kafka（三副本跨洲同步）→异步处理服务→图存储（TiDB/GeoPartition）媒体文件→对象存储（S3兼容，跨区域复制）读取侧：边缘缓存（Aerospike/Redis）→权限规则引擎→聚合服务→Client使用GlobalAnycastIP就近接入，CDN缓存缩略图。b.权限过滤：采用“可见性位图+倒排索引”：1)每个用户维护一张“好友分组表”，分组ID<64，可用64bit位图表示；2)发帖时把可见分组写入post.visible_bitmap；3)读请求带user_id，规则引擎先查该用户所在分组集合S，再用位与运算post.visible_bitmap&S≠0即可见；4)对